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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 153 - 162 (10page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.6.153
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이상지질혈증은 비만, 대사증후군 및 심혈관 질환 등의 발생 가능성을 높인다. 따라서 이상지질혈증의 식별을 용이하게 하는 도구의 개발은 예방과 조기 발견을 위해 중요하다. 본 연구에서는 체성분 지표를 기반으로 이상지질혈증을 식별하기 위한 모델을 개발하고 그 성능을 비교하였다. 남성 820명을 대상으로 기계학습 방법을 사용하여 6개의 모델을 생성한 후 AUROC 및 F1 점수 등의 모델 성능 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가하였다. 분석 결과, 익스트림 그래디언트 부스팅 방법을 사용한 모델이 높은 성능을 나타냈고 연령, 몸통 위상각, 체지방률, 골격근률이 이상지질형증 식별에 중요한 변수로 선택되었다. 이 결과는 이상지질혈증을 비침습적으로 식별하는 체성분 지표의 잠재력을 입증하였다. 기계학습 알고리즘을 통한 질환의 식별은 임상의가 통찰력을 얻고 의사 결정을 하는데 도움이 될 것이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기계학습 기반 이상지질혈증 관련 질환 식별에 관한 기존 연구
Ⅲ. 기계학습 기법을 사용한 체성분 지표 기반 이상지질혈증을 식별 방법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
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