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    유방암은 여성에게 가장 흔한 암으로, 분자적 아형에 따른 환자 맞춤형 치료 전략이 필요하다. 이는 유방암에 국한되지 않으며, 암의 아형을 높은 정확도로 분류하는 것은 암 치료 전략이나 연구 등에 있어 중요한 작업이다. 본 연구에서는 유전자 발현 데이터를 이용하여 유방암 및 기타 암에 대한 아형 분류 정확도를 향상시키기 위해 트랜스포머 기반의 모델인 가상 ... 전체 초록 보기

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      UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092112803