機械学習を用いたハイパースペクトルによる 大腸癌のパターン分類

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書誌事項

タイトル別名
  • Machine Learning Classification of Colorectal Cancer Using Hyperspectral Images

抄録

発症初期における大腸癌の識別は，医師による定性的な判断により行われる．本研究では，北里大学の協力のもと，初期の4段階に分類された大腸癌のうち最も識別が困難であるとされる高度異形成と癌細胞の識別をハイパースペクトルカメラにより計測し，機械学習を用いて解析を行った．使用したハイパースペクトルカメラは，北海道衛星株式会社が開発したHSC1702である．分類に用いた手法は，K近傍法，サポートベクターマシーン，ランダムフォレストである．前処理として，細胞核より抽出されたハイパースペクトルデータを主成分分析により次元削減した．第三主成分までを考慮して3手法をトレーニングを行い予測させた結果，1100以上のサンプルに対し，K近傍法では96.0％,サポートベクターマシーンでは98.1％,そしてランダムフォレストでは98.2％の精度を得た．

収録刊行物

  • 日本色彩学会誌

    日本色彩学会誌 41 (3+), 99-101, 2017

    一般社団法人 日本色彩学会

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001204654445184
  • NII論文ID
    130006161877
  • DOI
    10.15048/jcsaj.41.3__99
  • ISSN
    2189552X
    03899357
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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