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본 연구에서는 루미넥스 (Luminex) 사용 환경에서 난소암을 진단할 수 있는 최적 바이오마커 조합을 선택하여 암(Cancer)과 정상(Normal) 간의 분류 성능을 증명하고 비교하고자 한다. t-검증, 유전자 알고리즘, 그리고 랜덤 포레스트를 사용하여 분류성능이 좋은 최적 바이오마커 조합을 선별하였다. 선별된 각각의 마커조합에 대해 선형분류기, k-최근점 학습, 그리고 로지스틱 회귀분석을 사용해 민감도, 특이도, 및 분류 정확도를 비교해 보았다. 실험데이터에 사용된 21개의 바이오마커 데이터는 두 곳의 병원에서 총 65명(암 27명, 정상 38명)의 혈청을 제공받아 루미넥스-PRA로 추출하였다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘으로 2에서 3개의 마커를 선택하고 선형분류기를 사용해 분류를 했을 때, 2에서 4개로 구성된 마커 조합의 전수조사와 비교를 통해 획득한 결과와 가장 유사한 민감도, 특이도 및 분류 정확도를 보였다.
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