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Mixture of Expert 모형에 기반한 당뇨병 진단 분류 = Classification of the Diagnosis of Diabetes based on Mixture of Expert Model
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학술지명
韓國컴퓨터情報學會論文誌(Journal of the Korea society of computer and information)
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2014
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Korean
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KCI등재
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149-157(9쪽)
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당뇨병은 급성합병증을 예방하고 장기간의 합병증의 위험도를 감소하기 위하여 지속적인 치료와 환자 자가 관리교육이 필요한 만성질환이다. 또한 전 세계적으로 당뇨병에 대한 유병률과 사망률이 대부분의 인구집단에서 역학적 비율에 도달하였다. 많은 연구에서 당뇨병에 대한 조기진단은 적절한 치료와 생활습관을 지키는 관리를 통하여 발병을 예방하는데 도움을 줄 수 있으며, 이를 통하여 당뇨병의 합병증을 감소시키고 생존률을 향상시킬 수 있다고 보고하고 있다. 본 연구는 PIMA Indians 당뇨 데이터에 대하여 mixture of expert 모형을 적용하여 당뇨유병환자의 여부를 분류하고, 이를 로지스틱 회귀분석, 신경망분석의 성능과 비교함으로서 그 유용성을 주장하고자 하였다. 연구결과 정확도 및 ROC 곡선, c-통계량에서 ME 모형이 다른 분류도구들에 비해서 높게 나타남을 확인할 수 있었다.
더보기Diabetes is a chronic disease that requires continuous medical care and patient-self management education to prevent acute complications and reduce the risk of long-term complications. The worldwide prevalence and incidence of diabetes mellitus are reached epidemic proportions in most populations. Early detection of diabetes could help to prevent its onset by taking appropriate preventive measures and managing lifestyle. The major objective of this research is to develop an automated decision support system for detection of diabetes using mixture of experts model. The performance of the classification algorithms was compared on the Pima Indians diabetes dataset. The result of this study demonstrated that the mixture of expert model achieved diagnostic accuracies were higher than the other automated diagnostic systems.
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기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.44 | 0.44 | 0.44 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.43 | 0.38 | 0.58 | 0.15 |
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