Блисс Сингхал, Фну Пуджа
Машинное обучение (МО) — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), в котором компьютеры анализируют данные и находят закономерности в данных. Исследование сосредоточено на обнаружении метастатического рака с использованием МО. Метастатический рак — это точка, в которой рак распространился на другие части тела, и является причиной примерно 90% смертей, связанных с раком. Обычно патологи тратят часы каждый день, чтобы вручную классифицировать, являются ли опухоли доброкачественными или злокачественными. Эта утомительная задача способствует неправильной маркировке метастазов, занимая более 60% времени, и подчеркивает важность осознания человеческих ошибок и других неэффективных действий. МО является хорошим кандидатом для улучшения правильной идентификации метастатического рака, спасая тысячи жизней, а также может повысить скорость и эффективность процесса, тем самым затрачивая меньше ресурсов и времени. До сих пор методология глубокого обучения ИИ использовалась в исследованиях для обнаружения рака. Это исследование представляет собой новый подход к определению потенциала использования алгоритмов предварительной обработки в сочетании с алгоритмами классификации для обнаружения метастатического рака. В исследовании использовались два алгоритма предварительной обработки: анализ главных компонент (PCA) и генетический алгоритм для уменьшения размерности набора данных, а затем использовались три алгоритма классификации: логистическая регрессия, классификатор дерева решений и k-ближайших соседей для обнаружения метастатического рака в сканах патологии. Самая высокая точность в 71,14% была получена конвейером МО, включающим PCA, генетический алгоритм и алгоритм k-ближайших соседей, что говорит о том, что алгоритмы предварительной обработки и классификации имеют большой потенциал для обнаружения метастатического рака