지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In clinical decision support system (CDSS), unlike rule-based expert method, appropriate data-driven machine learning method can easily provide the information of individual feature (clinical test) for disease classification. However, currently developed methods focus on the improvement of the classification accuracy for diagnosis. With the analysis of feature importance In classification, one may infer the novel clinical test sets which highly differentiate the specific diseases or disease states. In this background, we introduce a novel CDSS that integrate a classifier and feature selection module together. Random forest algorithm is applied for the classifier and the feature importance measure. The system selects the significant clinical tests discriminating the diseases by examining the classification error during backward elimination of the features. The superior performance of random forest algorithm in clinical classification was assessed against artificial neural network and decision tree algorithm by using breast cancer, diabetes and heart disease data in DCI Machine Learning Repository. The test with the same data sets shows that the proposed system can successfully select the significant clinical test set for each disease.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 소개
3. 알고리즘 및 시스템
4. 성능 평가
5. 결론
감사의 글
참고문헌
저자소개
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - DL Hudson / 1990 / A neural network learning algorithm, for development of diagnostic decision strategies / IEEE Engineering in Medicine and Biology 12 : 1451 ~ 1452
2. [학술지(정기간행물)] - SJ Fakih / 2006 / LEAD: A methodology for learning efficient approaches to medical diagnosis, IEEE Trans / Information Technology in Biomedicine 10 (2) : 220 ~ 228
3. [단행본] - RO Duda, R.O. / 1973 / Pattern Classification and Scene Analysis / Wiley-Interscience
4. [단행본] - DL Hudson / 1999 / Neural Networks and Artificial Intelligence in Biomedical Engineering / IEEE Press/Wiley
5. [학술지(정기간행물)] - Breiman L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45 : 5 ~ 32
2. [학술지(정기간행물)] - SJ Fakih / 2006 / LEAD: A methodology for learning efficient approaches to medical diagnosis, IEEE Trans / Information Technology in Biomedicine 10 (2) : 220 ~ 228
3. [단행본] - RO Duda, R.O. / 1973 / Pattern Classification and Scene Analysis / Wiley-Interscience
4. [단행본] - DL Hudson / 1999 / Neural Networks and Artificial Intelligence in Biomedical Engineering / IEEE Press/Wiley
5. [학술지(정기간행물)] - Breiman L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45 : 5 ~ 32
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
A Study on Feature Selection Method based on Random Forest for Cancer Diagnosis System
한국정보기술학회논문지
2008 .06
-
의사 결정 트리와 랜덤 포레스트 모델 분석
Proceedings of KIIT Conference
2018 .06
-
Biological Feature Selection and Disease Gene Identification using New Stepwise Random Forests
Industrial Engineering & Management Systems
2017 .03
-
프로세스 중심의 진료의사결정 지원 시스템 구축
산업공학 (IE interfaces)
2007 .12
-
One Channel Five-Way Classification Algorithm For Automatically Classifying Speech
한국음향학회지
1998 .01
-
Object Classification Method Using Dynamic Random Forests and Genetic Optimization
한국컴퓨터정보학회논문지
2016 .05
-
랜덤포레스트와 유전알고리즘을 이용한 표적 분류 기법
대한전자공학회 학술대회
2016 .11
-
Random Forest Classifier for Machine Fault Diagnosis
대한기계학회 춘추학술대회
2006 .11
-
Fault Diagnosis of Induction Motor using Decision Tree with An Optimal Feature Selection
ICPE(ISPE)논문집
2007 .10
-
Classification of cardiotocograms using random forest classifier and selection of important features from cardiotocogram signal
Biomaterials and biomedical engineering
2015 .01
-
Performance Improvement in a Classification Method by using Statistical Pre-processing
제어로봇시스템학회 논문지
2019 .01
-
Feature Selection : A literature Review
SmartCR
2014 .06
-
Defect Classification Using Random Feature Selection and Bagging
대한전자공학회 기타 간행물
2008 .01
-
다변량 데이터의 분류 성능 향상을 위한 특질 추출 및 분류 기법을 통합한 신경망 알고리즘
산업공학 (IE interfaces)
2011 .06
-
A Feature Selection-based Ensemble Method for Arrhythmia Classification
JIPS(Journal of Information Processing Systems)
2013 .01
-
An Optimal Feature Selection Method based on Random Forests for Activity Recognition with Smartphone Sensors
한국정보과학회 학술발표논문집
2014 .06
-
특징 추출 비용에 민감한 분류를 위한 선형 분류기 최적화 알고리즘
대한전자공학회 학술대회
2014 .06
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
랜덤 포레스트를 이용한 머리 방향 인식
이동훈
,
오성희
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
2013
.08
슈퍼컴퓨터 환경에서 랜덤 포레스트의 효율적인 학습 방법
유병인
,
최창규
,
한재준
외 1명
대한전자공학회 학술대회
2013
.07
쌀겨 분말을 첨가한 스폰지 케이크의 품질특성
권민석
,
이명호
Culinary Science & Hospitality Research
2015
.06
모바일 클라우드를 사용한 의료용 앱의 CDSS 서비스
윤여훈
,
김일곤
,
이병기
한국정보과학회 학술발표논문집
2011
.06
지식 엔진을 이용한 당뇨 유헬스 서비스 개발과 적용 사례
최민희
,
김정아
,
장학철
한국정보기술학회지
2010
.12
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-560-019063958