論文の概要: Supervised topological data analysis for MALDI imaging applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13948v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 16:49:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 14:53:50.188986
• Title: Supervised topological data analysis for MALDI imaging applications
• Title（参考訳）: MALDIイメージング応用のためのトポロジカルデータ解析
• Authors: Gideon Klaila, Vladimir Vutov, Anastasios Stefanou
• Abstract要約: 本稿では,MALDIデータから固有情報を取得し,そのトポロジ的永続性を反映した新しい代数的トポロジ的フレームワークを提案する。 まず、トポロジ的持続性は、信号とノイズを区別するのに役立ちます。次に、MALDIデータを圧縮し、保存スペースを節約します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a new algebraic topological framework, which obtains intrinsic information from the MALDI data and transforms it to reflect topological persistence in the data. Our framework has two main advantages. First, the topological persistence helps us to distinguish the signal from noise. Second, it compresses the MALDI data, which results in saving storage space, and also optimizes the computational time for further classification tasks. We introduce an algorithm that performs our topological framework and depends on a single tuning parameter. Furthermore, we show that it is computationally efficient. Following the persistence extraction, logistic regression and random forest classifiers are executed based on the resulting persistence transformation diagrams to classify the observational units into binary class labels, describing the lung cancer subtypes. Further, we utilized the proposed framework in a real-world MALDI data set, and the competitiveness of the methods is illustrated via cross-validation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MALDIデータから固有情報を取得し,そのトポロジ的永続性を反映した新しい代数的トポロジ的フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークには2つの大きな利点があります。 まず、トポロジカルな永続性はノイズとシグナルを区別するのに役立ちます。 次に、MALDIデータを圧縮し、保存スペースを節約し、さらに分類タスクの計算時間を最適化する。 我々は、トポロジカル・フレームワークを実行するアルゴリズムを導入し、単一のチューニングパラメータに依存する。 さらに,計算効率が高いことを示す。 パーシステンス抽出、ロジスティック回帰、ランダム森林分類器は、結果として生じる持続変換図に基づいて実行され、観察単位を肺がんサブタイプを記述するバイナリクラスラベルに分類する。 さらに,提案したフレームワークを実世界のMALDIデータセットで利用し,クロスバリデーションによる手法の競争性を示す。

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