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저자정보
박성홍 (아주대학교) 이동기 (아주대학교의료원) 홍창형 (아주대학교의료원) 신현정 (아주대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
2,779 - 2,788 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

치매 진행 예측을 위한 전향적 분류 알고리즘
박성홍 ,  이동기 ,  홍창형 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
치매 진행 예측을 위한 전향적 분류 알고리즘
박성홍 ,  이동기 ,  홍창형 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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치매는 급속한 인구 고령화로 인해 심각한 문제로 대두되고 있지만, 불분명한 발병 원인과 치료법의 부재로 예방을 통한 발병 지연이 유일한 해결책이다. 따라서 전구 단계인 경도인지장애에서 치매로의 전환 여부를 조기에 예측하는 것이 중요하다. 뇌영상 기술의 발전으로 기계 학습 알고리즘을 활용한 뇌위축 패턴 학습 및 치매 진행 예측에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 진단 당시에 피험자의 뇌영상에서 확인할 수 있는 전환군과 비전환군 간의 차이가 적을 뿐만 아니라 집단 내 변동성이 크기 때문에 알고리즘 학습에 어려움이 있다. 반면, 일정 시간이 지나면 전환군은 현저한 뇌위축을 보이는 데 비해 비전환군에서는 그 변화가 미세하여 학습 모델의 판별력을 향상시킨다. 이에 본 연구에서는 뇌 영상을 미래에 투영하여 분류를 수행하는 방법, 즉 전향적 분류를 제안한다. 제안 방법을 147명의 뇌영상 데이터에 적용하여 기존 연구를 능가하는 정확도를 도출할 수 있었고, 치매 진행에 유의한 영향을 미치는 뇌 영역을 확인할 수 있었다.

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