ETRI-Knowledge Sharing Plaform

ENGLISH

성과물

논문 검색
구분 SCI
연도 ~ 키워드

상세정보

학술지 노인코호트 DB를 이용한 딥러닝 기반의 뇌졸중 질환 예측 모델
Cited - time in scopus Download 103 time Share share facebook twitter linkedin kakaostory
저자
유재학, 권순현, 호치멍 벤자민, 이경란, 김내수, 표철식, 박세진
발행일
202006
출처
디지털콘텐츠학회논문지, v.21 no.6, pp.1191-1200
ISSN
1598-2009
출판사
한국디지털콘텐츠학회
DOI
https://dx.doi.org/10.9728/dcs.2020.21.6.1191
초록
뇌졸중은 전 세계적으로 암과 심장질환 다음으로 발병하는 중요한 사망원인이며, 통계청의 사망 통계분석에 따르면 매일 70여명의 사망자가 발생하고 있다. 특히, 2030년에는 인구 고령화로 인하여 뇌졸중과 관련된 질환 발생이 3배 이상 급증할 것으로 예상되고 있다. 따라서 뇌졸중 질환으로 사망과 진료비 부담을 줄이고 사회적 손실을 최소화하기 위한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 기반의 뇌졸중 질환 예측을 가능케 하는 새로운 모델을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 국민건강보험공단에서 공개한 60세 이상의 고령자 코호트 558,147명의 데이터를 이용하여 뇌졸중 질환 예측 모델을 검증하였다. 실험을 통하여 한국인 고령자를 위한 뇌졸중 질환 예측 결과와 모델의 정확성을 확인하였다.
KSP 제안 키워드
Convolution neural network(CNN)
본 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 - 비영리 (CC BY NC) 조건에 따라 이용할 수 있습니다.
저작자 표시 - 비영리 (CC BY NC)