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문제 정의
- 이용한 방법을 제안하였다 [7, 8].본 연구에서는 rolling ball 방법을 추가하여 효과적인간 질병 분류를 위 한라만 스펙트럼의 기준선 추정 방법을 조사하였다.라만 스펙트럼에 세가지 방법을 이용해 기준선을 추정하고 제거한 후 PCA (principal components analysis) 로 특징을 추출하고 MAP(maximum a posteriori probability)로 분류하여 성능을 비교하였다.
- 본 연구에서는 급성알코올성 간 손상과 만성 에탄올 간 섬유증의 질병이 유도된 마우스로부터 획득한 라만 스펙트럼에 서기 준선을 추정하는 방법을 조사하였다. 라만 스펙트럼의 기준선을 추정하기 위해 일차 미분, 선형 계획법, roUing ball을 이용한 방법으로 기준선을 추정하고 각 방법의 적절한 파라미터를 MAP 훈련율에 의해 각각 70, 6, 60으로 결정하였다.
제안 방법
- 각 질병그룹으로부터 간의 오른쪽 돌출 부 조직 시료를 두 부분으로 나누었다. 한 부분은 파라핀(paraffin)이 포함되어 있는파라포름알데히 드(paraformaldehyde) 흔합고정 액에 광학현미경(light microscopy) 과정을 위해 고정하였다.
- 기준선을 추정하는 방법에 따른 간질병의 라만 스펙트럼 분류성능을 평가하기 위해 특징 추출과 분류기를 이용한다. 특징 추출은 비상관변수의 집합을 주성분(principal components) 이라고 하는 상관 가능한 변수의 집합으로 직교변환 (orthogonal transfarmatian)하는 PCA를 이용한다 [11].
- 본 연구에서는 rolling ball 방법을 추가하여 효과적인간 질병 분류를 위 한라만 스펙트럼의 기준선 추정 방법을 조사하였다.라만 스펙트럼에 세가지 방법을 이용해 기준선을 추정하고 제거한 후 PCA (principal components analysis) 로 특징을 추출하고 MAP(maximum a posteriori probability)로 분류하여 성능을 비교하였다.
- 추정하는 방법을 조사하였다. 라만 스펙트럼의 기준선을 추정하기 위해 일차 미분, 선형 계획법, roUing ball을 이용한 방법으로 기준선을 추정하고 각 방법의 적절한 파라미터를 MAP 훈련율에 의해 각각 70, 6, 60으로 결정하였다. 결정된 파라미터에 의한 분류 결과에 따르면 rolling ball 알고리즘을 이용한 기준선 추정 방법이 급성알코올성 간 손상과 만성 에탄올 성 간섬유증을 각각 95.
- 나누었다. 마우스 한 마리 분량의 데이터는 테스트 그룹으로 나머지 데이터는 훈련그룹으로 나누었다. 분류가 끝나면 한 마리 분량의 데이터를 훈련그룹에서 테스트 그룹으로 이동하고 다시 훈련그룹과 테스트그룹으로 나눈다.
- 마우스 한 마리로부터 1-2개의 조직 단면을 그리고 한 개의조직 단면으로부터 2-3개의 위치에서 스펙트럼을 측정하였다. 이와 같은 방식으로 급성알코올성 간 손상과 만성에 탄올성 간 섬유증 모델그룹은 각 8마리씩이고 모두 16마리의 마우스에서 측정된 스펙트럼은 각 73, 70개로 모두 143개이고 스펙트럼의 범위는 600-1700 cm「i이다.
- 본 실험에서는 MAP의 훈련율(training rate)을 근거로 각 방법의 파라미터를 결정하였다. 먼저 각 방법에서 가능한 모든 파라미터의 MAP 평균 훈련율로 PCA의 주성분수를 결정한 다음 그 주성분수에 대하여 MAP 훈련율이 가장 높은 파라미터를 적절한 파라미터로 결정한다.
- 그림 4에 보였다. 배경 잡음을 제거한 스펙트럼에서 또 한 스펙트럼의 차이를 볼 수 있으며 이러한 결과가 특징 추출과 분류과정에 미치는 영향을 다음의 분류 실험을 통하여 비교 분석한다.
- 일차 미분 방법, 선형 계획법을 이용한 방법, rollin姻 ball 방법은 각각 smoothing 필터의 너비(span), 다항식의 차수(order), 공의 반지름(radius)이 파라미터로 사용된다. 본 실험에서는 MAP의 훈련율(training rate)을 근거로 각 방법의 파라미터를 결정하였다. 먼저 각 방법에서 가능한 모든 파라미터의 MAP 평균 훈련율로 PCA의 주성분수를 결정한 다음 그 주성분수에 대하여 MAP 훈련율이 가장 높은 파라미터를 적절한 파라미터로 결정한다.
