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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제28권 제3호
발행연도
2007.1
수록면
355 - 362 (8page)

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Diabetes mellitus can cause devastating complications, which often result in disability and death, and diabetic nephropathy is a leading cause of death in people with diabetes. In this study, we tried to predict the onset of diabetic nephropathy from an irregular and unbalanced diabetic dataset. We collected clinical data from 292 patients with type 2 diabetes and performed preprocessing to extract 184 features to resolve the irregularity of the dataset. We compared several feature selection methods, such as ReliefF and sensitivity analysis, to remove redundant features and improve the classification performance. We also compared learning methods with support vector machine, such as equal cost learning and cost-sensitive learning to tackle the unbalanced problem in the dataset. The best classifier with the 39 selected features gave 0.969 of the area under the curve by receiver operation characteristics analysis, which represents that our method can predict diabetic nephropathy with high generalization performance from an irregular and unbalanced dataset, and physicians can benefit from it for predicting diabetic nephropathy.
#diabetic nephropathy #feature selection #support vector machine #cost-sensitive learning

목차

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참고문헌 (16)

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C. Elkan / 2001.08 / The foundations of cost-sensitive learning google schola C. J. C. Burges / 1998. / A tutorial on support vector machines for pattern recognition 2 : 121 ~ 167 google schola G. Sterner / 1998. / Raised platelet levels in diabetes mellitus complicated with nephropathy 244 : 437 ~ 441 google schola H. S. Choi / 2007. / A study on the multi-view based computer aided diagnosis in digital mammography 28 : 162 ~ 168 google schola H. S. Jo / 2004.10 / Quality control of diagnostic coding in the Korean Burden of Disease Project google schola

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