• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.761-766
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• 2023

본 논문에는 경도의 좌심실 이완 기능 장애 유무를 분류하기 위해 TI을 측정하였다. 분류에 사용된 기계 학습 모델은 SVM과 KNN을 이용하였다. 총 306개의 데이터 중에서 206개는 트레이닝 데이터, 100개는 테스트 데이터로 사용하였다. 그 결과, SVM이 KNN에 비하여 비교적 높은 정확도를 보여 좌심실 이완 기능 장애 유무 진단에 더 유용함을 확인했다. 향후 연구에서 TI 뿐만 아니라 심장의 기능을 평가하는 다양한 지표들을 추가하고 더 많은 데이터를 확보한다면 분류 성능을 더 높일 수 있을 것으로 기대된다. 나아가, 타 질환의 예측 및 분류, 증가하는 검사 건수에 비해 부족한 의료 인력 문제를 해결하는데 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.