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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박아론 (전남대학교) 백성준 (전남대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 第48卷 CI編 第4號
발행연도
2011.7
수록면
21 - 26 (6page)

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특징 순위 방법은 데이터에 대한 정보와 관련된 특징을 구별하는데 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 혈소판으로부터 측정된 라만 스펙트럼에서 퇴행성 뇌신경질환과 혈관성 인지증의 분류에 특징 순위를 이용하는 방법을 제안하였다. 퇴행성 뇌신경 질환인 알츠하이머병(Alzheimer’s disease)과 파킨슨병(Parkinson’s disease) 그리고 혈관성 인지증(vascular dementia)을 유도한 실험용 쥐의 혈소판에서 측정한 스펙트럼은 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 노이즈를 제거하고 로컬 최저점에 선형 보간법(linear interpolation)으로 배경 잡음을 제거한다. 전처리 과정을 수행한 스펙트럼에서 분류정확도와 계산복잡도를 개선하기 위해 특징 순위 방법을 이용하여 주요 특징을 선택하였다. 선택된 특징들은 PCA(principal component analysis) 방법으로 변환하여 주성분의 수를 변화시키며 MAP(maximum a posteriori)으로 분류하고 전체 특징을 사용한 경우의 분류 결과와 비교
하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 적용한 모든 실험에서 분류 시스템의 계산복잡도를 현저하게 감소시키고 분류정확도는 부분적으로 증가하였다. 특히 파킨슨병과 정상을 분류하는 실험에서 제안한 방법이 전체 특징을 사용한 경우보다 모든 주성분의 수에서 분류정확도가 높았으며 평균 1.7 %의 성능이 향상되었다. 이 결과에서 분류정확도와 계산복잡도의 개선을 고려하면 제안한 방법이 혈소판 라만 스펙트럼에서 퇴행성 뇌신경질환과 혈관성 인지증의 분류 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 혈소판 라만 스펙트럼과 전처리
Ⅲ. 특징 순위와 실험 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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