Hvordan PCA og SVM bruges til klassifikation i hyperspektral billedbehandling af latent tuberkuloseinfektion

I analysen af hyperspektrale billeder til diagnosticering af latent tuberkuloseinfektion (LTBI) er en vigtig opgave at segmentere og klassificere forskellige vævstyper, såsom induration (hærdning) og erytem (rødme), i hudvævet. En effektiv metode til at opnå denne segmentering og klassifikation er at anvende principal component analysis (PCA) til at reducere dataens dimensioner og derefter bruge support vector machines (SVM) til at opdele dataene i relevante klasser.

Denne type data kan derefter bruges som input til en klassifikationsmodel, hvor målet er at klassificere prøverne i T i to klasser: "induration" og "erythema only". Klassifikationen kan valideres mod de per-individ etiketter i G for at sikre, at de udvalgte funktioner og den underliggende klyngeanalyse er præcise. For at undgå overfitting er det ønskeligt at oprette en simpel beslutningsgrænse mellem de to klasser. Jo mere kompleks beslutningsgrænsen er, desto større er risikoen for, at modellen overfitter træningsdataene.

Support vector machines (SVM) er et nyttigt værktøj til at skabe sådanne beslutningsgrænser, idet SVM-metoden sigter mod at finde den optimale hyperplan, som adskiller de to klasser, samtidig med at afstanden mellem klasserne (marginen) maksimeres. SVM arbejder i et 2D-funktionel rum, hvor funktionerne er gennemsnittet og standardafvigelsen af prøverne i T for hver subjekt. Målet med SVM er at finde en beslutningsgrænse, som maksimalt adskiller de positive og negative klasser (induration vs. erythema), og det gøres ved at maksimere marginen mellem de to klasser.

SVM anvender en vektor, der er normal for beslutningsgrænsen, og denne vektor bruges til at definere både den positive og negative klasses hyperplaner. De punkter, som ligger på disse hyperplaner, betegnes som supportvektorer, og det er disse, der er afgørende for at skabe en effektiv beslutningsgrænse. Det er af stor betydning, at klassifikationen er præcis, da det direkte påvirker den endelige diagnose og behandlingsmuligheder for patienterne.

Desuden kan SVM med en "soft margin" tillade visse fejlkategoriseringer i tilfælde af støj eller outliers i dataene, hvilket gør modellen mere robust. Dette opnås ved at anvende en hinge loss-funktion, som straffer fejlkategoriseringer og hjælper med at justere beslutningsgrænsen, så det bedst muligt adskiller de to klasser.

Det er vigtigt at forstå, at præcisionen af både PCA-baserede funktioner og deep learning-modeller afhænger stærkt af kvaliteten af de tilgængelige data. Jo flere repræsentative prøver, desto bedre vil klassifikationen kunne generalisere til nye, ikke tidligere sete data. Desuden er det ikke kun vigtig at finde de mest præcise modeller, men også at sikre, at beslutningsgrænserne er både enkle og forklarlige, da dette vil gøre det lettere for klinikere at anvende teknologierne effektivt i praksis.

Hvordan Hyperspektral Billedbehandling Anvendes i Fødevareindustrien: Udfordringer og Fremskridt

Hyperspektral billedbehandling (HSI) har vakt betydelig interesse inden for fødevareindustrien, især i relation til inspektion af fødevaresikkerhed og kvalitet. Teknologien muliggør præcise målinger af sammensætningen af fødevareprodukter, hvilket gør det muligt at opdage små ændringer, der kan indikere problemer som forfald, kontaminering eller andre uønskede forhold. Det er dog vigtigt at forstå de tekniske aspekter og de udfordringer, der stadig er forbundet med implementeringen af HSI på industriel skala.

HSI-systemer benytter sig typisk af sensorer baseret på silicium (Si) i det synlige og nær-infrarøde spektre (VIS/NIR) med bølgelængder fra 400 til 1000 nm. For at kunne registrere længere bølgelængder, som dem der strækker sig fra 900 nm til 2600 nm, er det nødvendigt med mere avancerede og dyre detektorer, såsom dem der er baseret på indium-gallium-arsenid (InGaAs). Ud over selve hardwaren kræver HSI-systemer kalibrering og præbehandling for at kunne generere et "hypercube" — et tredimensionelt datasæt, der indeholder både spektrale og rumlige informationer om et produkt.

En væsentlig udfordring ved industriel anvendelse af HSI er hastigheden af databehandling. Fødevareindustrien kræver realtids- eller højhastighedsbehandling, især ved mellemstore og store produktionsskalaer. Selvom nogle opgaver, som f.eks. forskning og udvikling, kan udføres uden realtidskrav, er en af HSI's største fordele muligheden for at gennemføre in-line inspektion i realtid. Derfor er det vigtigt at udvikle metoder til at reducere den tid, der bruges på at behandle de store mængder data, som HSI genererer. En måde at opnå dette på er ved at reducere antallet af bølgelængder, der skal analyseres, og dermed skifte fra et hyperspektralt system til et multispektralt system.

En yderligere udfordring for bred anvendelse er manglen på standardisering. I mange tilfælde mangler industrien et sæt faste retningslinjer for, hvilke bølgelængder der er optimale til analyse af specifikke fødevareprodukter. I modsætning til traditionelle metoder, hvor der er udviklet omfattende standarder, er der stadig meget at gøre for at etablere ensartede metoder til hyperspektral analyse af fødevarer. En standardisering af de anvendte metoder vil kunne fremskynde implementeringen af HSI-teknologi i stor skala.

Når man ser på de specifikke metoder til at behandle hyperspektrale data, opdeles de typisk i tre hovedkategorier: spektral- og billedforbehandling, valg af optimale bølgelængder og udvikling af modeller. De to mest almindelige typer af modeller, der anvendes i fødevaresektoren, er klassifikationsmodeller og regressionsmodeller. Klassifikationsmodeller bruges til kvalitativ analyse, hvor man identificerer forskellige komponenter i produktet, mens regressionsmodeller anvendes til kvantitativ analyse for at bestemme mængden af forskellige komponenter.

På trods af de betydelige fordele ved DLT, er der visse udfordringer, som skal adresseres for at kunne anvende disse metoder effektivt på HSI-data. En af de største udfordringer er den begrænsede mængde træningsdata, der ofte er tilgængelig. For at undgå problemer som overfitting, der kan opstå ved et for lille træningsdatasæt, er det nødvendigt at have en betydelig mængde mærkede data til at træne de dybe læringsmodeller. Desuden kræver DLT betydelige computermæssige ressourcer og kan være udfordrende at implementere i realtidssystemer.

For at kunne udnytte det fulde potentiale af HSI i fødevareindustrien er det nødvendigt at udvikle løsninger, der både kan håndtere de store datamængder og levere resultater i realtid. Dette kræver ikke kun teknologiske fremskridt inden for hardware og software, men også en større standardisering af metoderne til analyse og fortolkning af hyperspektrale data. For at opnå dette er det vigtigt at udvikle fælles retningslinjer for valg af bølgelængder og metoder, som kan anvendes bredt i industrien.

Endvidere er det nødvendigt at etablere effektive systemer for dataforvaltning og -analyse, som kan imødekomme de krav, der stilles af fødevareindustrien i forbindelse med storstilet produktion. Dyb læring har potentiale til at transformere industrien, men for at det skal kunne ske, skal de relevante udfordringer omkring datatilgængelighed og beregningsressourcer løses effektivt.