JP2011515655A - サポートベクタマシンを用いてフローサイトメトリーデータを分析するための方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
【選択図】図3
Description
する。
k(p,q)=e−ρ(p,q)
2つの確率分布間の相違を測定する多くの距離関数が存在する。Kullback-Leibler発散、Bhattacharya affinity、Jeffrey発散、Mahalanobis距離、Kolmogorov 変分距離、及び予測条件付きエントロピは、全てこれらの距離関数の例である。距離関数を与えることによって、上記の式を用いてカーネルを構築し得る。例えば、Bhattacharya affinityに基づいて、特別なカーネルを構築し得る。平均値M及び共分散行列Σを具えた正規分布では、
Bhattacharya affinityは、式:
を有する。
このような距離関数から、新たなカーネルが上記の式を用いて定義される。
このような分散カーネルは、線形複雑度を具えて計算上効果的であり、大量の入力データを扱い得る。典型的な密度推定法が、ある適用例では高過ぎる計算の複雑性O(n2)を有する。独創的な分散カーネルをSVM又は他のマシン学習システムに直接的に適用して、分類器又は他の予測システムを形成し得る。分散カーネルは、SVM及び他のカーネルマシンで頻繁に使用される標準カーネルに対していくつかの際だった利点を与える。それらは、ある適用例では重要な大きなデータ成分の全ての分散間の類似度を取得する。
本研究の目的は、細胞遺伝学の染色体異常に関連する骨髄異形成症候群(MDS)とフローサイトメトリーデータのパターンとの潜在的な関係性を調査することである。この免疫表現型分析は、フローサイトメトリーの最も一般的な適用例のうちの1つであり、試料採取及び調整の手順が当業者によく知られている。図1に示す流れにしたがって、MDSを患う疑いのある患者からの骨髄穿刺液102が、生理食塩水、又はヘパリンナトリウム溶液に採取され、サイトメータシステム106のフローセルの中に懸濁液を導入するよう構成された多数の試験管104又は他の容器に細胞懸濁液を作製する。様々な蛍光色素に抱合されるモノクローナル抗体を含む試薬が試験管の中に導入され、それぞれの試験管は、様々な抗体の組み合わせであって、いくつかの可能性のある蛍光色素のうちの1つに抱合される様々な抗体の組み合わせを受け入れる。フローサイトメータは、Becton Dickinson (Franklin Lakes, NJ)のFACSCaliburTM 又はOrtho Diagnostics (Raritan, NJ)のthe Cytoron/ AbsoluteTM を含む多くの製造者から市販されている。例えば、4色測定のために、FACSCaliburTMシステムを使用した。当業者に明らかなように、このようなシステムは、示されるものがフローサイトメータの分析フィールドの中の試料の存在のみを示す図表を意図するように、カルーセルの中に装填される複数の試料の自動操作を提供する。フローサイトメータシステム106の前方散乱検出器108及び側方散乱検出器110が、分析の流れを通して細胞が検出される際に、検出された事象に対応する電気信号を発生させる。側方散乱検出器110の中に含まれる蛍光検出器が、様々な蛍光マーカーに抱合される抗体によって示されるように、抗原の発現によって発生する蛍光信号の振幅を測定する。多くの値が、様々な検出器のそれぞれによって測定されるパルスの高さ(振幅)に基づいて生成される。得られる信号が、コンピュータワークステーションの120の中のプロセッサの中に入力され、グラフ表示モニタ122での表示のために、検出事象に対応するヒストグラム(1つ又は2つのパラメータ)を作成するよう使用される。比較参照試料との比較に基づいた正常又は異常に関する入力データの分類を含む、本発明に係るこのようなデータの分析により、プリントされ又はモニタ122上に表示され得るレポート124を得る。また、実データ、ヒストグラム及びレポートが、患者の他の記録と関連させるために、コンピュータワークステーション120の内部メモリ及び医療機関又は他の医療施設のデータウェアハウスの一部であるデータベースサーバ130を含む別個の記憶装置の一方又は双方に保存される。
SVMの訓練及び訓練の評価双方のためのデータを与えるために、77ケースのデータセット全体を訓練セット及び独立したテストセットに分割した。40のケース(細胞遺伝学的試験によって判定されるように20が陽性で20が陰性)を使用して、SVMを訓練した。残りの37のケース(17が陽性で20が陰性)を使用して、独立したテストセットを形成した。
