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암의 분류를 위한 음의 상관관계 유전자의 신경망 쌍

Neural Network Pair with Negatively Correlated Genes for Cancer Classification

한국정보과학회 03 봄 학술발표논문집(B), 2003 Apr., 2003년, pp.359 - 361  

원홍희 (연세대학교 컴퓨터과학과) ,  조성배 (연세대학교 컴퓨터과학과)

초록
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정확한 암의 분류는 암의 진단 및 치료에 있어 매우 중요하지만, 암을 진단하기 위한 기존의 여러 방법들은 종종 불완전한 결과를 도출한다. 최근의 마이크로어레이 기술에 기반한 분자 수준의 진단은 정확하고 객관적이며 체계적인 암의 분류를 위한 방법론을 제시해준다. 유전자 발현 데이터는 일반적으로 수천개 이상의 유전자를 포함하는데, 유전자 발현 데이터의 모든 유전자가 암과 관련이 있는 것이 아니므로 정확한 암을 분류하기 위하여 중요한 유전자만을 추출하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 음의 상관관계를 갖는 두 개의 이상적인 유전자 벡터를 정의한 후 이와 유사한 정도를 기준으로 중요한 유전자 집단을 추출하고, 각각을 신경망으로 학습하여 결합하는 신경망 쌍을 제안한다. 실험 결과는 음의 상관관계를 갖는 두 개의 유전자 집단이 암의 클래스를 잘 구분할 수 있음을 보여주었다. 이 유전자 집단을 특징으로 하여 각각 학습한 신경망을 베이시안 방법으로 결합한 결과, 벤치마크 데이터에 대하여 신경망 쌍이 개별 분류기에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 여러 결합 방법 중에서 짝수 개의 분류기 결합에서 각 클래스가 동일한 선택을 받는 경우 결과의 선택에 모호함이 발생하는 것올 막기 위해서 각 분류기의 사전 정보를 이용하는 베이시안 결합 방법을 사용하였다. 투표 방법은 각 분류기의 결과만으로 결합하는 반면, 베이시안 결합 방법은 각 분류기의 오류 가능성이 최종 결과에 영향을 미치도록 한다.
  • 본 논문은 음의 상관관계를 갖는 이상적인 유전자 벡터를 이용하여 추출된 두 개의 유전자 집합이 암을 구분하는데 있어 유의한 정보를 줄 수 있음을 확인하였다. 또한 두 유전자 집합을 특징으로 하여 각각 학습한 신경망을 결합한 결과 신경망 쌍의 분류 성능이 개별 분류기의 분류 성능과 비교하여 가장 우수하였다.
  • 암의 정확한 분류는 암의 치료에 있어 매우 중요하지만, 조직병리학 둥의 방법에 의존하는 임상학적 암 분류 는 종종 불완전하여 오진할 수 있는 가능성이 있다. 유전자 발현 정보에 근거한 분자 수준의 암 분류는 정확하고 객관적이며 체계적인 암의 분류를 위한 방법론을 제시해준다. 하지만 유전자 발현 데이터는 일반적으로 매우 많은 양의 유전자 정보를 포함하고 있고 모든 유전자가 암과 관련이 있는 것은 아니므로 암과 관련이 있는 중요한 유전자만을 추출하여 이를 기준으로 암을 분류하는 것이 바람직하다.
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