ヒトの尿データへのDeepLearning適用による肺がん判定の試行と考察

抄録

DeepLearningをヒトの尿のガスクロマトグラフ質量分析データに適用、肺がんの判別を試みた。健常28人・肺がん39人、1人当たり394特徴点の質量分析値が母データ。テスト用の健常5人・肺がん5人を除く57人のデータで4層ニューラルネットワーク(NN)の教師なし・あり学習を実施。テストの結果90%の精度を得た。併せてNNの初期値や学習率・学習回数に対する安定性を分析した。