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A novel machine learning technique for computer-aided diagnosis
Engineering Applications of Artificial Intelligence ( IF 8 ) Pub Date : 2020-04-13 , DOI: 10.1016/j.engappai.2020.103627
Cheng Tang , Junkai Ji , Yajiao Tang , Shangce Gao , Zheng Tang , Yuki Todo

The primary motivation of this paper is twofold: first, to employ a heuristic optimization algorithm to optimize the dendritic neuron model (DNM) and second, to design a tidy visual classifier for computer-aided diagnosis that can be easily implemented on a hardware system. Considering that the backpropagation (BP) algorithm is sensitive to the initial conditions and can easily fall into local minima, we propose an evolutionary dendritic neuron model (EDNM), which is optimized by the gbest-guided artificial bee colony (GABC) algorithm. The experiments are performed on the Liver Disorders Data Set, the Wisconsin Breast Cancer Data Set, the Haberman’s Survival Data Set, the Diabetic Retinopathy Debrecen Data Set and Hepatitis Data Set, and the effectiveness of our model was rigorously validated in terms of the classification accuracy, the sensitivity, the specificity, the F_measure, Cohen’s Kappa, the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), convergence speed and the statistical analysis of the Wilcoxon signed-rank test. Moreover, after training, the EDNM can simplify its neural structure by removing redundant synapses and superfluous dendrites by the neuronal pruning mechanism. Finally, the simplified structural morphology of the EDNM can be replaced by a logic circuit (LC) without sacrificing accuracy. It is worth emphasizing that once implemented by an LC, the model has a significant advantage over other classifiers in terms of speed when handling big data. Consequently, our proposed model can serve as an efficient medical classifier with excellent performance.



中文翻译:

一种用于计算机辅助诊断的新型机器学习技术

本文的主要动机是双重的:首先,采用启发式优化算法来优化树突状神经元模型(DNM),其次,为计算机辅助诊断设计一个整洁的视觉分类器,该分类器可以在硬件系统上轻松实现。考虑到反向传播(BP)算法对初始条件敏感并且容易陷入局部最小值,我们提出了进化树突神经元模型(EDNM),该模型由gbest引导的人工蜂群(GABC)算法进行了优化。实验在肝病数据集,威斯康星州乳腺癌数据集,哈伯曼生存数据集,糖尿病性视网膜病变德布勒森数据集和肝炎数据集上进行,并且我们在分类准确性方面严格验证了我们模型的有效性,灵敏度,特异性,F_measure,Cohen's Kappa,接收器工作特征曲线(AUC)下的面积,收敛速度以及Wilcoxon符号秩检验的统计分析。此外,经过训练后,EDNM可以通过神经元修剪机制消除多余的突触和多余的树突,从而简化其神经结构。最后,在不牺牲精度的情况下,可以用逻辑电路(LC)代替EDNM的简化结构形态。值得强调的是,一旦由LC实现,该模型在处理大数据时的速度方面就比其他分类器具有明显优势。因此,我们提出的模型可以用作具有出色性能的有效医学分类器。接收器工作特性曲线(AUC)下的面积,收敛速度以及Wilcoxon符号秩检验的统计分析。此外,经过训练后,EDNM可以通过神经元修剪机制消除多余的突触和多余的树突,从而简化其神经结构。最后,在不牺牲精度的情况下,可以用逻辑电路(LC)代替EDNM的简化结构形态。值得强调的是,一旦由LC实现,该模型在处理大数据时的速度方面就比其他分类器具有明显优势。因此,我们提出的模型可以用作具有出色性能的有效医学分类器。接收器工作特性曲线(AUC)下的面积,收敛速度以及Wilcoxon符号秩检验的统计分析。此外,经过训练后,EDNM可以通过神经元修剪机制消除多余的突触和多余的树突,从而简化其神经结构。最后,在不牺牲精度的情况下,可以用逻辑电路(LC)代替EDNM的简化结构形态。值得强调的是,一旦由LC实现,该模型在处理大数据时的速度方面就比其他分类器具有明显优势。因此,我们提出的模型可以用作具有出色性能的有效医学分类器。EDNM可以通过神经元修剪机制去除多余的突触和多余的树突来简化其神经结构。最后,在不牺牲精度的情况下,可以用逻辑电路(LC)代替EDNM的简化结构形态。值得强调的是,一旦由LC实现,该模型在处理大数据时的速度方面就比其他分类器具有明显优势。因此,我们提出的模型可以用作具有出色性能的有效医学分类器。EDNM可以通过神经元修剪机制去除多余的突触和多余的树突来简化其神经结构。最后,在不牺牲精度的情况下,可以用逻辑电路(LC)代替EDNM的简化结构形态。值得强调的是,一旦由LC实现,该模型在处理大数据时的速度方面就比其他分类器具有明显优势。因此,我们提出的模型可以用作具有出色性能的有效医学分类器。在处理大数据时,该模型在速度方面比其他分类器具有明显优势。因此,我们提出的模型可以用作具有出色性能的有效医学分类器。在处理大数据时,该模型在速度方面比其他分类器具有明显优势。因此,我们提出的模型可以用作具有出色性能的有效医学分类器。

更新日期:2020-04-13
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