- 급성 알코올성 간 손상 모델그룹은 50% 에탄올(0.2 ml/lOg day。을 구강을 통하여 투여하였으며, 만성 에탄올 성 간섬유증 모델그룹에는 40% 에탄 올(0.2 ml/10g *) day 을 3개월 동안 투입하여 증상을 유도하였다. 마우스는 3 개월 후 조직 시료의 획득을 위해 희생되었으며 간을 절개하였다.
- 따라서 간질병 라만 스펙트럼에서 rolling ball 알고리즘이 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다. 이 결과로부터 라만 스펙트럼의 기준선 추정에 적절한 추정 방법과 파라미터의 결정이 분류 결과에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 급성 알코올성 간 손상의 분류율이 만성 에탄 올성 간섬유증보다 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였으며 만성에탄올성 간 섬유증의 분류율을 높일 수 있는 기준선과 파라미터 추정 방법을 조사하여 간 질병 진단에 기여할 수 있는 연구를 진행할 계획이다.
- 이 전의 연구에서 라만 스펙트럼에서 기준선을 추정하는 방법으로 일차도함수를 이용한 방법과 선형 계획법 (linear programming)을 이용한 방법을 제안하였다 [7, 8].본 연구에서는 rolling ball 방법을 추가하여 효과적인간 질병 분류를 위 한라만 스펙트럼의 기준선 추정 방법을 조사하였다.
- 그림에서 주성분가 5 이상인 경우부터 성능의 변화가 현저하게 줄어드는 것을 알 수 있다. 주성분수가 증가할수록 약간의 성능 향상을 보이지만 분류시스템의 계산량을 고려하여 주성분의 수를 5로 결정하였다. 주성분의 수를 고정하고 MAP 훈련율을 비교한 결과 결정된 파라미터는 일차 미분 방법, 선형 계획법을 이용한 방법, roUing ball 방법이 각각 70, 6, 60이다.
- 표 2에 기준선 추정 방법에 따른 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올 성 간섬유증의 MAP 분류 결과를 요약하였다. 표에서 보듯이 roUing baU 방법을 이용하여 기준선을 추정한 경우 평균 분류율이 약 89.
대상 데이터
- 급성 알코올성 간 손상과 만성에탄올성 간섬유증 모델을 위한 동물은 Hubei의 의료과학 아카데미 연구 센터(The Experimental Center of Medical Scientific Academy of Hubei) 에서 구입한 체중이 18-22g인 Kunming 마우스 수컷을 사용하였다[3]. 급성 알코올성 간 손상 모델그룹은 50% 에탄올(0.
- d'Ascq, France)를 사용하였다.라만 여기 (excitation)에는 파장이 632.8 nm에서 13.6 mW의 출력을 제공하는 헬륨-네온레이저를 사용하였다. 조직 샘플에 노출되고 프리즘과 필터를 통과하여 감쇄(attenuation)된 레이저의 강도는 1 mW 이다.
- 이와 같은 방법으로 모든 데이터는 테스트그룹으로 한 번씩 사용될 수 있도록 leave-one- out 방법으로 실험하였다. 실험에서 사용된 훈련 그룹과 테스트그룹의 평균 개수는 각각 134개와 9개이다.
-
2.분류 실험
실험에서는 먼저 총 143개의 데이터를 훈련그룹과 테스트그룹으로 나누었다. 마우스 한 마리 분량의 데이터는 테스트 그룹으로 나머지 데이터는 훈련그룹으로 나누었다.
이론/모형
- 그리하여 평균 벡터 〃와 공분 산 행렬 E을 maximum likelihood 방법으로 추정하였다. MAP의 결정규칙은 다음과 같이 판별함수 gjx) 로 표현된다.
- 기준선은 스펙트럼의 일차 미분, 선형 계획법을 이용한 다항식, rolling ball 알고리즘을 이용한 방법으로 추정한다. 추정된 기준선을 스펙트럼에서 차감하는 방식으로 배경 잡음을 제거한다.
- 일반적으로 가산 잡음을 제거하기 위해서는 이동평균(moving average) 필터를 많이 사용하는데 이는 사용하기에 단순하지만 스펙트럼 피크의 크기를 변경한다는 단점을 가지고 있다 [9]. 따라서 본 연구에서는 이 영향을 최소화할 수 있도록 Savitzky-Golay 필터를 사용한다. 이 필터는 일반화된 이동평균 필터로 생각할 수 있으며 스펙트럼의 강도가 급변하는 피크 영역에서 그 크기를 보존하는 특성을 가지는 장점이 있다.
