폐암 환자의 생존율을 예측할 때 미국암연합회(AJCC)의 TNM병기 분류체계에 의해 진단되는 최종병기를 많이 사용한다. 최종병기는 폐암환자의 임상데이터 중 하나로 종양의 위치, 크기, 전이...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A107295551
2020
-
500
학술저널
784-787(4쪽)
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
폐암 환자의 생존율을 예측할 때 미국암연합회(AJCC)의 TNM병기 분류체계에 의해 진단되는 최종병기를 많이 사용한다. 최종병기는 폐암환자의 임상데이터 중 하나로 종양의 위치, 크기, 전이...
폐암 환자의 생존율을 예측할 때 미국암연합회(AJCC)의 TNM병기 분류체계에 의해 진단되는 최종병기를 많이 사용한다. 최종병기는 폐암환자의 임상데이터 중 하나로 종양의 위치, 크기, 전이정도를 고려하여 환자의 폐암 상태를 판별하는 정보이다. 최종병기는 개략적인 환자의 상황을 설명하는 데 효과적이지만, 보다 구체적인 생존분석을 위해서는 임상데이터 뿐만 아니라 PET/CT와 같은 영상 데이터를 함께 분석해야 한다. 이 논문에서는 데이터 과학적 접근을 통해 폐암환자의 임상데이터, CT영상과 PET영상 등 다양한 종류의 데이터를 함께 활용하는 생존분석기법을 검토한다. 실험을 통해 다중 모드 데이터를 활용하는 생존분석을 위해 비선형모델 개발과 Feature임베딩 기법 고도화가 필요함을 확인하였다.
딥러닝 기반 1인 가구 범죄 예방을 위한 긴급 상황 인식 스마트 도어록 개발
반달 : OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴인식 출결 관리 애플리케이션