論文の概要: Exploring Machine Learning Algorithms for Infection Detection Using GC-IMS Data: A Preliminary Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15757v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 09:25:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 19:40:12.078380
- Title: Exploring Machine Learning Algorithms for Infection Detection Using GC-IMS Data: A Preliminary Study
- Title(参考訳): GC-IMSデータを用いた感染検出のための機械学習アルゴリズムの探索
- Authors: Christos Sardianos, Chrysostomos Symvoulidis, Matthias Schlögl, Iraklis Varlamis, Georgios Th. Papadopoulos,
- Abstract要約: 本研究は, 正確な感染診断の現在進行中の問題に対処することを目的としている。
Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry (GC-IMS)データを利用して、機械学習アルゴリズムを1つのプラットフォームに組み込むことで、この問題に対処することを目指している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.4961885884659987
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The developing field of enhanced diagnostic techniques in the diagnosis of infectious diseases, constitutes a crucial domain in modern healthcare. By utilizing Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry (GC-IMS) data and incorporating machine learning algorithms into one platform, our research aims to tackle the ongoing issue of precise infection identification. Inspired by these difficulties, our goals consist of creating a strong data analytics process, enhancing machine learning (ML) models, and performing thorough validation for clinical applications. Our research contributes to the emerging field of advanced diagnostic technologies by integrating Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry (GC-IMS) data and machine learning algorithms within a unified Laboratory Information Management System (LIMS) platform. Preliminary trials demonstrate encouraging levels of accuracy when employing various ML algorithms to differentiate between infected and non-infected samples. Continuing endeavors are currently concentrated on enhancing the effectiveness of the model, investigating techniques to clarify its functioning, and incorporating many types of data to further support the early detection of diseases.
- Abstract(参考訳): 感染症の診断における高度な診断技術の発達は、現代医療において重要な領域となっている。
ガスクロマトグラフィー・イオンモビリティ・スペクトロメトリ(GC-IMS)データを活用し,機械学習アルゴリズムを1つのプラットフォームに組み込むことで,正確な感染識別の課題に対処することを目的とした。
これらの困難に触発されて、当社の目標は、強力なデータ分析プロセスの作成、機械学習(ML)モデルの強化、臨床応用の徹底的な検証である。
本研究は,ガスクロマトグラフィー・イオンモビリティ・スペクトロメトリ(GC-IMS)データと機械学習アルゴリズムを統合実験室情報管理システム(LIMS)プラットフォームに組み込むことにより,先進的な診断技術の分野に寄与する。
プリミティブトライアルでは、さまざまなMLアルゴリズムを使用して感染したサンプルと非感染したサンプルを区別する際の精度の向上が示されている。
現在、継続する取り組みは、モデルの有効性を高め、その機能を明らかにするための技術を調査し、病気の早期発見を支援するために様々な種類のデータを統合することに重点を置いている。
関連論文リスト
- Knowledge-Informed Machine Learning for Cancer Diagnosis and Prognosis:
A review [2.2268038840298714]
バイオメディカルな知識とデータの融合を取り入れた最先端の機械学習研究について概説する。
機械学習パイプラインにおける知識表現の多様な形態と知識統合の現在の戦略について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T07:01:36Z) - Extending Machine Learning-Based Early Sepsis Detection to Different
Demographics [1.2724528787590168]
我々は,公立のeICU-CRDデータセットと韓国のセントメアリー病院のプライベートなデータセットを用いて,LightGBMとXGBoostのアンサンブル学習手法を比較した。
本分析は,医療データの不均衡に対処し,敗血症検出を増強する上で,これらの手法の有効性を明らかにするものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-07T20:02:52Z) - The Significance of Machine Learning in Clinical Disease Diagnosis: A
Review [0.0]
本研究では、時系列医療指標における心拍データの伝達を改善するための機械学習アルゴリズムの能力について検討する。
検討中の要因は、アルゴリズムの利用、対象とする疾患の種類、採用されるデータの種類、応用、評価指標などである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T20:28:22Z) - Revolutionizing Disease Diagnosis: A Microservices-Based Architecture
for Privacy-Preserving and Efficient IoT Data Analytics Using Federated
Learning [0.0]
深層学習に基づく疾患診断の応用は、様々な疾患の段階での正確な診断に不可欠である。
処理リソースをデバイスに近づけることで、分散コンピューティングパラダイムは、病気の診断に革命をもたらす可能性がある。
本研究では、プライバシとパフォーマンス要件を満たすために、IoTデータ分析システムに対するフェデレーションベースのアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-27T06:31:43Z) - Recent advancement in Disease Diagnostic using machine learning:
Systematic survey of decades, comparisons, and challenges [0.0]
バイオメディカル領域におけるパターン認識と機械学習は、疾患の検出と診断の精度を高めることを約束する。
本稿では,肝炎,糖尿病,肝疾患,デング熱,心臓病などの疾患を検出するための機械学習アルゴリズムについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T16:35:35Z) - Incomplete Multimodal Learning for Complex Brain Disorders Prediction [65.95783479249745]
本稿では,変換器と生成対向ネットワークを用いた不完全なマルチモーダルデータ統合手法を提案する。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブコホートを用いたマルチモーダルイメージングによる認知変性と疾患予後の予測に本手法を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T16:29:16Z) - Dissecting Self-Supervised Learning Methods for Surgical Computer Vision [51.370873913181605]
一般のコンピュータビジョンコミュニティでは,自己監視学習(SSL)手法が普及し始めている。
医学や手術など、より複雑で影響力のある領域におけるSSLメソッドの有効性は、限定的かつ未調査のままである。
外科的文脈理解,位相認識,ツール存在検出の2つの基本的なタスクに対して,これらの手法の性能をColec80データセット上で広範囲に解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-01T14:17:11Z) - Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based
Sparse PCA Network [93.22587316229954]
ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。
我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T19:28:36Z) - Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic
Diagnosis [50.15205065710629]
臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。
本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T13:16:51Z) - Domain Shift in Computer Vision models for MRI data analysis: An
Overview [64.69150970967524]
機械学習とコンピュータビジョン手法は、医用画像解析において優れた性能を示している。
しかし、現在臨床応用はごくわずかである。
異なるソースや取得ドメインのデータへのモデルの不適切な転送性は、その理由の1つです。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-14T16:34:21Z) - Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype
Prediction [55.94378672172967]
本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。
新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。
我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-02T02:50:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。