論文の概要: An Evolutional Neural Network Framework for Classification of Microarray Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13326v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 13:48:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:29.304248
• Title: An Evolutional Neural Network Framework for Classification of Microarray Data
• Title（参考訳）: マイクロアレイデータの分類のための進化的ニューラルネットワークフレームワーク
• Authors: Maryam Eshraghi Evari, Md Nasir Sulaiman, Amir Rajabi Behjat,
• Abstract要約: 本研究の目的は,遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークのハイブリッドモデルを用いて,情報的遺伝子のサブセット選択において問題を克服することである。 実験の結果,提案手法は,他の機械学習アルゴリズムと比較して,高い精度と最小数の選択遺伝子が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: DNA microarray gene-expression data has been widely used to identify cancerous gene signatures. Microarray can increase the accuracy of cancer diagnosis and prognosis. However, analyzing the large amount of gene expression data from microarray chips pose a challenge for current machine learning researches. One of the challenges lie within classification of healthy and cancerous tissues is high dimensionality of gene expressions. High dimensionality decreases the accuracy of the classification. This research aims to apply a hybrid model of Genetic Algorithm and Neural Network to overcome the problem during subset selection of informative genes. Whereby, a Genetic Algorithm (GA) reduced dimensionality during feature selection and then a Multi-Layer perceptron Neural Network (MLP) is applied to classify selected genes. The performance evaluated by considering to the accuracy and the number of selected genes. Experimental results show the proposed method suggested high accuracy and minimum number of selected genes in comparison with other machine learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: DNAマイクロアレイ遺伝子の発現データは、がん遺伝子シグネチャの同定に広く利用されている。 マイクロアレイは癌診断と予後の精度を高めることができる。 しかし、マイクロアレイチップから大量の遺伝子発現データを解析することは、現在の機械学習研究の課題となっている。 健康組織と癌組織の分類における課題の1つは、遺伝子発現の高次元性である。 高次元性は分類の精度を低下させる。 本研究の目的は,遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークのハイブリッドモデルを用いて,情報的遺伝子のサブセット選択において問題を克服することである。 そこで、遺伝的アルゴリズム(GA)は特徴選択時の次元性を減少させ、選択された遺伝子を分類するためにマルチ層パーセプトロンニューラルネットワーク(MLP)を適用する。 選抜された遺伝子の精度と数を考慮して評価した。 実験の結果,提案手法は,他の機械学習アルゴリズムと比較して,高い精度と最小数の選択遺伝子が示唆された。

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