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비 뇌영상 데이터와 기계학습을 이용한 알츠하이머병 분류
송민석(Minseok Song),정혜윰(Hyeyoom Jung),이승용(Seungyong Lee),이종원(Jongwon Lee),김동현(Donghyeon Kim),안민규(Minkyu Ahn) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
치매 진단을 위해, 의사들은 여러 수기 검사를 먼저 진행한 후 확실한 진단을 위해 의료 영상(Magnetic Resonance Image: MRI) 등을 이용한다. 비용과 시간이 많이 소요되는 MRI 영상을 제외한 수기 검사만으로도 치매를 정확히 진단할 수 있다는 통계적 유의성을 얻고자 본 연구를 진행하였다. Open MRI database 인 ADNI 에서 제공하는 환자의 MRI 영상 이외의 메타데이터를 활용하여 치매를 진단하는 모델을 구성하였다. 진단하는 모델로는 Random Forest Regression 과 Multinomial Logistic Regression 을 사용하여 최대 78%의 정확도를 얻었으며, 각각의 모델로부터 Feature Importance 를 추출하여 치매를 진단함에 있어서 중요한 요소들을 정리해 보았다.