論文の概要: Biomarker based Cancer Classification using an Ensemble with Pre-trained Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10087v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 14:43:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 13:16:10.367980
- Title: Biomarker based Cancer Classification using an Ensemble with Pre-trained Models
- Title（参考訳）: 事前学習モデルを用いたバイオマーカーを用いた癌分類
- Authors: Chongmin Lee, Jihie Kim,
- Abstract要約: マルチクラス分類タスクに対して,事前学習したハイパーファストモデル,XGBoost,LightGBMを組み合わせた新しいアンサンブルモデルを提案する。
我々はメタトレーニングしたハイパーファストモデルを用いてがんの分類を行い、AUCは0.9929である。
また,事前学習したハイパーファストモデル,XGBoost,LightGBMを多クラス分類タスクに組み合わせた新しいアンサンブルモデルを提案し,精度を漸進的に向上させる(0.9464)。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2436844508175224
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Certain cancer types, namely pancreatic cancer is difficult to detect at an early stage; sparking the importance of discovering the causal relationship between biomarkers and cancer to identify cancer efficiently. By allowing for the detection and monitoring of specific biomarkers through a non-invasive method, liquid biopsies enhance the precision and efficacy of medical interventions, advocating the move towards personalized healthcare. Several machine learning algorithms such as Random Forest, SVM are utilized for classification, yet causing inefficiency due to the need for conducting hyperparameter tuning. We leverage a meta-trained Hyperfast model for classifying cancer, accomplishing the highest AUC of 0.9929 and simultaneously achieving robustness especially on highly imbalanced datasets compared to other ML algorithms in several binary classification tasks (e.g. breast invasive carcinoma; BRCA vs. non-BRCA). We also propose a novel ensemble model combining pre-trained Hyperfast model, XGBoost, and LightGBM for multi-class classification tasks, achieving an incremental increase in accuracy (0.9464) while merely using 500 PCA features; distinguishable from previous studies where they used more than 2,000 features for similar results.
- Abstract（参考訳）: 膵癌は早期発見が困難であり、がんの同定にバイオマーカーとがんの因果関係を発見することが重要である。
非侵襲的な方法で特定のバイオマーカーの検出とモニタリングを行うことにより、液体生検は医療介入の精度と効果を高め、パーソナライズされた医療への移行を提唱する。
ランダムフォレストやSVMといった機械学習アルゴリズムは分類に利用されるが、ハイパーパラメータチューニングを行う必要があるため効率が悪い。
我々はメタトレーニングされたハイパーファストモデルを用いて癌を分類し、最高AUC0.9929を達成し、特にいくつかのバイナリ分類タスクにおける他のMLアルゴリズムと比較して、高度に不均衡なデータセットに対して頑健性を達成する(BRCA対非BRCA)。
また,500PCA機能のみを使用しながら精度の漸増(0.9464)を実現し,事前学習したハイパーファストモデル,XGBoost,LightGBMを組み合わせた新しいアンサンブルモデルを提案する。
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