Abstract-In dator-stödd diagnos (CAD), maskininlärning tekniker har i stor utsträckning tillämpas för att lära sig en hypotes från diagnostiserade prover för att hjälpa de medicinska experterna i att göra en diagnos. För att lära sig en väl genomförd hypotes krävs en stor mängd diagnostiserade prover. Även om proverna lätt kan samlas in från rutinmässiga läkarundersökningar, är det vanligtvis omöjligt för medicinska experter att ställa en diagnos för vart och ett av de insamlade proven. Om en hypotes kunde läras i närvaro av en stor mängd odiagnostiserade prover, skulle den tunga bördan på de medicinska experterna kunna frigöras. I den här artikeln föreslås en ny semiövervakad inlärningsalgoritm som heter Co-Forest. Det utökar samträning paradigm genom att använda en välkänd ensemble metod som heter Random Forest, vilket gör det möjligt Co-Forest att uppskatta märkningen förtroende odiagnostiserade prover och lätt producera den slutliga hypotesen. Experiment på referensdatauppsättningar verifierar den föreslagna algoritmens effektivitet. Fallstudier på tre medicinska datamängder och en framgångsrik tillämpning på mikroförkalkning detektion för bröstcancer diagnos visar att odiagnostiserade prover är till hjälp i att bygga CAD-system, och Co-Forest kan förbättra prestandan av hypotesen som lärs på endast en liten mängd diagnostiserade prover genom att använda tillgängliga odiagnostiserade prover. Index Terms-Computer-stödd diagnos (CAD), co-utbildning, ensemble lärande, maskininlärning, mikroförkalkning klusterdetektion, slumpmässig skog, halvövervakad lärande.
Vid applicering av mikroförkalkning detektion för bröstcancer diagnos, Ming Li et al. REF visade att samskogen framgångsrikt kan förbättra prestandan hos en modell som är utbildad på endast en liten mängd diagnostiserade prover genom att använda tillgängliga odiagnostiserade prover.
Improve Computer-Aided Diagnosis With Machine Learning Techniques Using Undiagnosed Samples
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}