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dc.contributor.author 김은주 -
dc.contributor.author 이선영 -
dc.contributor.author 조국래 -
dc.contributor.author 손종욱 -
dc.contributor.author 최은숙 -
dc.date.accessioned 2023-05-03T13:40:23Z -
dc.date.available 2023-05-03T13:40:23Z -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/45869 -
dc.description.abstract 질량 분석 및 기계 학습에 기초한 암 진단에 사용하는 분류 모델 최적화 장치 및 그 방법이 개시된다. 분류 모델 최적화 방법은 암 환자의 암 조직으로부터 추출한 질량 스펙트럼 및 정상인의 정상 조직으로부터 추출한 질량 스펙트럼을 포함하는 학습 데이터를 획득하는 단계; 상기 학습 데이터에 포함된 질량 스펙트럼들을 전처리하기 위한 전처리 파라미터를 최적화하는 단계; 최적화된 전처리 파라미터로 상기 학습 데이터에 포함된 질량 스펙트럼들을 전처리하여 질량 스펙트럼들 각각의 특징을 결정하는 단계; 및 상기 질량 스펙트럼들 각각의 특징을 이용하여, 환자의 암 발병 여부를 판단하기 위한 분류 모델을 학습하는 단계를 포함할 수 있다. -
dc.title 질량 분석 및 기계 학습에 기초한 암 진단에 사용하는 분류 모델 최적화 장치 및 그 방법 -
dc.title.alternative APPARATUS AND METHOD FOR OPTIMIZING CLASSIFICATION MODELS FOR CANCER DIAGNOSIS BASED ON MASS ANALYSIS AND MACHINE LEARNING -
dc.type Patent -
dc.publisher.country KO -
dc.identifier.patentApplicationNumber 10-2019-0017928 -
dc.date.application 2019-02-15 -
dc.identifier.patentRegistrationNumber 10-2527149 -
dc.date.registration 2023-04-25 -
dc.contributor.assignee (재)대구경북과학기술원(100/100) -
dc.type.iprs 특허 -
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Division of Electronics & Information System 3. Patents

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