論文の概要: Prediction of Cellular Malignancy Using Electrical Impedance Signatures and Supervised Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04478v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 01:30:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.971349
• Title: Prediction of Cellular Malignancy Using Electrical Impedance Signatures and Supervised Machine Learning
• Title（参考訳）: インピーダンス信号と教師付き機械学習を用いた細胞悪性度の予測
• Authors: Shadeeb Hossain,
• Abstract要約: この研究は33の学術論文を体系的にレビューし、定量的な生体電気パラメータのデータセットをコンパイルした。 ランダムフォレスト(RF)、サポートベクトルマシン(SVM)、K-Nearest Neighbor(KNN)の3つの教師付き機械学習アルゴリズムを実装し調整した。 その結果、ランサムフォレストは最大深度を4と100の推定器で設定した場合、90%の予測精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bioelectrical properties of cells such as relative permittivity, conductivity, and characteristic time constants vary significantly between healthy and malignant cells across different frequencies. These distinctions provide a promising foundation for diagnostic and classification applications. This study systematically reviewed 33 scholarly articles to compile datasets of quantitative bioelectric parameters and evaluated their utility in predictive modeling. Three supervised machine learning algorithms- Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbor (KNN) were implemented and tuned using key hyperparameters to assess classification performance. Model effectiveness was evaluated using accuracy and F1 score as performance metrics. Results demonstrate that Random Forest achieved the highest predictive accuracy of ~ 90% when configured with a maximum depth of 4 and 100 estimators. These findings highlight the potential of integrating bioelectrical property analysis with machine learning for improved diagnostic decision-making. Similarly, for KNN and SVM, the F1 score peaked at approximately 78% and 76.5%, respectively. Future work will explore incorporating additional discriminative features, leveraging stimulated datasets, and optimizing hyperparameter through advanced search strategies. Ultimately, hardware prototype with embedded micro-electrodes and real-time control systems could pave the path for practical diagnostic tools capable of in-situ cell classification.
• Abstract（参考訳）: 相対誘電率、導電率、特性時間定数などの細胞の生体電気的性質は、異なる周波数で健康な細胞と悪性な細胞の間で大きく異なる。 これらの区別は診断と分類の応用に有望な基盤を提供する。 本研究は,33の学術論文を体系的にレビューし,定量的生体電気パラメータのデータセットをコンパイルし,予測モデルにおけるそれらの有用性を評価した。 ランダムフォレスト(RF)、サポートベクトルマシン(SVM)、K-Nearest Neighbor(KNN)の3つの教師付き機械学習アルゴリズムを実装し、キーハイパーパラメータを用いて分類性能の評価を行った。 モデルの有効性を精度とF1スコアを用いて評価した。 その結果、ランサムフォレストは最大深度を4と100の推定器で設定した場合、最大予測精度を約90%達成した。 これらの知見は, 生体電気特性解析と機械学習の統合による診断意思決定の改善の可能性を強調した。 同様に、KNNとSVMのF1スコアは、それぞれ78%と76.5%とピークに達した。 今後は、さらなる差別的機能の導入、刺激されたデータセットの活用、高度な検索戦略によるハイパーパラメータの最適化について検討する。 結局のところ、組み込みマイクロ電極とリアルタイム制御システムを備えたハードウェアプロトタイプは、in-situ細胞分類が可能な実用的な診断ツールの道を開くことができる。

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