GA와 SVM에 근거한 Fusion Method을 이용한 암 진단시스템에 관한 연구

A Study on Cancer Diagnostic System Using a Fusion Method based on Genetic Algorithm and Support Vector Machine

혈액에서 추출된 프로테옴 패턴(단백질 DNA 정보)는 인간 신체 기관의 병리학적 상태를 잠재적으로 반영하고 있다. 신체기관의 질병이나 이상은 이러한 프로테옴 패턴의 분석에 의해 식별될 수 있다고 알려져 있으며 프로테옴 패턴 정보를 분석하는 여러 가지 방법들이 현재 존재하고 있다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 GA(Genetic Algoritm)의 융합에 근거하여 암 진단을 위한 디시전 모델의 효과적 학습(learning) 방법을 제안한다. <중략> 그 결과로서 개별적 kernel function 들보다 더 우수한 분류성능을 갖는 최적의 디시전 모델이 얻어졌다. 위암 데이터 셋 과 두 개의 일반 데이터 셋(대장암, 백혈병)을 사용한 컴퓨터 실험에서 제안된 방법이 다른 Kernel function 들에 비해 더 우수한 분류 성능을 보여주었다.

Proteome patterns reflect the underlying pathological state of a human organ. It is believed that the anomalies or diseases of human organs are identified by the analysis of the pattern. There are many ways to analysis these patterns. <중략> (colon cancer and leukemia dataset) indicates that the proposed method shows better classification performance and more stable results than other single kernel functions.