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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
신영철 (연세대학교) 김성우 (연세대학교) 채동식 (가톨릭관동대학교) 유선국 (연세대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제2호(통권 제507호)
발행연도
2020.2
수록면
99 - 106 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.2.99

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

머신러닝 기반 무릎 골 관절염 심각도 분류를 위한 특징 중요도 분석
신영철 ,  김성우 ,  채동식 외 1명 전자공학회논문지 2020.02 학술저널
X-ray 및 기본 임상정보를 활용한 딥러닝 기반 무릎 골 관절염 위험도 분류 연구
신영철 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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이 논문에서는 골관절염 이니셔티브 (The OsteoArthritis Initiative, OAI) 데이터 셋을 사용하여 4가지 통계학적 방법으로 무릎 골 관절염 심각도 분류와 관계된 6가지의 임상정보와 18가지 X-ray영상 특징들의 중요성을 평가하였다. 또한, 중요도가 높게 평가된 특징들을 활용하여 무릎 골 관절염 심각도 분류 점수체계인 Kellgren-Lawrence Grade(K-L Grade)를 머신러닝방법 중 하나인 Random Forest로 분류하였다. 특징 중요도 평가 결과로는, 관절간격감소(Joint Space Narrowing, JSN), 골극(Osteophytes, OS), 골 경화증(Osteosclerosis, SC)이 모든 특징 중요도 평가 방법에서 상위 5위를 이상을 차지 하였다. 심각도 분류 결과로는, 24가지 전체 특징을 사용한 모델의 분류 정확도가 93.7%, 임상 정보, JSN 및 OS를 포함하는 12가지 특징을 활용한 모델의 정확도는 93.4%로 나타났다. 영상학적 특징들을 18개에서 1/3인 6개로 감소시킨 두 번째 모델은, 영상학적 특징을 얻기 위한 계산 비용은 더 적지만, 정확도는 전체 특징을 활용한 모델의 정확도와 유사하였다.
#무릎 골관절염 #기계학습 #특징 중요도 #심각도 분류 모델 #의사결정지원시스템

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 고찰
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Byung Sung Kim / 2009 / Osteoarthritis / Korean J Fam Med 30(11 Suppl) google schola Osteoarthritis (statistical data-investigation term) / 2010 / National Health and Nutrition Survey google schola Health Insurance Review and Assessment Service / Frequency of disease statistics google schola TIULPIN, Aleksei / 2018 / Automatic knee osteoarthritis diagnosis from plain radiographs:A deep learning-based approach :1727 google schola KELLGREN, J. H / 1957 / Radiological assessment of osteo-arthrosis / Annals of the rheumatic diseases 16(4):494 google schola

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