脳動脈瘤（Cerebral A）壁タイプの機械学習モデル

AI/ML
脳動脈瘤（Cerebral A）壁タイプの機械学習モデル

脳動脈瘤（Cerebral A）壁タイプの機械学習モデル

本リポジトリは、脳関連の壁組織タイプ（リポジトリ名から推測）に対して機械学習モデルを作成・比較することを目的としたMATLABベースの研究用コード群を含みます。特に、MATLABに標準実装がないSMOTE（過サンプリング）を独自実装し、誤分類コスト行列を扱う関数を備える点が特徴です。図や論文ドラフト（THIRD_DRAFT.pdf）も含まれ、元データは流体力学研究センター由来のため非公開です（再現性には追加の配慮が必要）。

https://github.com/ngarci00/ML-Models-CerebralA-wall-types

概要

本リポジトリ「ML-Models-CerebralA-wall-types」は、MATLABで構築された機械学習実験のコードと関連資料を収めた研究用リポジトリです。リポジトリ名やREADMEの断片から、脳（Cerebral）に関連する壁（wall）タイプ分類を対象としたモデル作成と比較を目的としていることが推測されます。主な中身は、MATLABで実装したSMOTE（合成的少数クラスオーバーサンプリング）関数、誤分類コスト行列を扱う関数、解析で生成された図（figsフォルダ）、および研究ドラフト（THIRD_DRAFT.pdf）などです。なお、元データはCenter of Fluid Dynamics由来で共有不可のため、完全な再現には制約があります。GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: MATLAB

主な特徴

  • MATLABでの機械学習実験用コード群を収録（SMOTEなど独自実装を含む）
  • 誤分類コスト行列（cost matrix）を扱う関数によるクラス不均衡対策
  • 解析で生成された図をまとめたフォルダと研究ドラフト（THIRD_DRAFT.pdf）を同梱
  • 元データは外部（Center of Fluid Dynamics）由来で公開不可（研究データの機密性）

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的に特筆すべき点は、MATLAB環境で不足しがちなクラス不均衡対策を自前で補っている点です。特にSMOTEの実装は、少数クラスのサンプルを特徴空間で近傍に基づいて合成することで学習データのバランスを取るアルゴリズムであり、MATLABに標準搭載されていない場合は研究目的での再実装が必要になります。実装上は近傍探索（k-NN）やランダム補正、合成サンプル数の調整などが重要で、数値安定性や高次元特徴での挙動に注意が必要です。

さらに、誤分類コスト行列を明示的に扱うことで、特定クラス（例：診断上重大なクラス）の誤判定コストを高め、モデルの学習をコスト感度に合わせて最適化することができます。MATLABでは直接的にコストを組み込めないアルゴリズムもあるため、重み付き損失関数やサンプリング比の調整、閾値シフトなどの手法が併用されることが多い点に留意が必要です。

リポジトリにはfigsフォルダに解析図が保存されており、可視化を通じたモデル比較や特徴の分布確認が行われていることが伺えます。また、THIRD_DRAFT.pdfが同梱されているため、実験の目的・手法・結果の解説や考察が別途文書化されており、コードと合わせて読むことで研究の再現や追試がしやすくなります。ただし、Dataフォルダ内の元データが共有不可であるため、再現性を確保するには合成データの提供やデータ説明（特徴詳細、前処理手順、スケーリング方法、欠損値処理）を明確に記載することが望ましいです。

評価指標としては、クラス不均衡を扱う設定では混同行列、精度以外に感度（recall）、特異度、F1スコア、ROC-AUC、バランス精度（balanced accuracy）など複数指標での比較が推奨されます。モデル探索ではクロスバリデーションとハイパーパラメータのグリッド／ベイズ最適化、特徴選択や次元削減（PCA等）を組み合わせるとより堅牢な比較が可能です。MATLAB特有の留意点としては、使用しているツールボックス（Statistics and Machine Learning Toolboxなど）やMATLABのバージョン依存性をREADMEに明記しておくと良いでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .DS_Store: file
  • .gitattributes: file
  • README.txt: file
  • THIRD_DRAFT.pdf: file
  • assets: dir

…他 3 ファイル

まとめ

SMOTEとコスト感受性を取り入れたMATLABベースの研究コード群で、データ非公開のため再現性確保が課題。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋： assests include, misclassification cost matrix function in addition to the SMOTE function created (since MATLAB doesn’t have a built-in one). figs folder contains all figures created throughout the research that seemed relevant. Data folder does contain information from the Center of Fluid Dynamics research - so it cannot be shared [THIRD_DRAFT.pdf]

…