論文の概要: Leveraging Machine Learning and Deep Learning Techniques for Improved Pathological Staging of Prostate Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09686v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 14:53:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:45:10.028161
• Title: Leveraging Machine Learning and Deep Learning Techniques for Improved Pathological Staging of Prostate Cancer
• Title（参考訳）: 前立腺癌の病理診断における機械学習と深層学習の活用
• Authors: Raziehsadat Ghalamkarian, Marziehsadat Ghalamkarian, MortezaAli Ahmadi, Sayed Mohammad Ahmadi, Abolfazl Diyanat,
• Abstract要約: 本研究は,PCaの病的ステージング予測を改善するために,機械学習と深層学習のアプローチと特徴選択と抽出手法を活用する。 ランダムフォレスト(RF)、ロジスティック回帰(LR)、エクストリームグラディエントブースティング(XGB)、サポートベクターマシン(SVM)などの高度なアルゴリズムを用いて486腫瘍の遺伝子発現プロファイルを解析した。 その結果、最も高いF1スコア(約83%)はランダムフォレストアルゴリズムによって達成されたことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4660328753262075
• License:
• Abstract: Prostate cancer (Pca) continues to be a leading cause of cancer-related mortality in men, and the limitations in precision of traditional diagnostic methods such as the Digital Rectal Exam (DRE), Prostate-Specific Antigen (PSA) testing, and biopsies underscore the critical importance of accurate staging detection in enhancing treatment outcomes and improving patient prognosis. This study leverages machine learning and deep learning approaches, along with feature selection and extraction methods, to enhance PCa pathological staging predictions using RNA sequencing data from The Cancer Genome Atlas (TCGA). Gene expression profiles from 486 tumors were analyzed using advanced algorithms, including Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Extreme Gradient Boosting (XGB), and Support Vector Machine (SVM). The performance of the study is measured with respect to the F1-score, as well as precision and recall, all of which are calculated as weighted averages. The results reveal that the highest test F1-score, approximately 83%, was achieved by the Random Forest algorithm, followed by Logistic Regression at 80%, while both Extreme Gradient Boosting (XGB) and Support Vector Machine (SVM) scored around 79%. Furthermore, deep learning models with data augmentation achieved an accuracy of 71. 23%, while PCA-based dimensionality reduction reached an accuracy of 69.86%. This research highlights the potential of AI-driven approaches in clinical oncology, paving the way for more reliable diagnostic tools that can ultimately improve patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: 前立腺癌(Pca)は、男性におけるがん関連死亡の主な原因であり、また、DRE(Digital Rectal Exam)、PSA(Prostate-Specific Antigen)テスト、生検などの従来の診断方法の精度の限界は、治療結果の向上と患者の予後の向上において、正確なステージング検出の重要性を浮き彫りにしている。 The Cancer Genome Atlas (TCGA) のRNAシークエンシングデータを用いて, 機械学習と深層学習のアプローチと特徴選択と抽出手法を活用し, PCaの病的ステージング予測を強化する。 486個の腫瘍の遺伝子発現プロファイルを,Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Extreme Gradient Boosting (XGB), Support Vector Machine (SVM)などの高度なアルゴリズムを用いて解析した。 実験はF1スコアと精度とリコールで測定され、いずれも重み付き平均値として計算される。 その結果、最も高いテストF1スコア(約83%)はランダムフォレストアルゴリズムによって達成され、続いてロジスティック回帰が80%、エクストリームグラディエントブースティング(XGB)とサポートベクトルマシン(SVM)が約79%であった。 さらに,データ拡張によるディープラーニングモデルの精度は71。 23%, PCAによる次元減少率は69.86%に達した。 この研究は、臨床腫瘍学におけるAIによるアプローチの可能性を強調し、患者の結果を最終的に改善できる信頼性の高い診断ツールの道を開く。

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