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Poster Session 차세대컴퓨팅 기술 전 분야(인공지능, 딥러닝 응용)

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

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    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

키워드

polycystic kidney disease deep learning multi-modal radiogenomics tabular data

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

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

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