Verbesserung der Brustkrebserkennung mit Machine Learning

Krebs ist ne ernsthafte Krankheit, die viele Leute weltweit betrifft. Es ist super wichtig, ihn richtig zu diagnostizieren, um effektiv behandeln zu können. In den letzten Jahren hatten Ärzte Zugang zu vielen neuen Tools und Markern, die ihnen helfen, Krebs besser zu verstehen und zu diagnostizieren. Zu diesen Markern gehören Laborergebnisse, bildgebende Verfahren und Infos über Tumorgene. Aber mit so viel Daten kann es echt kompliziert werden, genau zu diagnostizieren. Maschinelles Lernen, eine Art Computertechnologie, hat sich als hilfreiches Werkzeug für Ärzte herausgestellt, um diese Daten zu analysieren.

#Maschinelles Lernen und Krebsdiagnose

Maschinelles Lernen kann riesige Datenmengen verarbeiten und Muster erkennen, die für Menschen vielleicht nicht offensichtlich sind. Mit diesen Techniken können wir verschiedene Aspekte von Krankheiten klassifizieren und vorhersagen. Zum Beispiel ist Brustkrebs einer der häufigsten Krebsarten bei Frauen in den USA. Ärzte nutzen verschiedene Biomarker zur Diagnose. Einige davon sind Östrogenrezeptor (ER), Progesteronrezeptor (PR) und der Humaner epidermaler Wachstumsfaktor-Rezeptor 2 (HER2).

Ein spezieller Datensatz, der oft für die Brustkrebsforschung verwendet wird, ist der Wisconsin Breast Cancer Dataset (WBCD). Dieser Datensatz enthält Infos über verschiedene Biomarker von 569 Personen, darunter solche mit gutartigen (nicht-krebsartigen) und bösartigen (krebsartigen) Tumoren. Mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens wurden mit diesem Datensatz untersucht, darunter K-nächste Nachbarn, Logistische Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze.

#Die aktuelle Studie

Die aktuelle Studie konzentriert sich darauf, ein neues maschinelles Lernmodell zu entwickeln, das Brustkrebs genau diagnostizieren soll, indem strukturierte Biomarker-Daten genutzt werden. Das Modell verwendet eine Methode namens k-nächste Nachbarn (kNN) zusammen mit der Fuzzy-Rough-Set-Theorie und einer Technik namens Bagging.

#Datensammlung

Der erste Schritt in diesem Projekt bestand darin, die Daten aus dem WBCD zu sammeln. Der Datensatz umfasst sowohl gutartige als auch bösartige Tumoren sowie verschiedene Biomarker-Merkmale.

#Datenvisualisierung

Nachdem die Daten gesammelt wurden, war der nächste Schritt, sie zu visualisieren. Das bedeutet, die Daten in Grafiken und Diagramme zu verwandeln, um Muster, Trends und ungewöhnliche Punkte zu sehen. Die Visualisierung spielt eine Schlüsselrolle, um zu verstehen, welche Biomarker für die Krebsdiagnose informativer sind. Für diese Studie wurden Grafiken wie Histogramme, Heatmaps und Boxplots erstellt, um die Biomarker-Daten zu analysieren.

#Datenvorbereitung

Als nächstes mussten die Daten für die Analyse gereinigt und vorbereitet werden. Der WBCD ist bereits ein sauberer Datensatz, benötigte jedoch eine One-Hot-Codierung für die Zielvariable, was bedeutet, dass wir die gutartigen und bösartigen Kategorien in numerische Werte umwandeln mussten. Es wurde auch eine Ausreissererkennung durchgeführt, um ungewöhnliche Datenpunkte zu finden, die die Ergebnisse beeinflussen könnten.

Ausreisser können die Ergebnisse von Modellen des maschinellen Lernens verzerren. Zwei Methoden wurden verwendet, um Ausreisser zu identifizieren: die Interquartilsbereich-Methode (IQR) und die Dichtebasierte räumliche Clusteranalyse mit Rauschen (DBSCAN). DBSCAN hilft, Cluster ähnlicher Datenpunkte zu identifizieren und kann Ausreisser finden, die in kein Cluster passen.

#Merkmalsengineering

Merkmalsengineering hilft, Rohdaten in nützlichere Merkmale für das Modell des maschinellen Lernens zu transformieren. In dieser Studie wurden zwei Techniken verwendet, um den Datensatz zu verbessern: Der Pearson-Korrelationskoeffizient, der die Beziehung zwischen Variablen misst, und die lineare Diskriminanzanalyse (LDA), die dabei hilft, die Dimensionen der Daten zu reduzieren und dabei die wichtigsten Informationen zu bewahren.

