تعلم الخصائص الثابتة لتوقيعات الورم

نقدم طريقة جديدة للتعلم الآلي للخصائص من بقع الصور غير المعلّمة لتصنيف بنية الورم. على عكس الكاشفات اليدوية السابقة (مثل دالة الأساس جابور)، تستخدم الطريقة المقترحة بيانات غير معلّمة منخفضة التكلفة لبناء الخصائص. يمكن وصف الخوارزمية، المعروفة أيضًا بتحليل الفضاء الفرعي المستقل عن إعادة البناء، بأنها شبكة ذات طبقتين مع استجابات غير خطية، حيث تمثل الطبقة الثانية هياكل الفضاء الفرعي. يتم تطبيق التقنية على شرائح الأنسجة لتوصيف النخر والمناطق الميتة والصالحة من الورم الدبقي المتعدد الأشكال (GBM) من مجموعة بيانات TCGA. تظهر النتائج التجريبية أن هذه الطريقة تتفوق على الأساليب المعقدة التي صممها الخبراء. إن حقيقة أن منهجنا يتعلم الخصائص تلقائيًا من البيانات غير المعلّمة يعد بفرض تطبيق أوسع لاستراتيجيات التعلم الذاتي لتوصيف الأنسجة.