論文の概要: Automating Leukemia Diagnosis with Autoencoders: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00883v1
• Date: Sat, 30 Dec 2023 13:46:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 15:19:18.337505
• Title: Automating Leukemia Diagnosis with Autoencoders: A Comparative Study
• Title（参考訳）: オートエンコーダによる白血病診断の自動化 : 比較研究
• Authors: Minoo Sayyadpour, Nasibe Moghaddamniya, Touraj Banirostam
• Abstract要約: 白血病はヒトの生命を脅かす最も一般的で致命的ながんの1つである。 患者の重要なデータの一部から得られた医療データは、これらのデータの中に隠された貴重な情報を含んでいる。 この情報を深層学習で抽出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Leukemia is one of the most common and death-threatening types of cancer that threaten human life. Medical data from some of the patient's critical parameters contain valuable information hidden among these data. On this subject, deep learning can be used to extract this information. In this paper, AutoEncoders have been used to develop valuable features to help the precision of leukemia diagnosis. It has been attempted to get the best activation function and optimizer to use in AutoEncoder and designed the best architecture for this neural network. The proposed architecture is compared with this area's classical machine learning models. Our proposed method performs better than other machine learning in precision and f1-score metrics by more than 11%.
• Abstract（参考訳）: 白血病はヒトの生命を脅かす最も一般的で致命的ながんの1つである。 患者の重要なパラメータから得られた医療データは、これらのデータの中に隠された貴重な情報を含んでいる。 このテーマでは、この情報を深層学習で抽出することができる。 本稿では,AutoEncoderを用いて,白血病の診断精度を高めるための有用な機能を開発した。 AutoEncoderで使用する最適なアクティベーション関数とオプティマイザを取得し、このニューラルネットワークに最適なアーキテクチャを設計することが試みられている。 提案されたアーキテクチャは、この分野の古典的機械学習モデルと比較される。 提案手法は他の機械学習よりも精度が良く,f1-scoreメトリクスは11%以上向上した。

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