論文の概要: A Robust Support Vector Machine Approach for Raman COVID-19 Data Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17904v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 14:02:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:13:59.704240
• Title: A Robust Support Vector Machine Approach for Raman COVID-19 Data Classification
• Title（参考訳）: Raman COVID-19データ分類のためのロバスト支援ベクトルマシンアプローチ
• Authors: Marco Piazza, Andrea Spinelli, Francesca Maggioni, Marzia Bedoni, Enza Messina,
• Abstract要約: 本稿では,ラマン分光法から得られた新型コロナウイルスの分類における,SVM(Support Vector Machine)のための新しいロバストな定式化の性能について検討する。 我々は、各観測の周囲の有界な不確実性集合を用いて、決定論的定式化の頑健な相反するモデルを導出する。 本手法の有効性は,イタリアの病院が提供した実世界のCOVID-19データセットで検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7864304771129751
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• Abstract: Recent advances in healthcare technologies have led to the availability of large amounts of biological samples across several techniques and applications. In particular, in the last few years, Raman spectroscopy analysis of biological samples has been successfully applied for early-stage diagnosis. However, spectra' inherent complexity and variability make the manual analysis challenging, even for domain experts. For the same reason, the use of traditional Statistical and Machine Learning (ML) techniques could not guarantee for accurate and reliable results. ML models, combined with robust optimization techniques, offer the possibility to improve the classification accuracy and enhance the resilience of predictive models. In this paper, we investigate the performance of a novel robust formulation for Support Vector Machine (SVM) in classifying COVID-19 samples obtained from Raman Spectroscopy. Given the noisy and perturbed nature of biological samples, we protect the classification process against uncertainty through the application of robust optimization techniques. Specifically, we derive robust counterpart models of deterministic formulations using bounded-by-norm uncertainty sets around each observation. We explore the cases of both linear and kernel-induced classifiers to address binary and multiclass classification tasks. The effectiveness of our approach is validated on real-world COVID-19 datasets provided by Italian hospitals by comparing the results of our simulations with a state-of-the-art classifier.
• Abstract（参考訳）: 近年の医療技術の進歩により、様々な技術や応用にまたがる大量の生物学的サンプルが利用できるようになった。 特に近年,生物試料のラマン分光分析が早期診断に成功している。 しかし、スペクトル固有の複雑さと可変性は、ドメインの専門家でさえ手作業による分析を困難にしている。 同じ理由から、従来の統計機械学習(ML)技術は正確で信頼性の高い結果を保証することができなかった。 MLモデルと堅牢な最適化手法を組み合わせることで、分類精度を改善し、予測モデルのレジリエンスを高めることができる。 本稿では,Raman Spectroscopy から得られた COVID-19 サンプルの分類における,SVM (Support Vector Machine) のための新しいロバストな定式化法の性能について検討する。 生体試料のノイズおよび摂動特性を考慮し, 頑健な最適化手法の適用により, 不確実性から分類プロセスを保護する。 具体的には、各観測の周囲の有界な不確実性集合を用いて、決定論的定式化の頑健な相反するモデルを導出する。 本稿では,線形型とカーネル型の両方の分類器を用いて,バイナリおよびマルチクラス分類タスクに対処する事例について検討する。 本手法の有効性は, シミュレーションの結果を最先端の分類器と比較することにより, イタリアの病院が提供した実世界のCOVID-19データセットで検証した。

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