표제지
목차
제1장 서론 9
1.1. 연구 배경 및 필요성 9
1.2. 연구 목적 및 내용 12
1.3. 논문의 구성 13
제2장 관련연구 14
2.1. 임상 정보 기반 비소세포폐암 예후 예측 14
2.2. Radiomic 특징 기반 비소세포폐암 예후 예측 17
2.3. 임상 특징 및 Radiomic 특징 기반 비소세포폐암 예후 예측 21
2.4. 딥 네트워크 특징 기반 예후 예측 24
제3장 임상-Radiomic 특징 기반 비소세포폐암 2년 무 재발 생존 예측 27
3.1. 임상 특징 획득 29
3.2. Radiomic 특징 획득 32
3.1.1. 영상 밝기값 범위 변환 32
3.1.2. 관심 영역 설정 32
3.1.3. Radiomic 특징 추출 33
3.3. 중요 특징 식별 38
3.3.1. 중요 임상 특징 식별 38
3.3.2. 중요 Radiomic 특징 식별 43
3.4. 임상-Radiomic 특징 정의 및 선택 45
3.5. 2년 무 재발 생존 예측 47
제4장 실험 및 결과 49
4.1. 실험 데이터 및 실험 환경 49
4.2. 정량적 평가 기준 51
4.3. 분류 성능 평가 53
4.3.1. 특징 별 단일 분류기 성능 비교 53
4.3.2. 앙상블 분류기 성능 비교 55
4.3.3. 종양 크기 별 분류 성능 분석 58
4.4. 오분류 결과 분석 61
제5장 결론 및 향후 연구 방향 63
참고문헌 65
ABSTRACT 72
표 2.1. 임상 특징 기반 비소세포폐암 예후 예측을 위한 관련 연구 15
표 2.2. Radiomic 특징 기반 비소세포폐암 예후 예측 관련 연구 17
표 2.3. 임상 특징 및 Radiomic 특징 기반 비소세포암 에후 예측 관련 연구 21
표 2.4. 딥 네트워크 특징 기반 예후 예측 관련 연구 24
표 3.1. 임상 특징 목록 31
표 3.2. Radiomic 특징 목록 34
표 3.3. 단변량 임상 특징 분석 결과 40
표 3.4. 임상 특징 다중 공선성 제거 41
표 3.5. 다변량 임상 특징 분석 결과 42
표 3.6. 중요 Radiomic 특징 목록 44
표 3.7. 중요 임상-Radiomic 특징 목록 46
표 4.1. 환자 특징 50
표 4.2. 임상 특징 및 radiomic 특징의 단일 분류기 성능 54
표 4.3. 임상-radiomic 특징의 단일 분류기 성능 54
표 4.4. 임상-radiomic 특징의 앙상블 분류기 성능 56
표 4.5. 종양 크기 별 분류 성능 분석 60
그림 1.1. CT 영상에서의 종양의 외형 특징 11
그림 3.1. 임상-Radiomic 특징 기반 2년 무 재발 생존 예측 순서도 28
그림 3.2. 범주형 특징 변환 30
그림 3.3. Radiomic 특징 추출을 위한 관심 영역 설정 33
그림 3.4. 명암도 동시 발생 행렬 36
그림 3.5. 명암도 진행 길이 행렬 37
그림 4.1. 앙상블 분류기 결과로 추정된 카플란-마이어 곡선; (a) 실제... 57
그림 4.2. 그룹 별 종양 크기 분포: (a) 재발 그룹, (b) 비 재발 그룹 58
그림 4.3. 그룹 별 종양의 모습: (a) 그룹 1 종양, (b) 그룹 2 종양, (c)... 60
그림 4.4. 단일 분류기의 오분류 종양 예시... 62
그림 4.5. 단일 분류기와 앙상블 분류기의 오분류 종양 예시... 62