2011년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
예후 분석을 위한 속성추출과 분류분석 방법의 최적의 조합 찾기 |
| 영문제목(English Title) |
Best Combination of feature selection and classification methods for prognosis |
| 저자(Author) |
서보연
윤영미
Boyeon Seo
Youngmi Yoon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 12 NO. 02 PP. 0175 ~ 0176 (2011. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
암 환자의 예후 예측은 매우 중요한 문제이다. 예후란 환자가 병에 걸렸을 때, 앞으로의 경과가 어떠할 것인가에 대한 의학적 전망을 말한다. 예후 예측은 가장 적합하고 효과적인 환자의 치료 방법을 결정하는 데 있어서 중요한 임상 기준이 된다. 본 논문에서는 예후를 예측할 수 있는 속성 집합을 찾기 위해 마이크로어레이 데이터를 분석한다. 두 가지 방법으로 속성 집합을 찾고, 각 경우에 대해 두 가지의 분류자를 적용하여 최적의 정확도를 보이는 조합을 찾는다.
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영문내용
(English Abstract) |
It's important to make a prognosis of cancer patient. Prognosis is a medical prediction on how his medical condition will be progressed for a cancer patient. Prognosis prediction could be a critical criteria on making an decision among various treatment approaches in a clinical setting. Our study analyzes a microarray gene expression data for selecting a feature set which can make a prognosis prediction. Our study finds a best combination with highest accuracy rate from two feature selection methods and two classification method.
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