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Deep Learning기반의 Mass Spectrum 분석 기법
손종욱(Jong-Wuk Son),최은숙(Eun-Sook Choi),이성영(Sung Young Lee),김정희(Jung-Hee Kim),김은주(Eunjoo Kim),조국래(Kookrae Cho) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
딥러닝 기법이 여러 연구 분야에서 많이 활용되고 있지만 mass 스펙트럼과 같은 고차원 데이터 분석에서는 활용도가 높지 않다. 본 논문에서는 mass 스펙트럼 과 같이 데이터의 차원수에 비해 샘플의 수가 적은 데이터에 대해서 딥러닝 기법을 적용하는 방법에 대해 기술한다. 이를 위해 TOF-SIMS 장비를 이용해서 186명의 CRC 환자 조직에서 558개의 mass 스펙트럼을 획득 하였으며 딥 러닝 기법을 적용하여 mass 스펙트럼을 이용해서 정상 조직과 대장암 조직간에 구분하는 모델을 구현하였다. Mass 스펙트럼 데이터를 딥러닝을 이용해서 분석하는 방식이 필요한 이유는 유전자데이터, 단백질 데이터를 조합하여 추가적인 분석이 가능하다는 장점이 있다.