Optimierung der Klassifizierung von Hirntumoren: Methodologien zur Merkmalsextraktion und maschinellen Lernens im Vergleich

Optimierung der Gehirntumorklassifikation: Ein Überblick über unseren Ansatz

In der heutigen Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) immer wieder neue Anwendungen finden, nimmt die Klassifikation medizinischer Bilder, insbesondere von MRT-Aufnahmen, eine zentrale Rolle ein. In diesem Blogbeitrag stellen wir unseren innovativen Ansatz vor, der verschiedene Methoden zur Merkmalsextraktion und Klassifikation von Gehirntumoren (BT) kombiniert, um präzise Ergebnisse zu erzielen.

Architektur unseres Ansatzes

Die Architektur unseres vorgeschlagenen Ansatzes ist in Abbildung 4 dargestellt. Der Prozess beginnt mit der Merkmalsextraktion, wobei zwei unterschiedliche Methoden auf den MRT Figshare-Datensatz angewendet werden: Die statistische Merkmalsextraktion (1. und 2. Ordnung) und die transformierte, höhergradige Merkmalsextraktion unter Verwendung der diskreten Wavelet-Transformation (DWT). Diese beiden Ansätze liefern jeweils unterschiedliche Merkmalsätze.

Erste Methode: Statistische Merkmalsextraktion

Die erste Methode verwendet 1. und 2. Ordnung, um 34 statistische Merkmale zu extrahieren. Hierbei kommen verschiedene statistische Axiome zum Einsatz, darunter Mittelwerte, Standardabweichungen, Maximum, Minimum, Schiefe und Kurtosis. Um die Dimensionalität der DWT-Merkmale zu verringern und relevante Daten zu prognostizieren, setzen wir die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ein. Anschließend werden sieben prominente maschinelle Lernmodelle, wie Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), CatBoost (CB), Support Vector Machines (SVM), LightGBM (LGBM), Logistische Regression (LR) und Entscheidungsbaum (DT), zur Klassifikation eingesetzt.

Bewertung der Modelle

Die Leistung dieser Modelle wird durch verschiedene Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, Matthews-Korrelation (MCC), Kappa, R², Verwirrungsmatrix sowie den AUC-ROC-Kurve evaluiert. Wir verwenden eine 5-fache Kreuzvalidierung, um die Stabilität und Robustheit unserer Modelle zu gewährleisten und setzen erklärbare KI-Methoden (XAI) ein, um den Entscheidungsprozess zu interpretieren.

Zweite Methode: Fokussierung auf statistische Merkmale

Nach der ersten Methode stellen wir fest, dass die erzielten Ergebnisse hinter den Erwartungen zurückbleiben. Daher wenden wir einen zweiten Ansatz an, der sich intensiv auf die ersten und zweiten statistischen Merkmale konzentriert. In diesem Schritt führen wir explorative Datenanalysen sowie eine Korrelation-Analyse durch und verwenden den KNNImputer, um mit fehlenden Daten umzugehen. Die Extra Trees-Merkmalsauswahl identifiziert daraufhin 27 bedeutende Merkmale, die für die Klassifikation der Gehirntumoren verwendet werden.

Explorative Datenanalysen

Nach der Merkmalsextraktion führt die explorative Datenanalyse wichtige Funktionen der Datensätze vor Augen. Wir analysieren die Datenstruktur, bereinigen diese und visualisieren die Zusammenhänge in einer Korrelationmatrix.

Verarbeitung fehlender Daten

Um Ungenauigkeiten in unseren Datensätzen zu minimieren, setzen wir den KNNImputer ein, der die fehlenden Werte basierend auf den Werten der nächsten Nachbarn ersetzt. Diese Methode berücksichtigt die Beziehungen und Muster innerhalb der Daten.

Merkmalsauswahl und PCA

Die Bedeutung der ausgewählten Merkmale wird mithilfe der Extra Trees-Klassifikationstechnik ermittelt, gefolgt von einer Anwendung der Hauptkomponentenanalyse (PCA), um die Dimensionalität weiter zu reduzieren und die wichtigsten Merkmale für die Klassifikation zu projektieren.

Klassifikationsmodelle und deren Leistung

Die tradierte Verwendung von Modellen wie SVM, RF, LR, DT, GB sowie LGBM und CB ist in der medizinischen Bildverarbeitung von Bedeutung, da sie leistungsstarke Vorhersagen ermöglichen. Jedes dieser Modelle bringt seine eigenen Stärken mit, wie z.B. die Robustheit der Random Forests oder die Effizienz der LightGBM-Algorithmen.

Erklärung der AI-Entscheidungsfindung

Ein wichtiger Aspekt unserer Arbeit ist der Einsatz von erklärbarer KI. Mit der LIME-Technik bieten wir Einblicke in den Entscheidungsprozess unserer Modelle, was das Vertrauen und die Akzeptanz dieser Technologien in der klinischen Praxis erhöhen kann.

Fazit

Unser Ansatz zur Klassifikation von Gehirntumoren zeigt vielversprechende Resultate und bietet einen vielschichtigen Zugang zur Analyse medizinischer Bilddaten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Merkmalsextraktionsmethoden und diverser Klassifikationsalgorithmen streben wir danach, die Diagnose und Behandlung von Gehirntumoren zu verbessern. Zukünftige Arbeiten werden sich weiter mit der Verfeinerung unserer Modelle und Methoden beschäftigen, um noch genauere Vorhersagen zu ermöglichen.

Über den Autor

[Ihr Name] ist ein Datenwissenschaftler, der sich auf maschinelles Lernen und medizinische Bildverarbeitung spezialisiert hat. Mit einem fundierten Hintergrund in Statistik und Informatik widmet er sich der Entwicklung innovativer Lösungen im Gesundheitssektor.

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