論文の概要: Impact of Data Patterns on Biotype identification Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12066v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 09:44:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.69787
• Title: Impact of Data Patterns on Biotype identification Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたバイオタイプ識別におけるデータパターンの影響
• Authors: Yuetong Yu, Ruiyang Ge, Ilker Hacihaliloglu, Alexander Rauscher, Roger Tam, Sophia Frangou,
• Abstract要約: 本研究では, 合成脳形態計測データを用いて, アルゴリズム性能に対するデータパターンの寄与について検討した。 SuStaInは17以上の変数を持つデータセットの処理に失敗し、計算の非効率性を強調した。 SmileGANとSurrealGANは、変数ベースの疾患パターンを識別する他のアルゴリズムよりも優れているが、これらのパターンは個々のレベルの分類を提供することができなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.321248253111776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Background: Patient stratification in brain disorders remains a significant challenge, despite advances in machine learning and multimodal neuroimaging. Automated machine learning algorithms have been widely applied for identifying patient subtypes (biotypes), but results have been inconsistent across studies. These inconsistencies are often attributed to algorithmic limitations, yet an overlooked factor may be the statistical properties of the input data. This study investigates the contribution of data patterns on algorithm performance by leveraging synthetic brain morphometry data as an exemplar. Methods: Four widely used algorithms-SuStaIn, HYDRA, SmileGAN, and SurrealGAN were evaluated using multiple synthetic pseudo-patient datasets designed to include varying numbers and sizes of clusters and degrees of complexity of morphometric changes. Ground truth, representing predefined clusters, allowed for the evaluation of performance accuracy across algorithms and datasets. Results: SuStaIn failed to process datasets with more than 17 variables, highlighting computational inefficiencies. HYDRA was able to perform individual-level classification in multiple datasets with no clear pattern explaining failures. SmileGAN and SurrealGAN outperformed other algorithms in identifying variable-based disease patterns, but these patterns were not able to provide individual-level classification. Conclusions: Dataset characteristics significantly influence algorithm performance, often more than algorithmic design. The findings emphasize the need for rigorous validation using synthetic data before real-world application and highlight the limitations of current clustering approaches in capturing the heterogeneity of brain disorders. These insights extend beyond neuroimaging and have implications for machine learning applications in biomedical research.
• Abstract（参考訳）: 背景: 機械学習やマルチモーダル・ニューロイメージングの進歩にもかかわらず、脳障害の患者層化は依然として大きな課題である。 自動機械学習アルゴリズムは患者サブタイプ(バイオタイプ)の同定に広く応用されてきたが、その結果は研究全体で矛盾している。 これらの矛盾はしばしばアルゴリズム上の制限によるものであるが、見落とされた要因は入力データの統計的特性である。 本研究では, 合成脳形態計測データを用いて, アルゴリズム性能に対するデータパターンの寄与について検討した。 方法】SuStaIn,HYDRA,SmileGAN,SurrealGANの4つのアルゴリズムを,クラスタの数やサイズ,形態的変化の度合いなどを含むように設計された,複数の擬似患者データセットを用いて評価した。 事前に定義されたクラスタを表す地上の真実は、アルゴリズムとデータセット間でパフォーマンスの正確さを評価することを可能にする。 結果: SuStaInは17以上の変数を持つデータセットの処理に失敗し、計算の非効率性を強調した。 HYDRAは、障害を説明する明確なパターンなしで、複数のデータセットで個別レベルの分類を行うことができた。 SmileGANとSurrealGANは、変数ベースの疾患パターンを識別する他のアルゴリズムよりも優れているが、これらのパターンは個々のレベルの分類を提供することができなかった。 結論: データセットの特徴はアルゴリズムの性能に大きく影響します。 この知見は、実世界の応用前に合成データを用いた厳密な検証の必要性を強調し、脳障害の均一性を捉えるための現在のクラスタリングアプローチの限界を強調した。 これらの知見は神経イメージングを超えて、バイオメディカル研究における機械学習応用に影響を及ぼす。

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