論文の概要: Machine Learning Approaches to Automated Flow Cytometry Diagnosis of
Chronic Lymphocytic Leukemia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09728v2
- Date: Thu, 22 Jul 2021 13:51:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-23 11:22:42.688281
- Title: Machine Learning Approaches to Automated Flow Cytometry Diagnosis of
Chronic Lymphocytic Leukemia
- Title(参考訳): 慢性リンパ性白血病のフローサイトメトリー自動診断への機械学習アプローチ
- Authors: Akum S. Kang, Loveleen C. Kang, Stephen M. Mastorides, Philip R.
Foulis, Lauren A. DeLand, Robert P. Seifert, Andrew A. Borkowski
- Abstract要約: フロー分析は、励起光源を介して単一のファイルを流れる個々の細胞から複数の蛍光および光散乱関連パラメータを測定する技術である。
高度に訓練された医療技術者や病理学者による2次元プロット上の細胞分布とパターン認識を手動で解釈する。
今回我々は,正常および慢性リンパ性白血病を自動分類する臨床フロー症例の自動解析法を開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Flow cytometry is a technique that measures multiple fluorescence and light
scatter-associated parameters from individual cells as they flow a single file
through an excitation light source. These cells are labeled with antibodies to
detect various antigens and the fluorescence signals reflect antigen
expression. Interpretation of the multiparameter flow cytometry data is
laborious, time-consuming, and expensive. It involves manual interpretation of
cell distribution and pattern recognition on two-dimensional plots by highly
trained medical technologists and pathologists. Using various machine learning
algorithms, we attempted to develop an automated analysis for clinical flow
cytometry cases that would automatically classify normal and chronic
lymphocytic leukemia cases. We achieved the best success with the Gradient
Boosting. The XGBoost classifier achieved a specificity of 1.00 and a
sensitivity of 0.67, a negative predictive value of 0.75, a positive predictive
value of 1.00, and an overall accuracy of 0.83 in prospectively classifying
cases with malignancies.
- Abstract(参考訳): フローサイトメトリー(英: Flow cytometry)は、励起光源を介して単一のファイルを流れる個々の細胞から複数の蛍光と光散乱関連パラメータを測定する技術である。
これらの細胞は様々な抗原を検出する抗体でラベル付けされ、蛍光信号は抗原の発現を反映する。
マルチパラメータフローサイトメトリーデータの解釈は、手間がかかり、時間がかかり、高価である。
高度に訓練された医療技術者や病理学者による2次元プロット上の細胞分布とパターン認識を手動で解釈する。
各種機械学習アルゴリズムを用いて,正常および慢性リンパ性白血病を自動分類する臨床フローサイトメトリー症例の自動解析法の開発を試みた。
Gradient Boostingで最高の成功を収めました。
XGBoost分類器は1.00の特異性と感度0.67の正の予測値0.75の正の予測値1.00の正の予測値0.83の総合的精度を達成した。
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