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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
1,273 - 1,284 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

태아심박동 자료를 위한 분류기법들의 비교에 관한 연구 : A Comparison Study on Classification Methods using Fetal Heart Rate Data
박보영 수학과 2015.01 학위논문
태아심박동 자료를 위한 분류기법들의 비교에 관한 연구
박보영 ,  강희재 ,  윤옥수 외 1명 Journal of The Korean Data Analysis Society 2015.01 학술저널

초록· 키워드

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본 연구는 태아의 안녕평가를 위해 중요한 자료로 이용되고 있는 태아심박동(fetal heart rate) 자료에서 최적의 분류기법을 찾는데 목적이 있다. 특히 정상태아와 자궁내 발육제한(interine growth restriction; IUGR) 태아를 분류 할 수 있는 최적의 모형을 찾고자 한다. 분류기법들은 모수적 분류기법인 선형 판별분석(linear discriminant analysis)및 로지스틱 회귀분석(logistic regression)과 비모수적 방법으로 의사결정나무(decision tree), -최근접 이웃(-nearest neighbor) 및 지지도벡터기계(support vector machine; SVM)를 시행하였다. 또한 성능평가 측도로 정확도(accuracy)뿐 아니라 임상자료에서 널리 이용되는 측도인 특이도(specificity)와 민감도(sensitivity)를 함께 고려하여 그 성능을 비교하였다. 분석 결과, -최근접 이웃을 제외한 4가지 분류기법은 90%이상의 높은 정확도를 보여 주었다. 또한 5가지 분류기법 모두 0.850 이상의 높은 특이도 값을 보였고, 민감도에서 선형 판별분석과 SVM이 각각 0.890과 0.898로 가장 우수하였다. 한편, 민감도와 특이도 값을 동시에 고려하기 위한 측도인 안정된 정확도(balanced accuracy)는 SVM에서 0.930 그리고 선형 판별분석과 로지스틱 회귀분석이 각각 0.928과 0.912로 나타났다.
#태아심박동 #선형 판별분석 #지지도벡터기계 #민감도 #특이도 #Fetal heart rate #Linear discriminant analysis #Support vector machine #Sensitivity #Specificity

목차

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Pincus, S. / 1992 / Approximate entropy : A regularity measure for fetal heart rate analysis / Obstetrics and Gynecology 79(2):249~255 google schola Quinlan, J. R. / 1986 / Induction of decision trees / Induction of Decision Trees 1:81~106 google schola Redman, C. W. / 1993 / Communicating the significance of the fetal heart rate record to the user / British Journal of Obstetrics and Gynaecology 100(9):24~27 google schola Sameshima, H. / 2005 / Predictive value of late decelerations for fetal acidemia in unselective low-risk pregnancies / American Journal of Perinatology 22:19~23 google schola Searle, J. / 1988 / Computerized analysis of resting fetal heart rate tracings / Obstetrics and Gynecology 71:407~411 google schola

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