Utilizing LSTM and K-NN for Anatomical Localization of Tuberculosis: A Solution for Incomplete Data
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) is a prevalent lung disease that significantly contributes to mortality rates, with an estimated 98,000 fatalities observed in Indonesia alone.TB can be classified into two categories based on its anatomical location: pulmonary, when detected in lung parenchyma tissue, and extrapulmonary, when identified in organs outside the lungs.Current diagnostic procedures necessitate numerous laboratory tests and manual assessments, which are both time-consuming and susceptible to data incompleteness, thereby potentially influencing the diagnostic outcomes.This necessitates the development of a rapid and accurate classification system for the anatomical location of TB, which could aid medical professionals in diagnosis.In this study, we propose a novel classification system that utilizes the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm to handle missing data, and the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) for data balancing.For the classification of pulmonary and extrapulmonary TB, the study employs the Long Short-Term Memory (LSTM) method, the performance of which is compared with other models, namely Naï ve Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Backpropagation.Although all four models demonstrated high levels of accuracy, the LSTM method outperformed the others, achieving 100% accuracy compared to Naï ve Bayes (99.4%),SVM (99.3%), and Backpropagation (99.7%).These results were obtained after implementing imputation and class balancing stages, and optimizing LSTM features such as the tanh activation function, learning rate of 0.01, 100 LSTM units, and the ADAM optimizer.The proposed system thus presents an effective solution for the rapid and accurate classification of TB based on anatomical location.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».