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저자정보
이수은 (한림대학교) 이상규 (춘천성심병원) 박현숙 (한림대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제6호
발행연도
2023.11
수록면
979 - 1,001 (23page)
DOI
10.7465/jkdi.2023.34.6.979

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경도인지장애 초기에는 뚜렷한 인지 저하 증상이 없어서 일반적인 노화와 구분이 쉽지 않으므로 조기에 발견하기가 어렵다. 경도인지장애의 초기 발견 및 관리는 인지장애의 중증도로의 이환을 낮추는 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 정상 노인과 경도인지장애 노인을 대상으로 수집된 고차원 데이터를 통해 경도인지장애 이상 (Anomaly)을 조기에 감지하는 “경도인지장애 이상감지 알고리즘”을 제안한다. 상대위험지표를 추출하고, 그 상대위험지표의 모든 조합으로 훈련한 예측모델의 정확도 (Accuracy)가 가장 높은 조합의 예측인자에 주목한다. 사실상 의료기관에서 예측모델을 조기진단에 활용하기는 쉽지 않다. 그 이유는 예측인자들에 대한 검사와 진단이 동반되어야 하기 때문이다. 본 연구의 아이디어는 예측인자의 이상구간을 찾아서 경도인지장애를 쉽게 발견하도록 하는 접근법에 있다. 그 예측인자들의 구간세분화 과정을 통하여, 예측인자들이 갖는 전체 구간 내에서 경도인지장애가 가 발생된 상대돗수가 가장 높은 최적이상구간을 출력하는 이상감지 알고리즘을 제안한다. 결과적으로 경도인지장애군의 예측인자는 대퇴골 전체 골밀도, 요추 골밀도, 삶의 질 만족도, 그리고 우울의 조합이 선택되었고, 모델성능의 정확도는 82.6%이다. 대퇴골 전체 골민도는 분류정확도 75.3% 기준에서 최적이상구간 Total_BMD≤0.688일 때에 경도인지장애의 상대돗수는 0.875이고, 요추 골밀도는 분류정확도 71.0% 기준에서 최적이상구간 L14_BMD≤0.755에서의 상대돗수는 0.889이다. 삶의 질 만족도는 분류정확도 73.9%기준에서 최적이상구간 GQOLD 30에서의 상대돗수는 0.909이고, 그 외 30<GQOLD≤42구간에서는 0.364로 급격히 감소했다. 우울 정도는 분류정확도 69.6% 기준에서 최적이상구간 10≤SGDS≤15에서의 상대돗수는 1.0이였다.
#경도인지장애 #서포트벡터머신 #연관규칙 #이상감지 #최근접 이웃 분류기법 #최적이상구간 #Anomaly detection #association rules #K-nearest neighbors #MCI #optimal anomaly intervals #support vector machine

목차

요약
1. 머리말
2. 데이터 설명
3. 분석 방법 및 결과
4. 결론
References
Abstract

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