dc.citation.conferencePlace |
KO |
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dc.citation.conferencePlace |
광주 김대중컨벤션센터 |
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dc.citation.title |
한국산업응용수학회 2023 추계학술대회 |
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dc.contributor.author |
Kim, Taehoon |
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dc.contributor.author |
Lee, Minji |
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dc.contributor.author |
Lee, Junse |
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dc.contributor.author |
Choi, Junhyeok |
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dc.contributor.author |
Choi, Heejin |
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dc.contributor.author |
Jang, Bongsoo |
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dc.date.accessioned |
2024-01-05T17:05:13Z |
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dc.date.available |
2024-01-05T17:05:13Z |
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dc.date.created |
2024-01-05 |
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dc.date.issued |
2023-11-02 |
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dc.description.abstract |
본 연구는 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용하여 알츠하이머병을 진단하는 모델을 개발하는데 그 목적이 있다. 실제 의사들이 알츠하이머 환자를 분류하는데 사용하는 SUVr 값, 신경심리 검사 5 종과 ApoE 유전자형 검사 결과를 학습하여 발병 유무를 예측하고 어떤 뇌 부위와 검사가 예측하는데 더 중요하게 사용되었는지 확인하였다. 여러 모델을 세우고 분석한 결과 선형 회귀, 서포트 벡터 머신 등 인공 신경망을 이용하는 딥러닝 보다 상대적으로 간단한 머신러닝 방법이 우수한 성능을 보였다. 또한, 뇌 부위 중 FC, LTC 가, 신경심리 검사 중 CDR-SOB 가 모든 모델들에서 중요한 특성으로 사용되었다. |
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dc.identifier.bibliographicCitation |
한국산업응용수학회 2023 추계학술대회 |
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dc.identifier.uri |
https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/67720 |
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dc.language |
한국어 |
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dc.publisher |
한국산업응용수학회 |
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dc.title |
머신러닝과 딥러닝을 활용한 알츠하이머 진단과 예측 –SUVr, 신경심리검사, 유전자형 검사를 중심으로 |
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dc.type |
Conference Paper |
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dc.date.conferenceDate |
2023-11-02 |
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