- 마이크로라만 스펙트럼 측정에는 최대 검출 민감도와 산란억압 도가 최고가 되도록 조정된 Horiba Jobin Yvon Raman microspectrometer (system HR800, Horiba Jobin Yvon, Villeneuve d'Ascq, France)를 사용하였다.라만 여기 (excitation)에는 파장이 632.
- 본 실험에서는 클래스 조건부 확률을 다변수가 우시안 확률밀도함수 (umdivariate Gaussian probability function)로 모델링을 하였다. 그리하여 평균 벡터 〃와 공분 산 행렬 E을 maximum likelihood 방법으로 추정하였다.
- 라만 스펙트럼의 기준선과 잡음의 제거에 wavelet transform을 이용한 연구 결과가 있다. 이 연구는 wavelet 계수에 1차원 분산 적응과 블록 thresholding 방법을 이용하여 기준선과 잡음을 제거하였다[5]. 또한 wavelet transform의 필터링 용량에 의존하여 기준선을 추정한 방법이 발표되었다[6].
- 분류가 끝나면 한 마리 분량의 데이터를 훈련그룹에서 테스트 그룹으로 이동하고 다시 훈련그룹과 테스트그룹으로 나눈다. 이와 같은 방법으로 모든 데이터는 테스트그룹으로 한 번씩 사용될 수 있도록 leave-one- out 방법으로 실험하였다. 실험에서 사용된 훈련 그룹과 테스트그룹의 평균 개수는 각각 134개와 9개이다.
성능/효과
- 라만 스펙트럼의 기준선을 추정하기 위해 일차 미분, 선형 계획법, roUing ball을 이용한 방법으로 기준선을 추정하고 각 방법의 적절한 파라미터를 MAP 훈련율에 의해 각각 70, 6, 60으로 결정하였다. 결정된 파라미터에 의한 분류 결과에 따르면 rolling ball 알고리즘을 이용한 기준선 추정 방법이 급성알코올성 간 손상과 만성 에탄올 성 간섬유증을 각각 95.6%와 83.1%의 분류율로 가장 좋은 성능을 보였다. 따라서 간질병 라만 스펙트럼에서 rolling ball 알고리즘이 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
- 1%의 분류율로 가장 좋은 성능을 보였다. 따라서 간질병 라만 스펙트럼에서 rolling ball 알고리즘이 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다. 이 결과로부터 라만 스펙트럼의 기준선 추정에 적절한 추정 방법과 파라미터의 결정이 분류 결과에 미치는 영향을 확인하였다.
- 분류 결과에서 rolling ball 방법이 가장 좋은 성능을 보인 것을 고려하면 기준선을 스펙트럼에 과도하거나 느슨하게 추정하는 방법은 분류 오류를 보다 많이 유발하는 것으로 나타났다. 따라서 적절한 정도의 기준선을 추정하는 것이 매우 중요하며 이것은 추정 방법과 파라미터의 결정에 기인하는 것을 확인하였다.
- 작아지는 것을 알 수 있다. 분류 결과에서 rolling ball 방법이 가장 좋은 성능을 보인 것을 고려하면 기준선을 스펙트럼에 과도하거나 느슨하게 추정하는 방법은 분류 오류를 보다 많이 유발하는 것으로 나타났다. 따라서 적절한 정도의 기준선을 추정하는 것이 매우 중요하며 이것은 추정 방법과 파라미터의 결정에 기인하는 것을 확인하였다.
- 4%로 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 만성 에탄올 성 간섬유증보다 급성알코올성 간 손상의 분류 성능이 상대적으로 높다.
- 주성분수가 증가할수록 약간의 성능 향상을 보이지만 분류시스템의 계산량을 고려하여 주성분의 수를 5로 결정하였다. 주성분의 수를 고정하고 MAP 훈련율을 비교한 결과 결정된 파라미터는 일차 미분 방법, 선형 계획법을 이용한 방법, roUing ball 방법이 각각 70, 6, 60이다. 결정된 파라미터에 의해 추정된 기준선의 한 예를 그림 3에 보였다.
- 표에서 보듯이 roUing baU 방법을 이용하여 기준선을 추정한 경우 평균 분류율이 약 89.4%로 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 만성 에탄올 성 간섬유증보다 급성알코올성 간 손상의 분류 성능이 상대적으로 높다.
후속연구
- 이 결과로부터 라만 스펙트럼의 기준선 추정에 적절한 추정 방법과 파라미터의 결정이 분류 결과에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 급성 알코올성 간 손상의 분류율이 만성 에탄 올성 간섬유증보다 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였으며 만성에탄올성 간 섬유증의 분류율을 높일 수 있는 기준선과 파라미터 추정 방법을 조사하여 간 질병 진단에 기여할 수 있는 연구를 진행할 계획이다.
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