Спеціальні розділи теорії автоматичного керування. Практикум

Навчальний посібник є частиною навчально-методичного забезпечення з дисципліни та розроблений у відповідності до її програми (силабусу). Посібник призначений для надання допомоги здобувачам в процесі підготовки та виконання практичних робіт, також розглянуто деякі різнопланові за галуззю, змістом та методами задачі автоматизації, розв'язок яких ґрунтується на використанні технологій машинного зору, наведено методичні вказівки та індивідуальні завдання для практичних робіт. До кожної роботи подано теоретичні відомості про метод виконання роботи, алгоритм та/або математичну постановку задачі, порядок та приклад проведення розрахунків, оброблення результатів та оформлення звіту з практикуму. Для аспірантів, які навчаються за освітньо-науковою програмою Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології

A reliable neural network-based decision support system for breast cancer prediction

PhD ThesisAxillary lymph node (ALN) metastasis status is an important prognostic marker in breast cancer and is widely employed for tumour staging and defining an adjuvant therapy. In an attempt to avoid invasive procedures which are currently employed for the diagnosis of nodal metastasis, several markers have been identified and tested for the prediction of ALN metastasis status in recent years. However, the nonlinear and complex relationship between these markers and nodal status has inhibited the effectiveness of conventional statistical methods as classification tools for diagnosing metastasis to ALNs. The aim of this study is to propose a reliable artificial neural network (ANN) based decision support system for ALN metastasis status prediction. ANNs have been chosen in this study for their special characteristics including nonlinear modelling, robustness to inter-class variability and having adaptable weights which makes them suitable for data driven analysis without making any prior assumptions about the underlying data distributions. To achieve this aim, the probabilistic neural network (PNN) evaluated with the .632 bootstrap is investigated and proposed as an effective and reliable tool for prediction of ALN metastasis. For this purpose, results are compared with the multilayer perceptron (MLP) neural network and two network evaluation methods: holdout and cross validation (CV). A set of six markers have been identified and analysed in detail for this purpose. These markers include tumour size, oestrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), p53, Ki-67 and age. The outcome of each patient is defined as metastasis or non-metastasis, diagnosed by surgery. This study makes three contributions: firstly it suggests the application of the PNN as a classifier for predicting the ALN metastasis, secondly it proposes a the .632 bootstrap evaluation of the ANN outcome, as a reliable tool for the purpose of ALN status prediction, and thirdly it proposes a novel set of markers for accurately predicting the state of nodal metastasis in breast cancer. Results reveal that PNN provides better sensitivity, specificity and accuracy in most marker combinations compared to MLP. The results of evaluation methods’ comparison demonstrate the high variability and the existence of outliers when using the holdout and 5-fold CV methods. This variability is reduced when using the .632 bootstrap. The best prediction accuracy, obtained by combining ER, p53, Ki-67 and age was 69% while tumour size and p53 were the most significant individual markers. The classification accuracy of this panel of markers emphasises their potential for predicting nodal spread in individual patients. This approach could significantly reduce the need for invasive procedures, and reduce post-operative stress and morbidity. Moreover, it can reduce the time lag between investigation and decision making in patient management.ORS Award Schem

What is the added value of using non-linear models to explore complex healthcare datasets?

Health care is a complex system and it is therefore expected to behave in a non-linear manner. It is important for the delivery of health interventions to patients that the best possible analysis of available data is undertaken. Many of the conventional models used for health care data are linear. This research compares the performance of linear models with non-linear models for two health care data sets of complex interventions. Logistic regression, latent class analysis and a classification artificial neural network were each used to model outcomes for patients using data from a randomised controlled trial of a cognitive behavioural complex intervention for non-specific low back pain. A Cox proportional hazards model and an artificial neural network were used to model survival and the hazards for different sub-groups of patients using an observational study of a cardiovascular rehabilitation complex intervention. The artificial neural network and an ordinary logistic regression were more accurate in classifying patient recovery from back pain than a logistic regression on latent class membership. The most sensitive models were the artificial neural network and the latent class logistic regression. The best overall performance was the artificial neural network, providing both sensitivity and accuracy. Survival was modelled equally well by the Cox model and the artificial neural network, when compared to the empirical Kaplan-Meier survival curve. Long term survival for the cardiovascular patients was strongly associated with secondary prevention medications, and fitness was also important. Moreover, improvement in fitness during the rehabilitation period to a fairly modest 'high fitness' category was as advantageous for long-term survival as having achieved that same level of fitness by the beginning of the rehabilitation period. Having adjusted for fitness, BMI was not a predictor of long term survival after a cardiac event or procedure. The Cox proportional hazards model was constrained by its assumptions to produce hazard trajectories proportional to the baseline hazard. The artificial neural network model produced hazard trajectories that vary, giving rise to hypotheses about how the predictors of survival interact in their influence on the hazard. The artificial neural network, an exemplar non-linear model, has been shown to match or exceed the capability of conventional models in the analysis of complex health care data sets

