Acknowledgement
이 논문은 2020년도 정부(과기정통부)의 재원으로 한국연구재단 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2019M3E5D1A02067961). 이 논문은 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2017R1A2B4012559).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
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- Pages.784-787
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- 2020
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Review of Lung Cancer Survival Analysis with Multimodal Data
다중 모드 데이터를 사용한 폐암 생존분석 검토
- Choi, Chul-woong (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University) ;
- Kim, Hyeon-Ji (Dept. of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University) ;
- Shim, Eun-Seok (Dept. of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University) ;
- Im, A-yeon (Dept. of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University) ;
- Lee, Yun-Jun (Dept. of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University) ;
- Jeong, Seon-Ju (Dept. of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University) ;
- Kim, Kyung-baek (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University)
- 최철웅 (전남대학교 인공지능융합학과) ;
- 김현지 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
- 심은석 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
- 임아연 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
- 이윤준 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
- 정선주 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
- 김경백 (전남대학교 인공지능융합학과)
- Published : 2020.11.05
Abstract
폐암 환자의 생존율을 예측할 때 미국암연합회(AJCC)의 TNM병기 분류체계에 의해 진단되는 최종병기를 많이 사용한다. 최종병기는 폐암환자의 임상데이터 중 하나로 종양의 위치, 크기, 전이정도를 고려하여 환자의 폐암 상태를 판별하는 정보이다. 최종병기는 개략적인 환자의 상황을 설명하는 데 효과적이지만, 보다 구체적인 생존분석을 위해서는 임상데이터 뿐만 아니라 PET/CT와 같은 영상 데이터를 함께 분석해야 한다. 이 논문에서는 데이터 과학적 접근을 통해 폐암환자의 임상데이터, CT영상과 PET영상 등 다양한 종류의 데이터를 함께 활용하는 생존분석기법을 검토한다. 실험을 통해 다중 모드 데이터를 활용하는 생존분석을 위해 비선형모델 개발과 Feature임베딩 기법 고도화가 필요함을 확인하였다.
Keywords