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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.14 No.2
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 152 - 164 (13page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2025.14.2.152
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This paper discusses a machine learning-based approach to optimize acupuncture and moxibustion treatment (AMT). The goal is to develop a model that can offer personalized acupoints prescriptions for patients based on their symptoms, enhancing both the efficiency and effectiveness of treatment. A database comprising symptoms and acupoints prescriptions for 3,000 disease cases was used, and 11 machine learning algorithms were applied to learn from this data. The training process utilized 90% of the data for 5-fold cross-validation and 10% for testing to assess generalization ability. Intersection over Union (IoU) was chosen as the key evaluation metric for the models. The Seq2seq model with attention mechanism emerged as the best-performing algorithm, achieving an IoU of 95.72% on cross-validation and 95.33% on the test set. These results suggest that using Seq2seq with attention can significantly reduce subjectivity in acupoint selection and increase the efficiency of AMT. This approach provides a promising data-driven method for improving treatment precision and saving time in clinical settings.
목차
Abstract
1. Introduction
2. AMT and Machine Learning
3. Methodology
4. Experimental Results and Analysis
5. Conclusion
References
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