Study on CAD Systems for Detection of Colorectal Cancers and Survival Prediction of Patients with Lung Diseases from CT images based on Deep Learning

近年、CT撮影装置の高性能化に伴い、高精細な画像が短時間において大量に取得が可能となった。このことから、医療において画像診断の需要は増加しており、画像の読影により様々な病気の診断、病変の検出が可能となった。一方、読影を行う医師への負担が増加しており、読影精度に対する悪影響が懸念されている。上述の背景から、医師の読影補助を目的とした、コンピュータ支援診断/検出(CAD: Computer Aided Diagnosis/Detection)システムの開発が盛んに行われている。CADシステムは、計算機による画像解析により病気の診断、あるいは、病変の検出を行い、医師に対し「第二の意見」として結果の提示を行うことにより診断の補助を行う。本論文では、CT画像を対象とした大腸がん検出と、肺疾患患者の予後予測のためのCADシステムの開発を目的とする。ところで、近年、深層学習の台頭により、深層学習に代表されるAIの医療への応用に多大な関心が集まっている。深層学習は既存の手法における数々の問題の解決を行っており、CADシステムにおいて主たる問題である、病変の診断、および、病変の検出に対し有効であると考えられる。そこで本論文では、深層学習に基づく新たなモデルを提案し、既存のCADシステムにおける問題の解決を行う。大腸がん検出CADシステムに関し、既存のCADシステムは、高感度である一方、偽陽性陰影を多く検出する傾向にある。そこで本論文では、既存のCADシステムによる検出結果に対し、2段階の分類を行う新しい分類モデルの提案を行い、偽陽性陰影の低減を図る。提案モデルは、3次元畳み込みにより対象の空間的な特徴を捉えることを可能とし、アンサンブル手法を用いることにより、サイズ変化に対する頑健性の獲得を可能とする。また、深層学習モデルの学習には大規模なモデルが求められるため、データセット不足が問題となる。そこで、Flowに基づく生成モデルにより、より効果的な疑似データ生成が可能な手法を提案し、データセットの拡張を行う。提案手法により拡張されたデータセットを用い、上記の分類モデルの性能改善を行う。一方、肺疾患患者の予後予測においては、予後予測に向けた様々なバイオマーカーが提案されているが、画像解析に基づく有効な予後予測バイオマーカーは未だ提案されていない。そこで本論文では、深層学習に基づくセグメンテーションモデルである「U-Net」から得られる画像特徴量: U-Radiomicsを、肺疾患患者の予後予測バイオマーカーとして利用し、その予測性能に関する比較実験を行う。また、敵対学習に基づき、画像解析により患者の生存時間分布のモデリングを可能とするモデルを提案し、画像から直接的に患者の生存時間の推定を行う手法を提案する。第1の画像解析手法として、既存の大腸ポリープ検出システムにより検出される偽陽性陰影の低減のため、3次元深層畳み込みニューラルネットワークによる分類モデル: E3D-ResNet、E3D-DenseNetの提案を行い、提案モデルと比較モデルによる分類性能の比較を行うことにより、提案モデルの有効性を示した。提案モデルであるE3D-ResNetは、3次元畳み込みにより対象の空間的な特徴をより効率的に捉え、アンサンブル手法を用いることにより、サイズ変化に対する頑健性の獲得を可能とした。また、E3D-DenseNetはDense Blockにより、局所的な濃度変化をより効果的に捉えることを可能とした。さらに、医用画像分野における代表的な問題であるデータ不足に対する解決手段として、Flowに基づく生成モデルであるGlowの3次元拡張を行った3D-Glowを提案し、3D-Glowによる病変データの拡張法を提案した。3D-Glowによる生成では、2つの参照ポリープからの疑似ポリープの生成が可能であり、既存の手法と比較し、実際するポリープと類似した構造を保ち、より多様な構造を持つ疑似ポリープの生成を可能とした。第2の画像解析手法として、肺疾患患者の予後予測のためのCADシステムの開発を行った。予後予測のバイオマーカーは患者の性別、年齢、肺機能検査結果等により算出されるものが主として用いられており、画像解析に基づくバイオマーカーは提案されていなかった。本論文では、画像解析に基づくバイオマーカーである「U-Radiomics」を提案し、U-Radiomicsを用いた予後予測モデルの提案を行った。U-Radiomicsと他の既存バイオマーカーとの比較により、U-Radiomicsは、間質性肺疾患患者に対し、画像解析に基づく優れたバイオマーカーに成り得ることが示された。また、画像解析により生存時間の直接的な推定を可能とする新たな予測モデルである「pix2surv」の提案を行った。敵対的生成モデルを用いた手法である「DATE」は、性別、年齢、肺機能検査結果を潜在表現として用い、対象とする患者の生存時間分布のモデリングを行う。一方、pix2survは、画像から得られる特徴量を潜在表現として用いるため、CT画像以外の情報を必要としない点においてDATEよりも優れている。比較実験より、pix2survは優れた生存時間予測モデルであると言える。以上より、提案する画像解析手法は医師のCT画像読影の補助を目的としたCADシステムに対し有効な手法であることが示された。九州工業大学博士学位論文 学位記番号：工博甲第514号 学位授与年月日：令和3年3月25日第1章 序論|第2章 2.5/3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた腹部CT画像上の偽陽性陰影の低減|第3章 データ拡張による偽陽性陰影分類モデルの分類性能改善|第4章 U-Radiomicsを用いた間質性肺疾患患者のCT画像解析による予後予測|第5章 敵対的生成ネットワークを用いた間質性肺疾患患者の生存時間予測|第6章 考察|第7章 結論九州工業大学令和2年