表2の入力値「1」は、特定の分析試料(試験管/分析試料の組み合わせ)が選択されることを示し;「0」は分析試料を選択しなかったことを示す。これは、データを分類するために各ケースから考えられる特徴の数を、元の91から26に減らす。そして、減少した分析試料の数からのデータを使用して、分散カーネルを具えたSVMを訓練した。
感度:15/17=88% 特異度:19/20=95%
Claims (18)
- データを記述する複数の特徴を含むフローサイトメトリデータを分析及び分類するための方法であって、前記方法が:
フローサイトメトリデータを具える入力データセットを、プロセッサ及び記憶装置を具えるコンピュータシステムの中にダウンロードするステップを具えており、
前記プロセッサが、少なくとも1のサポートベクタマシンを実行するようプログラムされ、
1又はそれ以上の特徴選択アルゴリズムを具える前記入力データセットの第1の部分を予処理して、前記複数の特徴の特徴サブセットを選択するステップと;
選択された前記特徴サブセットを用いて前記入力データセットの第1の部分を用いることによって、分散カーネルを具えるサポートベクタマシンを訓練するステップと;
前記選択された特徴サブセットを用いて、前記入力データセットの第2の部分を具える訓練された前記サポートベクタマシンをテストして、最適解が得られたか否かを判定するステップと;
最適解が得られない場合に、前記最適解が得られるまで前記訓練及びテストを繰り返すステップと;
最適解が得られた直後に、前記コンピュータシステムに実データセットを入力するステップと;
訓練されテストされた前記サポートベクタマシンを用いて前記選択された特徴サブセットを用いることによって、前記実データセットを処理して、前記フローサイトメトリデータの分類を具える結果を、2つの区別できる分類のうちの一方に作り出すステップと;
フローサイトメトリデータの分類の識別を具える出力表示を表示装置に作り出すステップと;
を実行することを特徴とする方法。 - 前記1又はそれ以上の特徴選択アルゴリズムが、リーブワンアウト(leave-one-out)の誤差率分析を具えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記1又はそれ以上の特徴選択アルゴリズムが、カーネルアライメントを具えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記1又はそれ以上の特徴選択アルゴリズムが、リーブワンアウト(leave-one-out)の誤差率分析及びカーネルアライメントを具える2つの特徴選択アルゴリズムを具えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記フローサイトメトリデータが、骨髄異形成症候群をスクリーニング検査される患者から吸引された骨髄サンプルのテスト結果を具えており、
前記フローサイトメトリデータの分類が、前記症候群の存在又は不存在のいずれかを具えることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - さらに、前記フローサイトメトリデータが得られた1又はそれ以上のサンプルに対応するデジタル画像データセットをダウンロードするステップと;
画像訓練セット及び画像テストセットに前記デジタル画像データセットを分離するステップと;
前記画像訓練セットを予処理して、前記画像訓練セットの中の関心のある特徴を同定且つ抽出するステップと;
少なくとも1の第2のサポートベクタマシンを訓練して、前記画像訓練セットの中の関心のある特徴を分類するステップと;
前記少なくとも1の第2のサポートベクタマシンをテストして、最適解が得られたか否かを判定し、得られない場合、前記最適解が得られるまで前記訓練及びテストを繰り返すステップと;
前記フローサイトメトリーデータが得られた前記実データセットに対応する実画像データを入力するステップと;
前記実画像データを処理して、前記実画像データの中の前記関心のある特徴を分類し、画像の分類を行うステップと;
総合データの分類のために、セカンドレベルのサポートベクタマシンに前記画像の分類及び前記フローサイトメトリーデータの分類を入力するステップと;
前記画像の分類及びフローサイトメトリーデータの分類の総合結果を具える出力分類を作り出すステップと;
を具えることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - デジタル画像の前記入力データセット及びデジタル画像の前記実データセットが、骨髄異形成症候群をスクリーニング検査される患者の細胞遺伝学的画像であることを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記出力分類が、前記症候群の存在又は不存在のいずれかを具えることを特徴とする請求項8に記載の方法。
