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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.12
- 수록면
- 796 - 801 (6page)
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복잡한 진단이나 예측 모델은 계산이 복잡하고 추론 과정을 해석하기 어렵기 때문에 임상현장에서 널리 사용되지 않고있다. 의료 종사자들은 이러한 복잡한 모델 대신에, 복잡한 함수를 컴퓨터 등을 사용하지 않고도 쉽게 계산할 수 있도록 수치 관계를 그래픽으로 표현한 노모그램을 사용해 왔다. 의료분야에서 질병의 진단과 질병예후의 예측은 매우 주요한 관심사이다. 노모그램은 증상검사결과치료이력질병의 진단 결과 등의 속성을 포함한 임상 데이터들로부터 만들어진다. 노모그램을 만들 때는 가용한 여러 가지 속성 중에서 효과적인 것들을 찾아야 하고, 경우에 따라서는 속성에 대한 파라미터를 함께 결정해야 한다. 이 논문에서는 효과적인 속성과 파라미터를 선택하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하고, 노모그램을 생성하기 위해 나이브 베이지언 기법을 사용하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 실제 임상 데이터에 적용한 결과를 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 노모그램
3. 나이브 베이지언 기법을 이용한 노모그램 구축
4. 유전자 알고리즘 기반의 속성 및 파라미터 선택
5. 노모그램 생성 방법
6. 적용 사례
7. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - I. Kononenko / 1993 / Inductive and Bayesian Learning in Medical Diagnosis / Applied Artificial Intelligence 70 : 317 ~ 337
2. [학술대회논문] - V. Pirnat / 1989 / Medical Estimation of Automatically Induced Decision Rules / Proc. of 2nd Europ. Conf. on Artifical Intelligence in Medicine : 24 ~ 36
3. [학술대회논문] - M. Mozina / 2004 / Nomograms for Visualization of Naïve Bayesian Classifier / Proc. of PKDD 2004 : 337 ~ 348
4. [학술대회논문] - M. Mozina / 2004 / Nomograms for Naïve Bayesian Classifiers and How can They Help in Medical Data Analysis / Proc. of MEDINFO 2004 : 1762 ~
5. [학술대회논문] - A. Jakulin / 2005 / Nomograms for Visualizing Support Vector Machines / Proc. of SIGKDD’05
2. [학술대회논문] - V. Pirnat / 1989 / Medical Estimation of Automatically Induced Decision Rules / Proc. of 2nd Europ. Conf. on Artifical Intelligence in Medicine : 24 ~ 36
3. [학술대회논문] - M. Mozina / 2004 / Nomograms for Visualization of Naïve Bayesian Classifier / Proc. of PKDD 2004 : 337 ~ 348
4. [학술대회논문] - M. Mozina / 2004 / Nomograms for Naïve Bayesian Classifiers and How can They Help in Medical Data Analysis / Proc. of MEDINFO 2004 : 1762 ~
5. [학술대회논문] - A. Jakulin / 2005 / Nomograms for Visualizing Support Vector Machines / Proc. of SIGKDD’05
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