| 초록 |
□ 연구개요 진단검사는 질병을 가지고 있을 것이라고 의심되는 사람에 대해 질병이 있는지를 확인하기 위해 시행되는 검사를 말한다. 진단검사는 혈액검사 등의 결과와 같이 연속형 자료로 주어지는 경우도 있으며, 영상결과를 바탕으로 순서형 자료로 주어지는 경우도 있다. 최근에는 엑스레이, 자기공명영상, 컴퓨터 단층 촬영 등 방사선 영상을 통한 질병 진단이 많이 증가하고 있는 상황이다. 본 연구과제의 목표는 진단검사의 결과가 순서형 자료로 주어지는 경우 적절한 ROC 곡선을 추정하기 위해 확률적 순서화를 적용하는 베이지안 모수적 모형 및 비모수 모형을 개발하는 것이다. □ 연구 목표대비 연구결과 첫 번째 연구에서 순서형 검사결과의 잠재변수의 분포를 정규분포로 가정하고, 여러개의 영역을 동시에 고려하는 소지역 베이지안 모형을 개발하였다. 이때 적절한 ROC 곡선을 추정하기 위해 확률적 순서화을 적용하였으며, 실제 자료 분석과 모의 실험을 통해 확률적 순서화를 적용하지 않은 모형과 비교하여 확률적 순서화를 고려한 모형이 더 적절함을 제시하였다. 1차 연구 결과는 통계학 분야 상위 25% 이내 학술지인 Statistics in Medicine에 게재되었다. 두 번째 연구에서는 정규분포를 가정한 모형보다 좀더 강건한 모형을 개발하기 위하여 순서형 검사결과의 잠재변수의 분포를 기운 정규분포로 가정하고, 이에 대한 베이지안 모형을 개발하였다. 개발된 기운 정규분포를 이용한 모형은 기운 정규분포에서 생성된 자료를 이용한 모의실험을 통해 정규분포를 가정한 모형과 모형성능을 비교하여 정규분포를 가정한 모형보다 성능이 좋음을 제시하였다. 세 번째 연구에서는 모수적 모형에서 설명하기 어려운 분포의 특성을 더 유연하게 설명하기 위하여 비모수 베이지안 접근법을 이용한 모형을 개발하였다. 이때 순서형 검사결과의 잠재변수가 미지의 분포 F로부터의 확률표본이라고 할 경우, 분포 F에 대해 디리클레 과정을 사전분포로 정의하였다. □ 연구개발결과의 중요성 본 연구과제에서는 지역이나 병원 등 유사한 특성을 가지는 영역이 있는 경우, 영역을 고려하여 적절한 ROC 곡선을 추정하는 방법에 대한 베이지안 모형을 개발하였다. 순서형 자료의 잠재변수의 분포가 정규분포를 따르는 경우 확률적 순서화를 고려하지 않은 방법과 확률적 순서화를 고려하여 적절한 ROC 곡선을 추정하는 방법을 비교하여 확률적 순서화를 고려하는 방법의 필요성을 모의실험 등을 통해 밝혔으며, 추가적으로 치우친 정규분포를 따르는 경우 및 비모수방법에 의한 베이지안 모형을 제안하고 이를 비교하였다. 본 연구는 영역이 있는 자료에서 순서형 자료에 확률적 순서화를 적용하여 수행되는 최초 연구로 의의가 있다고 할 수 있다. ROC 곡선은 질병의 진단뿐만 아니라 질병의 진행, 새로운 진단검사 및 바이오마커에 대한 연구 등에도 많이 활용되고 있으며, 의학연구 뿐만 아니라 생명과학, 금융, 심리학, 사회학 등의 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 따라서 본 과제의 영역을 고려하여 베이지안 계층적 모형으로 접근하는 방법론 개발은 ROC 분석에 대한 방법론을 발전시키는 중요한 연구로 활용될 수 있다. (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
