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프로세서에 의해 수행되는 간세포암 예측 방법에 있어서, 대상 환자의 속성 데이터를 획득하는 단계; 및미리 학습된 예측 모델에 상기 복수의 속성 데이터를 적용하여 대상 환자가 간세포암 환자인지 예측하는 단계를 포함하되, 상기 대상 환자는 HBV(Hepatitis B virus) 관련 간경변 환자인 것을 특징으로 하는, 간세포암 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 속성 데이터는 이진형 데이터 및 수치형 데이터를 포함하며, 상기 수치형 데이터는 연속 값으로 초기 잔차 블록 내 초기 완전 연결층에 입력되는 것을 특징으로 하는 간세포암 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 예측 모델은 복수의 잔차 블록을 포함하고 각 잔차 블록은 복수의 레이어 배열을 각각 포함하고, 상기 복수의 레이어 배열은 완전 연결층을 각각 포함하며, 동일한 잔차 블록 내에서 가장 후행 레이어 배열의 출력이 가장 선행 레이어 배열의 입력과 합산되도록 가장 후행 레이어 배열과 상기 가장 선행 레이어 배열이 잔차 연결된 것을 특징으로 하는 간세포암 예측 방법
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제2항에 있어서, 상기 초기 완전 연결층은 복수의 노드를 포함하고, 상기 복수의 노드에 상기 복수의 속성이 각각 미리 할당되어 각각의 속성 데이터는 해당 노드에 각각 입력되는 것을 특징으로 하는 간세포암 예측 방법
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제3항에 있어서, 상기 레이어 배열은 상기 완전 연결층의 후행 레이어로서 배치 정규화 레이어, 활성화 레이어 및 드롭-아웃 레이어 중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 간세포암 예측 방법
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제3항에 있어서, 상기 예측 모델은 제1 잔차 블록 및 제2 잔차 블록을 포함하고, 상기 제1 잔차 블록 및 제2 잔차 블록 중 적어도 하나는 적어도 제1 내지 제3 레이어 배열을 포함하며, 상기 제1 내지 제3 레이어 배열 각각은 완전 연결 레이어, 배치 정규화 레이어, 활성화 레이어 및 드롭-아웃 레이어를 포함하는 것을 특징으로 하는 간세포암 예측 방법
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제2항에 있어서, 상기 복수의 속성은 나이, 성별, 혈소판 수, 혈청 알부민 농도, 혈청 빌리루빈 농도, 비형 간염 바이러스(HBV) 농도, 당뇨병 유무 및 추적관찰기간 중 적어도 일부를 포함하며, 상기 성별 및 당뇨병 유무의 속성은 이진형 데이터로 표현되고, 나머지 속성은 수치형 데이터로 표현되는 것을 특징으로 하는 간세포암 예측 방법
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제3항에 있어서, 상기 예측 모델의 최종 잔차 블록은 2차원 데이터 배열을 출력하고, 상기 예측 모델은 상기 2차원 데이터 배열에 기초하여 상기 대상 환자가 간세포암을 가질 확률을 산출하며, 산출된 확률이 소정 임계 확률 보다 큰 경우, 대상 환자가 간세포암을 갖고 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 간세포암 예측 방법
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제1항 내지 제8항 중 어느 하나의 항에 따른 간세포암 예측 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체
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간세포암 예측 시스템에 있어서, 대상 환자의 속성 데이터를 획득하는 획득부; 및 미리 학습된 예측 모델에 상기 복수의 속성 데이터를 적용하여 대상 환자가 간세포암 환자인지 예측하는 예측부를 포함하고, 상기 대상 환자는 HBV(Hepatitis B virus) 관련 간경변 환자인 것을 특징으로 하는 간세포암 예측 시스템
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