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유재학 (한국전자통신연구원) 권순현 (한국전자통신연구원) 호치멍 벤자민 (한국표준과학연구원) 이경란 (국민건강보험공단) 김내수 (한국전자통신연구원) 표철식 (한국전자통신연구원) 박세진 (한국표준과학연구원)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
1,191 - 1,199 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.6.1191

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뇌졸중은 전 세계적으로 암과 심장질환 다음으로 발병하는 중요한 사망원인이며, 통계청의 사망 통계분석에 따르면 매일 70여명의 사망자가 발생하고 있다. 특히, 2030년에는 인구 고령화로 인하여 뇌졸중과 관련된 질환 발생이 3배 이상 급증할 것으로 예상되고 있다. 따라서 뇌졸중 질환으로 사망과 진료비 부담을 줄이고 사회적 손실을 최소화하기 위한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 기반의 뇌졸중 질환 예측을 가능케 하는 새로운 모델을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 국민건강보험공단에서 공개한 60세 이상의 고령자 코호트 558,147명의 데이터를 이용하여 뇌졸중 질환 예측 모델을 검증하였다. 실험을 통하여 한국인 고령자를 위한 뇌졸중 질환 예측 결과와 모델의 정확성을 확인하였다.
#뇌졸중 #질환 예측 #딥러닝 #CNN #뇌졸중 심층 분석 #Stroke #Disease Prediction #Deep Learning #Convolution Neural Network #Stroke In-depth Analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. CNN 기반의 고령자 뇌졸중 질환 예측 시스템
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (33)

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Statistics Korea / The cause of death statistics in Koreans google schola Juan Manual Racosta / 2014 / Stroke Severity Score based on Six Signs and Symptoms The 6S Score: A Simple Tool for Assessing Stroke Severity and In-hospital Mortality / 대한뇌졸중학회지 16(3):178~183 dbpia B. C. Meyer / 2009 / The modified national institutes of health stroke scale: its time has come / Journal of Stroke 4(4):267~273 google schola Q. Zhang / 2013 / Acute ischaemic stroke prediction from physiological time series patterns / Journal of Australasian Medical 6(5):280~286 google schola 이혜정 / 2017 / Simple Estimates of Symptomatic Intracranial Hemorrhage Risk and Outcome after Intravenous Thrombolysis Using Age and Stroke Severity / 대한뇌졸중학회지 19(2):229~231 dbpia

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