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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 175 - 184 (10page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2023.21.8.175
이용수
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본 연구는 기계학습 기반으로 비침습적 생체지표들을 이용하여 적극적인 혈당 관리를 필요로 하는 당뇨 및 공복혈당 장애 분류 모델을 생성하고 성능을 비교하는 것을 목적으로 한다. 총 215명의 40세 이상 69세 미만의 여성을 대상으로 6개의 기계학습 알고리즘을 이용하여 모델을 생성하고 중첩 교차검증(Nested cross-validation)을 사용하여 성능을 비교하였다. 그 결과 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀분석의 성능이 다소 높게 나타났고 맥박수 표준편차(STD_PR)와 이완기의 면적(Dias_area)이 상대적으로 중요도가 높은 변수로 나타났다. 연구 결과는 당뇨 및 공복혈당 장애 분류를 위한 비침습적 변수의 가능성을 보여주었다. 또한 기계학습 알고리즘을 사용한 분류는 임상의가 의사 결정을 하고 의료 서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 예상된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기계학습 기반 질환 예측 및 분류 관련 기존 연구
Ⅲ. 기계학습 기반 당뇨 및 공복혈당 장애 분류 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
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