Page 136

proefschrift_Schols_SLV

Chapter 9  Further  analysis  of  the  in  vivo  spectra  was  divided  into  two  wavelength  response  ranges: Si‐sensor (≤1000 nm) and InGaAs‐sensor (≥900 nm).  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‐fitting. We  identified the  most distinctive features, for classification of nerve in an adipose surrounding, by using  binary  logistic  regression  (SPSS  Inc.,  Chicago,  IL,  USA)  for  both  wavelength  regions  separately.  This  is  a  statistical  technique  that  allows  the  prediction  of  categorical  dependent  variables  (here  the  tissue  type:  nerve  or  adipose  tissue)  using  a  set  of  independent variables (here the spectral features)28.   Using  the  approach  for  tissue  classification  based  on  hyperspectral  data  reported  earlier by Akbari et al.29, we used support vector machine (SVM) to classify nerve within  adipose  surrounding.  We  used  a  polynomial  kernel  function30  for  both  wavelength  regions.  The  SVM  classifier  attempts  to  find  an optimum  line  in  the two‐dimensional  feature  space,  consisting  of  support  vectors,  to  separate  the  training  data  with  a  minimum risk31. To estimate classification performance and to prevent overly optimistic  results18‐20, 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). First the CV  approach uses leave‐one‐out (LOO) validation of nerve and adipose hyperspectral data  acquired during thyroid and parathyroid surgery. 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.  Additionally  the  CV  approach  uses  train‐test  (TT)  validation.  In  this  approach  we  divided  the  data  into  a  train  set  (consisting  of  nerve  and  adipose  hyperspectral  data  acquired  during  thyroid  and  parathyroid  surgery)  and  a  test  set  (consisting  of  nerve  and  adipose  hyperspectral  data  acquired  during  carpal  tunnel  release  surgery).  TT  validation  provides  additional  information  as  it  estimates  the  performance of this system in the clinical setting by expanding the validation to other  anatomical sites.   Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and accuracy  were calculated to quantify the classification performance for both wavelength regions  (i.e.  Si‐sensor  and  InGaAs‐sensor  detection  range),  and  for  both  cross‐validation  methods  (LOO  and  TT).  In‐house  developed  classifiers  (using  MATLAB  environment  Version 7.7.0, MathWorks Inc., Natick, Massachussetts, USA) were used to estimate the  classification performance.  134 


proefschrift_Schols_SLV
To see the actual publication please follow the link above