Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
- 2005.11b
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- Pages.799-801
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- 2005
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- 1598-5164(pISSN)
Feature Selection and Classification Methods for Tumor Classification
종양 분류를 위한 특징 추출 및 분류 기법
- Park, Yun-Jung (Department of Computer Science and Engineering, Ewha Womans University) ;
- Lee, Min-Su (Department of Computer Science and Engineering, Ewha Womans University) ;
- Park, Seung-Soo (Department of Computer Science and Engineering, Ewha Womans University)
- Published : 2005.11.01
Abstract
현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.
Keywords