KCI등재
Machine learning-based risk factor analysis for periodontal disease from a Korean National Survey
저자
손호선 (충북대학교) ; 최은선 (충북대학교 빅데이터협동과정) ; Yan-Sub Cho (Department of Management Information Systems, Chungbuk National University) ; 차은종 (충북대학교) ; 강태건 (Institute for Trauma Research, College of Medicine, Korea University) ; 김경아 (충북대학교)
발행기관
학술지명
Journal of Biomedical and Translational Research(Journal of Biomedical Research)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
17-28(12쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
Periodontal disease is a chronic but treatable condition which often does not cause pain during the initial stages of the illness. Lack of awareness of symptoms can delay initiation of treatment and worsen health. The aim of this study was to develop and compare different risk prediction models for periodontal disease using machine learning algorithms. We obtained information on risk factors for periodontal disease from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) dataset. Principal component analysis and an auto-encoder were used to extract data on risk factors for periodontal disease. A synthetic minority oversampling technique algorithm was used to solve the problem of data imbalance. We used a combination of logistic regression analysis, support vector machine (SVM) learning, random forest, and AdaBoost to classify and compare risk prediction models for periodontal disease.
In cases where we used principal component analysis (PCA) to extract risk factors, the recall was higher than the feature selection method in the logistic regression and support-vector machine learning models. AdaBoost’s recall was 0.98, showing the highest performance of both feature selection and PCA. The F1 score showed relatively high performance in AdaBoost, logistic regression, and SVM learning models. By using the risk factors extracted from the research results and the predictive model based on machine learning, it will be able to help in the prevention and diagnosis of periodontal disease, and it will be used to study the relationship with various diseases related to periodontal disease.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (계속평가) | |
2021-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (재인증) | KCI후보 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2016-01-04 | 학술지명변경 | 한글명 : Journal of Biomedical Research -> Journal of Biomedical and Translational Research외국어명 : Journal of Biomedical Research -> Journal of Biomedical and Translational Research | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.03 | 0.03 | 0.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.08 | 0.07 | 0.306 | 0.04 |
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