- フローサイトメトリーデータの分析及び分類のために、コンピュータ可読媒体に内蔵されるコンピュータプログラム製品であって、
前記フローサイトメトリーデータが、前記データを記述する複数の特徴を具えており、
前記コンピュータプログラムが、サポートベクタマシン分類部を実行し、さらに、
入力データセットを受け取り;
1又はそれ以上の特徴選択アルゴリズムを具える前記入力データセットの第1の部分を予処理して、前記複数の特徴の特徴サブセットを選択し;
選択された前記特徴サブセットを用いて前記入力データセットの第1の部分を用いることによって、分散カーネルを具える少なくとも1の第1のサポートベクタマシンを訓練し;
前記選択された特徴サブセットを用いて、前記入力データセットの第2の部分を具える訓練された前記サポートベクタマシンをテストして、最適解が得られたか否かを判定し;
最適解が得られない場合に、前記最適解が得られるまで前記訓練及びテストを繰り返し;
最適解が得られた直後に、前記コンピュータシステムに実データセットを受け取り;
訓練されテストされた前記サポートベクタマシンを用いて前記選択された特徴サブセットを用いることによって、前記実データセットを処理して、前記フローサイトメトリデータの分類を具える結果を、2つの区別できる分類のうちの一方に作り出し;
前記フローサイトメトリデータの分類の識別を具える出力表示を表示装置に作り出すことをコンピュータプロセッサに行わせるための命令を具えることを特徴とするコンピュータプログラム。 - 前記1又はそれ以上の特徴選択アルゴリズムが、リーブワンアウト(leave-one-out)の誤差率分析を具えることを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。
- 前記1又はそれ以上の特徴選択アルゴリズムが、カーネルアライメントを具えることを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。
- 前記1又はそれ以上の特徴選択アルゴリズムが、リーブワンアウト(leave-one-out)の誤差率分析及びカーネルアライメントを具える2つの特徴選択アルゴリズムを具えることを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。
- 前記フローサイトメトリデータが、骨髄異形成症候群をスクリーニング検査される患者から吸引された骨髄サンプルのテスト結果を具えており、
前記結果が、前記症候群の存在又は不存在の表示を具えることを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。 - さらに、前記フローサイトメトリーデータが得られた1又はそれ以上のサンプルに対応するデジタル画像データセットを受け取り;
画像訓練セット及び画像テストセットに前記デジタル画像データセットを分離し;
前記画像訓練セットを予処理して、前記画像訓練セットの中の関心のある特徴を同定且つ抽出し;
少なくとも1の第2のサポートベクタマシンを訓練して、前記画像訓練セットの中の関心のある特徴を分類し;
前記少なくとも1の第2のサポートベクタマシンをテストして、最適解が得られたか否かを判定し、得られない場合、前記最適解が得られるまで前記訓練及びテストを繰り返し;
前記フローサイトメトリーデータが得られた前記実データセットに対応する実画像データセットを受け取り;
前記実画像データを処理して、前記実画像データの中の前記関心のある特徴を分類し、画像の分類を作り出し;
総合データの分類のために、セカンドレベルのサポートベクタマシンに前記画像の分類及び前記フローサイトメトリーデータの分類を入力し;
前記画像の分類及びフローサイトメトリーデータの分類の総合結果を具える出力分類を作り出すことを前記コンピュータプロセッサに行わせるための命令を具えることを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。 - デジタル画像の前記入力データセット及びデジタル画像の前記実データセットが、骨髄異形成症候群をスクリーニング検査される患者の細胞遺伝学的画像であることを特徴とする請求項16に記載のコンピュータプログラム。
- 前記出力分類が、前記症候群の存在又は不存在のいずれかを具えることを特徴とする請求項17に記載のコンピュータプログラム。
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