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송민석 (한동대학교) 정혜윰 (한동대학교) 이승용 (한동대학교) 이종원 (한동대학교) 김동현 (뉴로핏) 안민규 (한동대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
889 - 893 (5page)

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치매 진단을 위해, 의사들은 여러 수기 검사를 먼저 진행한 후 확실한 진단을 위해 의료 영상(Magnetic Resonance Image: MRI) 등을 이용한다. 비용과 시간이 많이 소요되는 MRI 영상을 제외한 수기 검사만으로도 치매를 정확히 진단할 수 있다는 통계적 유의성을 얻고자 본 연구를 진행하였다. Open MRI database 인 ADNI 에서 제공하는 환자의 MRI 영상 이외의 메타데이터를 활용하여 치매를 진단하는 모델을 구성하였다. 진단하는 모델로는 Random Forest Regression 과 Multinomial Logistic Regression 을 사용하여 최대 78%의 정확도를 얻었으며, 각각의 모델로부터 Feature Importance 를 추출하여 치매를 진단함에 있어서 중요한 요소들을 정리해 보았다.
#Dementia #Alzheimer's disease #Clinical Data

목차

요약문
1. 서론
2. 배경 지식 및 분석
3. 방법
4. 결과
5. 토의
6. 결론
참고 문헌

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