Prognostic factors for epilepsy

Introduction and Aims: Epilepsy is a neurological disorder and is a heterogeneous condition both in terms of cause and prognosis. Prognostic factors identify patients at varying degrees of risk for specific outcomes which facilitates treatment choice and aids patient counselling. Few prognostic models based on prospective cohorts or randomised controlled trial data have been published in epilepsy. Patients with epilepsy can be loosely categorised as having had a first seizure, being newly diagnosed with epilepsy, having established epilepsy or frequent unremitting seizures despite optimum treatment. This thesis concerns modelling prognostic factors for these patient groups, for outcomes including seizure recurrence, seizure remission and treatment failure. Methods: Methods for modelling prognostic factors are discussed and applied to several examples including eligibility to drive following a first seizure and following withdrawal of treatment after a period of remission from seizures. Internal and external model validation techniques are reviewed. The latter is investigated further in a simulation study, the results of which are demonstrated in a motivating example. Mixture modelling is introduced and assessed to better predict whether a patient would achieve remission from seizures immediately, at a later time point, or whether they may never achieve remission. Results: Multivariable models identified a number of significant factors. Future risk of a seizure was therefore obtained for various patient subgroups. The models identified that the chance of a second seizure was below the risk threshold for driving, set by the DVLA, after six months, and the risk of a seizure following treatment withdrawal after a period of remission from seizures was below the risk threshold after three months. Selected models were found to be internally valid and the simulation study indicated that concordance and a variety of imputation methods for handling covariates missing from the validation dataset were useful approaches for external validation of prognostic models. Assessing these methods for a selected model indicated that the model was valid in independent datasets. Mixture modelling techniques begin to show an improved prognostic model for the frequently reported outcome time to 12-month remission. Conclusions: The models described within this thesis can be used to predict outcome for patients with first seizures or epilepsy aiding individual patient risk stratification and the design and analysis of future epilepsy trials. Prognostic models are not commonly externally validated. A method of external validation in the presence of a missing covariate has been proposed and may facilitate validation of prognostic models making the evidence base more transparent and reliable and instil confidence in any significant findings

Neural network models for breast cancer prognosis

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