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대상자의 유전자 심볼들을 유전자 그룹인 패스웨이들로 구분하는 단계;상기 구분된 패스웨이들 각각을 입력으로 하는 패스웨이 기반으로 학습된 뉴럴 네트워크에 기초하여 상기 패스웨이들 각각에 대한 시그니쳐(signature)를 획득하는 단계; 및상기 패스웨이들 각각에 대하여 획득된 시그니쳐를 이용하여 암과 정상 여부를 추정하는 단계를 포함하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 패스웨이들로 구분하는 단계는상기 패스웨이들 각각에 대하여, 패스웨이 기여 인덱스(pathway contribution index) 값을 계산하고, 상기 계산된 패스웨이 기여 인덱스 값들 중 미리 설정된 개수의 상위 패스웨이 기여 인덱스 값을 가지는 유전자 심볼들을 선별한 후 상기 선별된 유전자 심볼들을 상기 패스웨이들로 구분하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 시그니쳐를 획득하는 단계는상기 뉴럴 네트워크에서 상기 패스웨이들 각각에 포함된 유전자 심볼들 각각에 대해 미리 설정된 웨이트의 합에 기초하여 상기 패스웨이들 각각에 대한 시그니쳐를 획득하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 구분된 패스웨이들 각각과 일대일로 연결되는 패스웨이 노드들을 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 패스웨이들 각각에 대하여 획득된 시그니쳐를 이용하여 상기 암과 정상 여부를 추정하는데 기여한, 패스웨이와 유전자 심볼을 해석하는 단계더 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 방법
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대상자의 유전자 심볼들 중 미리 설정된 유전자 심볼들을 선별하는 단계;상기 선별된 유전자 심볼들을 유전자 그룹인 패스웨이들로 구분하는 단계;상기 구분된 패스웨이들 각각을 입력으로 하는 패스웨이 기반으로 학습된 뉴럴 네트워크에 기초하여 상기 패스웨이들 각각에 대한 시그니쳐(signature)를 획득하는 단계; 및상기 패스웨이들 각각에 대하여 획득된 시그니쳐를 이용하여 암과 정상 여부를 추정하는 단계를 포함하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 방법
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대상자의 유전자 심볼들을 유전자 그룹인 패스웨이들로 구분하는 구분부;상기 구분된 패스웨이들 각각을 입력으로 하는 패스웨이 기반으로 학습된 뉴럴 네트워크에 기초하여 상기 패스웨이들 각각에 대한 시그니쳐(signature)를 획득하는 획득부; 및상기 패스웨이들 각각에 대하여 획득된 시그니쳐를 이용하여 암과 정상 여부를 추정하는 추정부를 포함하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 장치
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제7항에 있어서,상기 구분부는상기 패스웨이들 각각에 대하여, 패스웨이 기여 인덱스(pathway contribution index) 값을 계산하고, 상기 계산된 패스웨이 기여 인덱스 값들 중 미리 설정된 개수의 상위 패스웨이 기여 인덱스 값을 가지는 유전자 심볼들을 선별한 후 상기 선별된 유전자 심볼들을 상기 패스웨이들로 구분하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 장치
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제7항에 있어서,상기 획득부는상기 뉴럴 네트워크에서 상기 패스웨이들 각각에 포함된 유전자 심볼들 각각에 대해 미리 설정된 웨이트의 합에 기초하여 상기 패스웨이들 각각에 대한 시그니쳐를 획득하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 장치
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제7항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 구분된 패스웨이들 각각과 일대일로 연결되는 패스웨이 노드들을 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 장치
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제7항에 있어서,상기 추정부는상기 패스웨이들 각각에 대하여 획득된 시그니쳐를 이용하여 상기 암과 정상 여부를 추정하는데 기여한, 패스웨이와 유전자 심볼을 해석하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크를 이용한 암과 정상 여부 추정 장치
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