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자료유형
학술저널
저자정보
조소영 (부산대학교병원 산부인과) 예수영 (부산가톨릭대학교)
저널정보
한국방사선산업학회 방사선산업학회지 방사선산업학회지 제18권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
173 - 176 (4page)
DOI
10.23042/radin.2024.18.3.173

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In this paper, general characteristics, blood tests, and ultrasound examination results were used toclassify the presence of polycystic ovary syndrome (PCOS). The classification algorithms used were SVM (SupportVector Machine) and k-NN (k-Nearest Neighbors). Out of a total of 300 data samples, 210 were used as trainingdata and 90 as test data. The results showed that SVM achieved higher accuracy compared to k-NN, confirming itsgreater utility in diagnosing the presence of PCOS. Future research is expected to improve classification performanceby incorporating various additional indicators and securing more data. Additionally, it is expected to serve as afoundational resource for predicting and classifying other diseases
#Polycystic ovary syndrome (PCOS) #Machine learning #Support Vector Machine (SVM) #k-Nearest Neighbor (k-NN)

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