#Algorithmen des maschinellen Lernens

Verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens wurden verwendet, um die Tumoren als gutartig oder bösartig zu klassifizieren. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Algorithmen aufgeführt, die in dieser Studie bewertet wurden:

#K-nächste Nachbarn (KNN)

KNN ist ein einfacher, aber effektiver Algorithmus, der Datenpunkte basierend auf den "k" nächsten Punkten im Datensatz klassifiziert. Wenn der Algorithmus einen neuen Datenpunkt erhält, findet er die nächsten Nachbarn und weist eine Klassifikation basierend auf der Mehrheit dieser Nachbarn zu.

#Logistische Regression

Die logistische Regression ist eine weitere beliebte Methode, hat aber ihre Einschränkungen. Sie erstellt eine Kurve, um Klassen zu trennen, was die Komplexität der Daten möglicherweise nicht ausreichend erfasst. Dieser Ansatz war in dieser Studie im Vergleich zu anderen Modellen nicht so genau.

#Random Forest

Der Random Forest-Algorithmus kombiniert viele Entscheidungsbäume, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. In dieser Studie wurde jedoch festgestellt, dass dieser Algorithmus dazu neigte, zu überfitten, was bedeutet, dass er auf Trainingsdaten sehr gut, aber schlecht auf neuen Daten abschneidet. Dieses Überfitting ist ein häufiges Problem beim Umgang mit komplexen Modellen.

#Linearer Support Vector Classifier

Der lineare Support Vector Classifier (Linear SVC) schnitt in dieser Studie gut ab und erreichte einen hohen Genauigkeitswert. Die Verwendung von LDA half, die Leistung zu verbessern, indem die Daten leichter in Klassen zu trennen waren.

#Multilayer Perceptron

Diese Deep-Learning-Methode verwendet Schichten von Neuronen, um Daten zu analysieren. Trotz ihrer Komplexität übertraf sie in diesem Fall die einfacheren Algorithmen nicht. Deep-Learning-Modelle benötigen oft grosse Datenmengen, um gut abzuschneiden, und dieser Datensatz war nicht gross genug, um signifikante Verbesserungen zu sehen.

#Bagged Fuzzy-Rough Nearest Neighbors (BFRNN)

Das BFRNN-Modell kombiniert die Fuzzy-Rough-Set-Theorie mit dem kNN-Algorithmus und beinhaltet eine Bagging-Technik. Dieser Ansatz verbessert die Leistung des Modells, indem er die Variabilität reduziert und die Genauigkeit erhöht.

#Ergebnisse und Diskussion

#Ergebnisse der Datenvisualisierung

Die Verteilungsgrafiken zeigten deutliche Unterschiede zwischen gutartigen und bösartigen Tumoren für einige Biomarker, während andere eine signifikante Überlappung hatten, was bedeutet, dass sie bei der Klassifikation nicht viel geholfen haben.

#Ergebnisse der Datenvorbereitung

Die Boxplots gaben Einblick in die Ausreisser unter den Biomarkern und halfen, den Datensatz für eine bessere Analyse zu verfeinern.

#Ergebnisse des Merkmalsengineerings

Heatmaps zeigten die Korrelation zwischen verschiedenen Biomarkern, was die Identifizierung der wichtigsten Merkmale ermöglichte, die die Tumorklassifikation am besten vorhersagten.

#Leistung des maschinellen Lernens

Die Leistung aller Algorithmen wurde gemessen, und das BFRNN-Modell schnitt besser ab als alle anderen und erreichte eine hohe Testgenauigkeit. Während kNN und Linear SVC auch gut abschnitten, zeigten die Ergebnisse, dass der einzigartige Ansatz des BFRNN-Algorithmus Tumoren effektiv klassifiziert hat.

#Fazit

Die Studie hat das Potenzial gezeigt, maschinelles Lernen einzusetzen, um die Krebsdiagnose zu verbessern. Das BFRNN-Modell zeigte vielversprechende Ergebnisse bei der genauen Klassifikation von Tumoren und könnte ein wertvolles Werkzeug für die Gesundheitsdienstleister sein. Wenn man andere Faktoren wie die medizinische Geschichte und zusätzliche Biomarker einbezieht, könnte die Effektivität des Modells weiter gesteigert werden. Diese Forschung hebt die Bedeutung ständiger Innovation in der Krebsdiagnose hervor und die Rolle der Technologie dabei, wie wir diese Krankheit verstehen und behandeln.