Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
멀티모달 오토인코더를 활용한 갑상선암 재발 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Prediction of Thyroid Cancer Recurrence using Multi-Modal Autoencoder |
| 저자(Author) |
김재현
이재원
신현정
Jaehyun Kim
Jaewon Lee
Hyunjung Shin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0792 ~ 0794 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구에서는 오토인코더 모델을 활용하여 갑상선암 환자의 재발 가능성을 예측하고자 한다. 갑상선 암 환자의 진단에 사용되는 데이터로는 TSH(Thyroid Stimulating Hormone) 호르몬 수치, Tg(Thyroglobulin) 호르몬 수치, TgAb(Tg Antibodies) 호르몬 수치, 병리학 정보가 있다. 기존의 기계학습을 활용한 갑상선암 관련 연구에서는 한 가지 유형의 데이터만을 이용하는 경향이 있었다. 이러한 방법은 모든 정보를 살펴 진단을 확정하는 현행 진단 방식과 거리가 멀며, 데이터를 충분히 활용하지 못한다. 따라서 본 연구는 하나의 모델에서 모든 데이터를 함께 사용한다. 제안하는 방법은 다중 인코더로 구성된 오토인코더 모델을 이용하여 세 종류의 호르몬 데이터와 병리학 데이터에서 종합적인 특성을 추출하고, 이것을 분류 레이어에 연결하여 분류하도록 학습시킨다. 실험 결과, 호르몬과 병리학 정보를 모두 이용한 제안 모델이 단일 데이터만을 이용한 모델보다 최대 약 58.1배의 성능 향상을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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