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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이인자 (동남보건대학교) 이준호 (동남보건대학교)
저널정보
대한방사선과학회 방사선기술과학 방사선기술과학 제43권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
495 - 502 (8page)

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In this study, the prevalence of osteoporosis was predicted based on 10 independent variables such as age, weight, and alcohol consumption and 4 tree-based machine-learning models, and the performance of each model was compared. Also the model with the highest performance was used to check the performance by clearing the independent variable, and Area Under Curve(ACU) was utilized to evaluate the performance of the model. The ACU for each model was Decision tree 0.663, Random forest 0.704, GBM 0.702, and XGBoost 0.710 and the importance of the variable was shown in the order of age, weight, and family history. As a result of using XGBoost, the highest performance model and clearing independent variables, the ACU shows the best performance of 0.750 with 7 independent variables. This data suggests that this method be applied to predict osteoporosis, but also other various diseases. In addition, it is expected to be used as basic data for big data research in the health care field.
#골다공증 #골밀도 #머신러닝 #XGBoost #예측모델

목차

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참고문헌 (27)

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박형무 / 2003 / 한국 폐경 및 폐경 주변기 여성에서 골다공증 예측을 위한 자가 측정표 (Osteoporosis Self assessment Toolfor Asian, OSTA)의 유용성 / Obstetrics & Gynecology Science 46(2):4~4 google schola Kang B / 2009 / Manual of bone densitometry / Cheongwoon google schola 유정훈 / 2020 / 연관성 규칙 기반 영양소를 이용한 골다공증 예측 모델 / 문화기술의 융합 6(3):457~462 google schola 이규철 / 2005 / 폐경기 여성들의 골다공증 예측인자로서 체중과 체질량지수의 비교 / Korean Journal of Family Medicine 26(10):15~19 dbpia 김기영 / 2018 / 머신러닝 기법을 활용한 피부 유형 판단 도구 모델에 관한 연구 / 조형미디어학 21(4):115~121 dbpia

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