• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.432-438
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• 2009

본 연구에서는 마이크로 라만 스펙트럼을 이용한 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올 간섬유증의 진단을 위해, 전처리 과정을 거친 스펙트럼으로부터 변별력 있는 피크를 추출하여 자동 분류기를 이용한 진단하는 방법을 살펴보았다. 전처리 단계에서는 기준선의 왜곡을 제거한 후 피크 보존에 유용한 Savitzky-Golay 필터를 이용하여 smoothing하였다. 전처리 후 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증을 구분할 수 있는 변별력 있는 스펙트럼 피크를 확인하고 이를 이용하여 MAP과 신경망으로 분류하였으며 실험 결과에 의하면 제안한 전처리 방법과 자동 분류기로 만성 에탄올성 간섬유증과 급성 알코올성 간 손상을 80% 이상 분류할 수 있었고, 이는 특징 벡터로 사용한 피크가 간 질병 진단에 사용될 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.33-38
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• 2013

본 논문에서는 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증이 유도된 마우스로부터 획득한 라만 스펙트럼에서 배경 잡음을 제거하기 위한 기준선 추정 방법을 조사하였다. 기준선을 추정하기 위해 일차 미분, 선형계획법, rolling ball을 이용한 방법을 적용하였다. 각 방법의 적절한 압력 파라미터를 MAP(maximum a posteriori probability)의 훈련율에 의해 결정하였다. 실험 절과에 따르면 rolling ball 알고리즘을 이용한 기준선 추정 방법이 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증의 MAP 분류에서 평균 89.4%로 가장 좋은 결과를 나타냈다. 이 결과로부터 라만 스펙트럼의 기준선 추정에 적절한 방법과 파라미터를 결정하는 것이 분류 성능에 미치는 영향을 확인하였다.