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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고종민 (조선대학교) 임승우 (동강대학교) 정헌 (초당대학교) 이상웅 (조선대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제12권 제4호
발행연도
2016.1
수록면
47 - 57 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

MRI를 이용한 치매 진단을 위한 패턴인식 기법의 비교평가에 대한 연구
고종민 소프트웨어융합공 2016.01 학위논문
MRI를 이용한 치매 진단을 위한 패턴인식 기법의 비교분석
고종민 ,  임승우 ,  정헌 외 1명 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 2016.01 학술저널

초록· 키워드

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고령화 사회가 속화 됨에 따라 노인성 질환도 격하게 증가하고 있는 추세이다. 특히 치매는 나이가 들어감에 따 라 발병률이 높아지고 있는 질병이기 때문에 치매에 한 심이 높아지고 있다. 최근 치매증상을 조기 발견함으로 서 치료가 가능하다는 연구에 의하여 조기진단의 요성이 높아지고 있다. 치매 진단을 해 자기공명상(MRI)데 이터를 가지고 실험하다. 본 논문에서는 MRI의 특정 정보 데이터를 가지고 패턴인식 분야에서 자주 쓰이는 알고 리즘에 해 비교 평가해 보았다. 패턴인식 알고리즘인 주성분분석, 선형별분석, 서포트 벡터 머신, 딥러닝을 활 용하여 치매조기진단을 해 정상, 경도인지장애, 치매환자를 구분한다. 각 알고리즘에 한 특징을 알아보고 한 알고리즘을 선택하여 치매조기진단에 기여하도록 알고리즘을 비교 분석하다.
#PCA #LDA #SVM #Deep Learning #MRI data

목차

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참고문헌 (21)

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홍정민 / 2012 / 치매와 경도인지장애에 대한 고찰 / 한국콘텐츠학회지 10(2):25~30 dbpia Allan Levey / 2013 / Alzheimer's Disease:Overview and Current Research google schola Ronald C. Petersen / 1999 / Mild cognitive impairment:clinical characterization and outcome / Arch Neurol 56(3):303~308 google schola 2013년 사망원인통계 google schola 2014 고령자 통계 google schola

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