【手続補正書】
【提出日】平成19年10月9日(2007.10.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】パターンを同定するための方法及び機械
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ中のパターンを同定するために学習機械を訓練するための、コンピュータによる方法であって、前記学習機械は、複数の重みを有する決定機能を備える複数の分類器を備え、前記方法は、
(a) 分類器に訓練データセットを入力すること、ここで前記訓練データセットは前記データに対応する複数の特徴を備え、それぞれの特徴は対応する重みを有し、
(b) 分類の信頼性が最適化されるように、前記決定機能の前記複数の重みを最適化すること、
(c) 前記最適化された複数の重みを用いて、ランキング基準を計算すること、
(d) 最小のランキング基準に対応する少なくとも一つの特徴を除去すること、
(e) 特徴の最適サブセットが残るまで、ステップ(a)乃至(d)を複数回繰り返すこと
を含む。
【請求項２】
前記複数の分類器が複数の支持ベクトル機を備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ(e)が、それぞれの繰り返しにおいて新しい分類器を用いる請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
リーブ−ワン−アウト方法を用いて、前記特徴の最適サブセットを除去することを更に含む請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
既知の出力を有する独立したテストデータセットを前記訓練された学習機械に入力して、前記特徴の最適サブセットをテストすることを更に含む請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
ステップ(a)乃至(d)の1回の繰り返しにおいて、ステップ(d)が、前記最小のランキング基準に対応する複数の特徴を除去することを含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記特徴の数が、各々の繰り返しにおいて2の係数で減少するよう、ステップ(d)が、前記最小のランキング基準に対応する複数の特徴を除去することを含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記訓練データセットが、DNAマイクロアレイから得られた遺伝子発現値を含む請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記データの分布における歪みを減らすために、前記訓練データセットを前処理することを更に含む請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記前処理が、前記遺伝子発現値のログをとることを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記前処理が、各々の値からアレイの平均値を引くことにより、前記遺伝子発現値を規格化することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記前処理が、各々の値から総ての組織サンプルの平均値を引き、標準偏差で割ることによって、前記遺伝子発現値を規格化することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
非監督クラスタリングを用いて訓練データセットを前処理し、複数のデータクラスターを生成することと、
前記複数のデータクラスターのそれぞれからクラスター中心を選択することと、
ステップ(b)乃至(e)を実施するために、前記クラスター中心を使用すること
をさらに含む請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記前処理がQTクラスト・クラスタリング・アルゴリズムを用いて実施される請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
ステップ(e)の後に、前記特徴のサブセットを後処理し、複数のクラスターを生成することを更に含み、前記特徴のサブセットの各々の特徴はクラスター中心である請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記DNAマイクロアレイは結腸癌組織及び正常組織を備え、前記同定されるパターンは結腸癌の診断を備える請求項８乃至１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記DNAマイクロアレイは白血病患者由来の骨髄標本及び血液試料標本を備え、前記同定されるパターンは白血病の変種の区別を含む請求項８乃至１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
データ中のパターンを同定するために学習機械であり、
訓練データセットを入力するための入力手段、ここで前記訓練データセットは前記データに対応する複数の特徴を備え、それぞれの特徴は対応する重みを有し、
複数の重みを有する決定機能を備える複数の分類器を用いて前記訓練データを処理し、分類の信頼性が最適化されるよう前記決定機能の前記複数の重みを最適化し、前記最適化された複数の重みを用いてランキング基準を計算し、最小のランキング基準に対応する少なくとも一つの特徴を除去し、最適化、ランキング基準の計算、及び少なくとも一つの特徴の除去を特徴の最適サブセットが残るまで複数回繰り返すためのプロセッサ
を備える前記学習機械。
【請求項１９】
前記複数の分類器が複数の支持ベクトル機を備える請求項１８に記載の学習機械。
【請求項２０】
それぞれの繰り返しにおいて前記プロセッサが新しい分類器を更に選択する請求項１８又は１９に記載の学習機械。
【請求項２１】
1回の繰り返しにおいて、前記プロセッサが、前記最小のランキング基準に対応する複数の特徴を除去する請求項１８乃至２０のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項２２】
前記特徴の数が、各々の繰り返しにおいて2の係数で減少するよう、前記プロセッサが、前記最小のランキング基準に対応する複数の特徴を除去する請求項１８乃至２０のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項２３】
前記訓練データセットが、DNAマイクロアレイから得られた遺伝子発現値を含む請求項１８乃至２２のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項２４】
前記データの分布における歪みを減らすために、前記プロセッサが前記訓練データセットを前処理する請求項１８乃至２３のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項２５】
前記遺伝子発現値のログをとることにより、前記プロセッサが前記訓練データセットの前処理をする請求項２４に記載の学習機械。
【請求項２６】
前記プロセッサが、各々の値からアレイの平均値を引くことにより、前記遺伝子発現値を規格化することにより、前記訓練データセットの前処理をする請求項２４に記載の学習機械。
【請求項２７】
前記プロセッサが、各々の値から総ての組織サンプルの平均値を引き、標準偏差で割ることによって、前記遺伝子発現値を規格化することにより、前記訓練データセットの前処理をする請求項２４に記載の学習機械。
【請求項２８】
前記プロセッサが、
非監督クラスタリングを用いて訓練データセットを前処理し、複数のデータクラスターを生成し、
前記複数のデータクラスターのそれぞれからクラスター中心を選択し、
前記複数の重みを最適化するために前記クラスター中心を使用し、
ランキング基準を計算し、
最小のランキング基準に対応する少なくとも一つの特徴を除去
する請求項１８乃至２３のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項２９】
前記プロセッサが、QTクラスト・クラスタリング・アルゴリズムを前記前処理に用いる請求項２８に記載の学習機械。
【請求項３０】
前記プロセッサが更に前記特徴のサブセットを後処理し、複数のクラスターを生成し、前記特徴のサブセットの各々の特徴がクラスター中心である請求項１８乃至２９のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項３１】
前記DNAマイクロアレイは結腸癌組織及び正常組織を備え、前記同定されるパターンは結腸癌の診断を備える請求項２３乃至３０のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項３２】
前記DNAマイクロアレイは白血病患者由来の骨髄標本及び血液試料標本を備え、前記同定されるパターンは白血病の変種の区別を含む請求項２３乃至３０のいずれか１項に記載の学習機械。