이기종 머신러닝 모델 기반 치매예측 모델

이태인; 오하영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이태인 (성균관대학교) 오하영 (Sungkyunkwan University)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제12호

발행연도: 2021.12

수록면: 1,729 - 1,738 (10page)

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머신러닝은 인지심리, 뇌과학과 긴밀한 관계를 유지하며 함께 발전하고 있다. 본 논문은 OASIS-3 dataset을 머신러닝 기법을 이용하여 분석하고, 이를 통해 치매를 예측하는 모델을 제안한다. OASIS-3 데이터 중 각 영역의 부피를 수치화한 데이터들에 대해 PCA(Principal component analysis) 를 통한 차원 축소를 실행한 뒤, 중요한 요소(특징)들만 추출 후 이에 대해 그래디언트 부스팅, 스태킹을 포함한 다양한 머신러닝 모델들을 적용, 각각의 성능을 비교한다. 제안하는 기법은 기존 연구들과 달리 뇌 생체 데이터들은 물론 참가자의 성별 등의 기본 정보 데이터, 참여자의 의료정보 데이터를 사용했기에 차별성이 크다. 또한, 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 다양한 수치 데이터 중 치매와 더 많은 관련성을 보이는 특징들을 찾아내어 치매를 더 잘 예측할 수 있는 모델임을 보였다.

#기계 학습 #OASIS-3 #치매 #그레디언트 부스팅(XGBoost) #Machine learning #OASIS-3 #Dementia #Gradient boosting(XGBoost) #Stacking

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