Die Studie präsentiert einen neuen Ansatz zur Verarbeitung und Analyse von zeitaufgelösten Phonon-Signalen zur Erkennung von Krebszellen. Der Hauptfokus liegt darauf, den "Batch-Effekt" zu korrigieren, der durch unvermeidbare technische Unterschiede zwischen einzelnen Experimenten entsteht und die Leistung von KI-Modellen beeinträchtigt.
Der Ansatz verwendet ein Multi-Task-Conditional-Neuronales-Netzwerk, das gleichzeitig die Klassifizierung von Zellen (normal, Krebs, Hintergrund) und die Korrektur des Batch-Effekts durchführt. Durch Konditionierung und Marginalisierung der Batch-Merkmale kann das Modell die Batch-Effekte effektiv entfernen und eine präzise Klassifizierung über verschiedene Experimente hinweg erreichen.
Das Modell erzielt eine ausgewogene Präzision von 89,22% bei der Klassifizierung und eine durchschnittliche kreuzvalidierte Präzision von 89,07%. Es benötigt nur sehr begrenzte Vorabinformationen zu den Batches und ist sehr effizient mit einer Vorhersagezeit von etwa 0,5 Sekunden.
Darüber hinaus ermöglicht der Ansatz die Rekonstruktion von entrauschten Signalen aus dem Latenzraum, was die physikalische Interpretation des Modells und den Einsatz erklärbarer KI-Techniken ermöglicht. Merkmale wie Schallgeschwindigkeit, Schallabsorption und Zelladhäsion können extrahiert und zur Unterscheidung von gesunden und Krebszellen verwendet werden.
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