Genetic support vector machines as powerful tools for the analysis of biomedical Raman spectra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The growing number of applications of Raman spectroscopy in medicine necessitates the development of robust and accurate processing methods. The two major tasks for which Raman spectra are used are quantifying chemical species in a sample (regression) and discriminating chemically distinct samples (classification). Conventionally, linear techniques, primarily projection to latent structures (PLS), are used to perform these tasks. However, there are a number of nonlinearities that may arise when acquiring the Raman spectra of biomedical samples, such as scattering differences between tissues or autofluorescence variances, which makes nonlinear methods more suitable. To this end, we compared kernelized support vector machines (SVM) to PLS for a number of biomedical Raman datasets. Additionally, this work develops a genetic SVM, wherein the parameters of a SVM are selected by a classical genetic algorithm instead of the conventional grid search. This facilitates the use of complex kernels, which yield higher performance than simple kernel functions. We have found that this genetic SVM outperforms PLS in all of the regression tasks examined in this paper, while yielding equivalent results for classification tasks. Additionally, we have found that the genetic algorithm provides significant time savings in the optimization of the SVM parameters over grid search.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».