がん組織と正常組織の分類にはどのように機械学習を使用するのか？

テーブルオブコンテンツ：

1. イントロダクション
2. 分類学習アプリの概要
3. 信号処理と特徴抽出
4. がん組織と正常組織の区別
5. 教師付き機械学習による分類器のトレーニング
6. データのラベリングと前処理
7. クロスバリデーション
8. 特徴選択とモデルの選択
9. モデルの評価とエクスポート
10. 予測と可視化の応用
11. 機械学習への深堀り
12. まとめ

分類学習アプリを使ってがん組織と正常組織を区別する方法 😷

イントロダクション

MathWorksのPaulです。今日は、分類学習アプリを使って、インタラクティブに機械学習モデルをトレーニングし、検証する方法をご紹介します。この例では、内視鏡蛍光画像システムから抽出された信号を使用して、正常な組織とがん組織を識別するための分類器を開発します。

分類学習アプリの概要

通常のアプローチでは、入力データを処理し、所望の出力を計算するためのコンピュータプログラムを作成します。しかし教師付き機械学習では、この関係が逆転します。入力データと対応する予測される出力をコンピュータに与えることで、予測モデルを作成します。入力データはしばしば予測因子または特徴と呼ばれ、出力は応答またはラベルと呼ばれます。

信号処理と特徴抽出

以前の動画でご紹介したように、この蛍光画像システムは可視光および近赤外スペクトルの両方でビデオをキャプチャし、表示します。ここでは、感光性を持つ青色蛍光色素を血液中に注入すると、近赤外光によって励起されるため、血液灌流を臨床医が視覚化するための効果的な方法となっています。

がん組織と正常組織の区別

ダブリン大学の精密外科センターの研究チームは、蛍光強度の変化から得られる情報を利用して、正常組織とがん組織を区別する方法を研究しています。処理が完了すると、保存ボタンを使用して強度の時間履歴と領域のラベルをMatlabのワークスペースにエクスポートすることができます。

教師付き機械学習による分類器のトレーニング

トレーニングデータをロードした後、分類学習アプリを使用して分類器の開発を始める準備が整います。過学習を防ぐために、クロスバリデーションを使用することをおすすめします。特徴選択とモデルの選択は機械学習の重要な課題です。幸いなことに、分類学習アプリには様々な特徴ランキングアルゴリズムとモデルが用意されており、重要な特徴を理解し、選択するための手助けをしてくれます。

データのラベリングと前処理

トレーニングに使用するために、既知の生検結果を領域ごとにラベリングする必要があります。また、ビデオから蛍光強度の時間履歴を抽出する必要もあります。特徴抽出が完了したら、予測モデルを開発する準備が整います。

クロスバリデーション

クロスバリデーションは、モデルのパフォーマンスを評価するための重要な手法です。トレーニングセットからデータを使用して計算されたクロスバリデーション正答率に基づいて、選択したモデルのパフォーマンスを判断します。

特徴選択とモデルの選択

重要な特徴を選択することは、モデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。分類学習アプリには、さまざまな特徴選択アルゴリズムが含まれており、適切な特徴を選択するための手助けをしてくれます。また、多くのモデルが提供されているため、どのモデルを選ぶかは難しい決定です。クロスバリデーション正答率に基づいてモデルの相対的なパフォーマンスを評価します。

モデルの評価とエクスポート

適切なモデルを選択したら、それをMatlabで使用するか、展開の準備のためにエクスポートすることができます。モデルの評価や予測のために、分類学習アプリ外でも予測関数を使用することができます。

予測と可視化の応用

予測関数を使用して予測を行った後、予測確率のヒートマップを作成し、レジオン生検結果と比較することができます。さらなる研究とデータが必要ですが、これらの初期結果は非常に有望です。

機械学習への深堀り

本記事では、分類学習について概説し、その応用について説明しました。機械学習と特徴工学についてさらに学びたい方は、MathWorksの無料のオンラインチュートリアルをご覧ください。

まとめ

分類学習アプリを使用して、がん組織と正常組織を区別する方法をご紹介しました。信号処理と特徴抽出、データのラベリングと前処理、クロスバリデーション、特徴選択とモデルの選択、モデルの評価とエクスポート、予測と可視化の応用など、機械学習の重要な概念と手法について説明しました。これらの手法を使いこなすことで、より正確で信頼性の高い分類器を開発することができます。詳細を学びたい方は、MathWorksの無料オンラインチュートリアルをご利用ください。

ハイライト：

• 分類学習アプリを使ってがん組織と正常組織を区別する方法
• 信号処理と特徴抽出の重要性
• 教師付き機械学習による分類器のトレーニングプロセス
• クロスバリデーションとモデルパフォーマンスの評価
• 予測と可視化の応用
• 機械学習の深堀りをするためのリソース

FAQ:

Q: 分類学習アプリを使うメリットは何ですか？ A: 分類学習アプリは、機械学習モデルの開発を容易にし、特徴選択やモデルの評価などの重要なタスクをサポートします。

Q: なぜクロスバリデーションが重要ですか？ A: クロスバリデーションは、モデルの過学習を防ぎ、一般化性能を評価するために使用されます。

Q: 特徴選択とは何ですか？ A: 特徴選択は、モデルのパフォーマンスを向上させるために、最も優れた予測能力を持つ特徴の選択を行うプロセスです。

Q: モデルのエクスポートはどのように行われますか？ A: 分類学習アプリを使用してトレーニングしたモデルは、Matlabで使用するためにエクスポートすることができます。

リソース：

• 公式ウェブサイト: https://www.mathworks.com/
• マシンラーニングのオンラインチュートリアル: matlabacademy.mathworks.com/