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저자정보
성수진 (창원대학교) 권수범 (엠텍글로벌) 윤지욱 (부산대학교) 오진영 (창원대학교) 차정원 (창원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제12호
발행연도
2020.12
수록면
550 - 555 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2020.26.12.550

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

리워드를 이용한 설명 가능 마취용 처치 추천 딥뉴럴 네트워크
성수진 ,  차정원 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.12 학술대회자료
마취용 처치 추천을 위한 설명 가능한 딥뉴럴 네트워크
성수진 ,  권수범 ,  윤지욱 외 2명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2020.12 학술저널

2019

마취용 처치 추천을 위한 설명 가능한 딥뉴럴 네트워크
성수진 ,  귄수범 ,  윤지욱 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 수술 중 환자에 대한 17개의 생체정보(Vital sing)에 대응하여 주어진 처치 후보 중 최적의 처치 방법을 추천하는 마취용 처치 추천 모델 구축 방법을 제안한다. 의학 분야 시스템의 결과는 최종적으로 사람에게 적용되기 때문에 모델의 결과에 대한 신뢰성 확보가 중요하다. 제안 모델은 가중치 곱에서 이루어지는 합 연산을 max-pooling으로 대체해 각 입력 자질에 대한 가중치를 독립적으로 계산한다. 따라서 모델은 gradient descent를 이용하여 학습될 수 있으며, 추천된 결과에 대한 근거를 제시할 수 있다. 양산부산대병원의 데이터를 이용한 예비 실험을 통해 가능성을 보이며, 추가로 수집한 정형데이터에 적용하여 효용성을 확인하였다.
#딥러닝 #설명 가능한 인공지능 #마취 처치 추천 #정형 데이터 #deep learning #explainable AI #anesthetic treatment recommendation #structured data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터
3. 제안 방법
4. 실험 결과 및 토의
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Olivier Caelen, GianlucaBontempi, and Luc Barvais, Machine learning techniques for decision support inanesthesia, Conference of AIME, Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 165-169, 2007. google schola H. C. Lee, C. W. Jung, Anesthesia research in the artificial intelligence era, Anesth Pain Med, 13, pp. 248-255, 2018. google schola Brett L Moore, Larry D Pyeatt, Vivekanand Kulkarni, Periklis Panousis, KevinPadrez, and Anthony G Doufas, Reinforcement Learning for Closed-Loop PropofolAnethesia: A study in Human Volunteers, Journal of Machine Learning Research, 15, pp. 655- 696, 2014. google schola Mansour Esmaeilpour, Ali Reis Ali Mohammadi, Analyzing the EEG Signals in Orderto Estimate the Depth of Anesthesia Using Wavelet and Fuzzy Neural Networks, IJIMAI, Vol. 4, No. 2, pp. 12-15, 2016. google schola [Online] Avaliable: https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/problem12.html (down loaded 2020, April. 3)

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