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NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.6 no.6, 2011년, pp.965 - 971
김광준 (전남대학교 컴퓨터공학과) , 이형근 (조선대학교 컴퓨터공학과)
As the liver cancer in our country cancerous occurrence frequency to be the gastric cancer in the common cancer, If the case which will be discovered in early rising the treatment record was considered seriously about under the early detection. The system which it sees with the system for the early ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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간암진단을 위한 본 시스템의 두 가지 핵심 요소는? | 간암진단을 위한 본 시스템의 두 가지 핵심 요소는 인공지능/기계학습(Machine Learning)을 이용한 질병 진단 및 압타머 기반 진단이다. 의료분야에서 기계학습을 이용한 진단은 지속적인 응용 목표 분야로 자리잡고 있다[1][2]. | |
바이오칩 예측 진단 시스템은 어떻게 구성되는가? | 첫 번째는 간암환자의 데이터와 간암 이외의 대조군 데이터를 입력 받는 부분과, 두 번째로 입력된 데이터를 이용하여 분석 시스템에서 전처리를 수행하는 부분이다. 세 번째 구성 요소는 전 처리된 결과를 가지고 학습을 수행하여 간암환자의 모델을 생성하는 과정을 나타낸다. 네 번째는 생성된 모델을 로딩 하여 unknown 환자에 적용하여 Blind test 진단을 수행하는 부분이다. 마지막으로 교차검정을 통해 시스템의 성능을 평가하는 부분으로 구성된다. | |
의료분야에서 기계학습의 활용은? | 의료분야에서 큰 흐름 중 하나인 증거기반의료 (EBM:Evidence-Based Medicine)를 구체화하는 자연스러운 접근 방법으로서, 기계학습은 축적된 환자 데이터의 복잡한 패턴을 컴퓨터를 통해 학습하여 의료적 결정(질병진단, 처방)의 효율성을 높이고 오류를 줄이게 된다[3]. 질병관련 축적된 데이터로부터 기계학습 기법을 이용하여 정상인과 환자, 또는 질병의 단계를 구분할 수 있는 최적의 패턴을 학습하여 진단 엔진을 구축한 후, 이 엔진을 장착한 컴퓨터 시스템을 이용하여 환자여부를 판별하거나 환자의 질병정도를 1차적으로 빠르게 검사할 수 있다. |
황규백, 정제균, 남진우, 김병희, 이제근, 장병탁, "바이오데이터 분석을 위한 기계학습기술", JCCI 2007, pp. 35-45, 2007.
김병희, 김성천, 장병탁, "기계학습에 의한 압타머칩 데이터 기반 심혈관 질환 단계의 예측", 2006한국컴퓨터종합학술대회 논문집, Vol. 33, No. 1(A), pp. 85-87, 2006.
Cho, S.-B., and Won, H.-H., "Machine Learn in DNA Microarray Analysis for Cancer Classification," Conferences in Research and Practice in Information Technology, Vol. 19, pp. 523-527, 2003.
Eom, J.-H., Kim, S.-C., and Zhang, B.-T., "AptaCDSS : A classifier ensemble-based clinical decision support system for cardiovascular disease level prediction," Expert System with Applications, Vol. 34, pp. 2465-2479, 2008.
Annuska, M.-G., Arno, F., Leonie J.- D., Anke T- W., "Converting a breast cancer microarray signature into a high-throughput diagnostic test", BMC Genomics, Vol. 38, No. 16, pp. 271-278, 2006.
권형태, 홍진역, 조성배, "마이크로어레이 데이터를 이용한 점증적 유전자 선택기반 암분류", 2007년도 한국정보과학회 가을 학술발표논문집", Vol. 34, No. 2(B), pp. 7, 2007.
Lee, M.-J., Yu, G.-R., Pa가, S.-H., Cho, B.-H., Ahn, J.-S., Park, H.-J., Song, E.-Y., and Kim, D.-G., "Identification of Cystatin B as a Potential serum Marker in Hepatocellular Carcinoma", Clinical Cancer Research, Vol. 14, pp. 1080-1089, 2008.
이형근, 김충원, 이준, 김성천, "바이오칩을 이용한 간암 진단 예측 시스템", 2008 한국해양정보통신학회 춘계학술대회 논문집, Vol. 12, No. 1, pp. 967-970, 2008.
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