Page 115

proefschrift_Schols_SLV

  Automated spectroscopic tissue classification in colorectal surgery  The  number  of  extracted  features  (n=36)  is  too  large  to  perform  a  statistically  meaningful  classification,  as  the  extracted  features  could  be  redundant  in  the  information  they  retain.  Therefore,  using  combinations  of  all  36  features  to  build  a  classifier would result in a dimensionality problem and over‐fitting31. We identified the  best distinctive features for classification of ureter/artery in an adipose surrounding by  using binary logistic regression (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) for both wavelength regions  separately.  This  concerns  a  statistical  technique  that  allows  prediction  of  categorical  dependent  variables  (i.e.  the  tissue  type: ureter/artery  versus  adipose  tissue)  using  a  set of independent variables (i.e., the spectral features)32.   Using  the  approach  for  tissue  classification  based  on  hyperspectral  data  reported  earlier  by  Akbari  et  al.22,  we  used  support  vector  machine  (SVM)  to  classify  ureter/artery  within  adipose  surrounding.  The  SVM  classifier  was  trained  with  a  polynomial  kernel  function33.  This  classifier  attempts  to  find  an  optimum  line  to  separate the training data groups with a minimum risk31.    To estimate classification performance and to prevent overly optimistic results34‐36, we  implemented a cross–validation (CV) approach. With a goal to obtain the classification  accuracy as a performance measure, the data set is divided into a training set (to train  the classifier) and a test set (to validate the classifier). The CV approach uses leave‐one‐out  (LOO) validation of the acquired ureter/artery and adipose hyperspectral data. This  approach utilizes the same data set for both training and testing purposes and is very  useful in cases of a relatively small data sample.  In‐house developed classifiers (using MATLAB environment Version 7.7.0, MathWorks  Inc., Natick, Massachussetts, USA) were used to estimate the classification performance  by calculating sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value  and accuracy  for both wavelength  regions (i.e. Si‐sensor and  InGaAs‐sensor detection  range). The methods used for data‐processing of the in vivo hyperspectral data in this  study,  have  previously  been  applied  for  constructing  a  classification  system  for  automated nerve differentiation within adipose surrounding in another in vivo study27.  113 


proefschrift_Schols_SLV
To see the actual publication please follow the link above