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논문 기본정보
분류 기법을 이용한 방광암 재발 예측
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 데이타베이스 |
| ISSN | 1229-7739, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 서동혁,신동문,손호선,김원재,김원태,류근호 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2012-01-01 |
| 초록 | 방광암은 소변에 저장하는 방광에 생기는 악성종양으로, 연령이 증가함에 따라 발생빈도가 점차 증가하게 된다. 본 연구에서는 기존에 잘 알려진 몇 가지 특징 기법과 분류 방법을 이용하여 방광암 재발 예측을 위한 다양한 예측 모형을 생성하였다. 그 다음으로 예측 분류 모형에 대한 분류 정확도를 측정하여 비교 분석함으로서 방광암 재발 위험을 예측하는 데 가장 적합한 모형을 선별하였다. 실험 결과, 특징 선택 기법은 Minimum Redundancy Maximum Relevance(MRMR)이 Conditional Mutual Information Maximization(CMIM)보다 상대적으로 더 높은 정확도를 보였으며, 특히 데이터 객체들로부터 가장 영향을 미치는 10개의 특징을 선택하여 베이지안 네트워크 모형에 적용하였을 때 예측 정확도가 가장 높게 나타났다. 이 연구를 통해 암 재발 위험을 정확히 예측함으로서 향후의 의료진들이 환자의 암 예방 및 예후를 추정하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201222653563397 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 방광암,방광암 재발,특징 선택,분류 방법,bladder cancer,recurrence,feature selection,classification methods |