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정밀의료를 위한 Radiogenomics 기반 환자 프로필 결합 딥러닝 ADPKD 분류 모델
Deep Learning ADPKD Classification Model Combining Radiogenomics-based Patient Profiles for Precision Medicine

  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2025 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2025.05) 바로가기
  • 페이지
    pp.126-128
  • 저자
    파르예프 오이벡, 김영우
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468924

원문정보

초록

한국어
PKD(다낭성 신장 질환)는 신장에 낭종이 형성되어 치명적인 합병증을 유발할 수 있는 질환으로, 완치가 불가능하여 정확한 진단과 약물을 이용한 평생 관리가 필요하다. 그러나 환자 별 다양한 요 인으로 인해 진단이 복잡하여 신부전으로 진행될 위험이 높다. 본 연구에서는 다기관에서 수집한 3D MR 이미지와 임상 데이터를 활용하여, 이미지에서 ResNet-152 모델을, 임상 데이터에서 MLP 를 사용해 특징을 추출하고, 이를 결합한 멀티모달 분류 방법을 제안했다. 제안된 방법은 정확도 73.9%, F1-score 0.754를 달성하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 실험방법
2.1. 데이터셋
2.2. 전처리
2.3. 제안 방법
3. 실험결과
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

  • 파르예프 오이벡 [ Valiyev Oybek Marufjon Ugli | 국립금오공과대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 김영우 [ Youngwoo Kim | 국립금오공과대학교 컴퓨터공학부 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      2021~2025
    • 십진분류
      KDC 566 DDC 004