CLASSIFICATION OF SKIN AUTOFLUORESCENCE SPECTRUM USING SUPPORT VECTOR MACHINE IN TYPE 2 DIABETES SCREENING
Notice bibliographique
Résumé
Advanced glycation end products (AGEs) are a complex and heterogeneous group of compounds that have been implicated in diabetes related complifications. Skin autofluorescence was recently introduced as an alternative tool for skin AGEs accumulation assessment in diabetes. Successful optical diagnosis of diabetes requires a rapid and accurate classification algorithm. In order to improve the performance of noninvasive and optical diagnosis of type 2 diabetes, support vector machines (SVM) algorithm was implemented for the classification of skin autofluorescence from diabetics and control subjects. Cross-validation and grid-optimization methods were employed to calculate the optimal parameters that maximize classification accuracy. Classification model was set up according to the training set and then verified by the testing set. The results show that radical basis function is the best choice in the four common kernels in SVM. Moreover, a diagnostic accuracy of 82.61%, a sensitivity of 69.57%, and a specificity of 95.65% for discriminating diabetics from control subjects were achieved using a mixed kernel function, which is based on liner kernel function and radical basis function. In comparison with fasting plasma glucose and HbA 1c test, the classification method of skin autofluorescence spectrum based on SVM shows great potential in screening of diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».