| 1 |
1
질병 정보 예측 시스템으로서,유전자별 발현 분포를 기준으로 복수의 유전자 데이터세트 각각에 포함된 유전자별 발현값을 비교하고, 해당 유전자의 발현 분포에 비해 기준 이상의 발현값 차이가 나타나는 유전자를 발현변화 유전자로 결정하며, 각 유전자 데이터세트에 포함된 유전자별로 발현변화 유전자인지를 지시하는 발현변화 유전자 정보를 생성하는 발현변화 유전자 추출부,유전자, 세포 기능, 그리고 질병의 연관 관계를 기초로 복수의 유전자 노드를 포함하는 입력층, 복수의 세포 기능 노드를 포함하는 적어도 하나의 은닉층, 그리고 질병 노드를 포함하는 출력층으로 구성된 초기 심층 신경망을 생성하고, 상기 복수의 유전자 데이터세트 각각에 대한 발현변화 유전자 정보를 기초로 상기 초기 심층 신경망을 비지도 학습 및 지도 학습시켜 최종 심층 신경망을 생성하는 학습부, 그리고상기 최종 심층 신경망의 출력층을 특정 질병 또는 정상 상태에 해당하는 출력값으로 설정하여 역전파하고, 상기 최종 심층 신경망에서 활성화되는 적어도 하나의 세포 기능 또는 적어도 하나의 유전자를 기초로 상기 특정 질병에 특이적인 세포 기능 또는 유전자를 추출하는 탐색부를 포함하며,상기 학습부는유전자와 세포 기능 사이의 관계 데이터를 기초로 상기 입력층의 노드와 상기 은닉층의 노드 사이의 초기 연결강도를 결정하며, 세포 기능과 질병 사이의 관계 데이터를 기초로 상기 은닉층의 노드와 상기 출력층의 노드 사이의 초기 연결강도를 결정하고,상기 입력층부터 순차적으로 인접한 계층간의 전파 및 역전파를 진행하여 현재 계층을 학습시키고 상기 현재 계층의 학습이 완료되면 상기 현재 계층의 다음 계층을 순차적으로 학습시켜 상기 초기 연결강도를 업데이트하는, 질병 정보 예측 시스템
|
| 2 |
2
제1항에서,상기 탐색부는상기 특정 질병인 상태에서 탐색된 세포 기능들을 조합하여 질병 연관 세포 기능 조합 모델을 생성하고, 상기 정상 상태에서 탐색된 세포 기능들을 조합하여 비질병 연관 세포 기능 조합 모델을 생성하며,상기 질병 연관 세포 기능 조합 모델과 상기 비질병 연관 세포 기능 조합 모델에 포함된 세포 기능들을 비교하여 상기 특정 질병에만 연관된 적어도 하나의 세포 기능을 질병 특이적 세포 기능으로 추출하는, 질병 정보 예측 시스템
|
| 3 |
3
제1항에서,상기 탐색부는상기 특정 질병인 상태에서 탐색된 유전자들을 조합하여 질병 연관 유전자 조합 모델을 생성하고, 상기 정상 상태에서 탐색된 유전자들을 조합하여 비질병 연관 유전자 조합 모델을 생성하며,상기 질병 연관 유전자 조합 모델과 상기 비질병 연관 유전자 조합 모델에 포함된 유전자들을 비교하여 상기 특정 질병에만 연관된 적어도 하나의 유전자를 질병 특이적 유전자로 추출하는, 질병 정보 예측 시스템
|
| 4 |
4
제1항에서,상기 복수의 유전자 데이터세트는 정상인 집단으로부터 추출한 정상 유전자 데이터세트들 그리고 환자 집단으로부터 추출한 질병 유전자 데이터세트들을 포함하고,상기 발현변화 유전자 추출부는상기 정상 유전자 데이터세트들을 기초로 상기 유전자별 발현 분포를 계산하는 질병 정보 예측 시스템
|
| 5 |
5
삭제
|
| 6 |
6
제1항에서,상기 학습부는학습 데이터를 상기 초기 심층 신경망의 입력층에 입력하여 상기 초기 심층 신경망을 비지도 학습(unsupervised learning)시키고, 비지도 학습을 완료하여 상기 초기 연결강도가 업데이트된 중간 심층 신경망을 생성하며,상기 학습 데이터는 상기 복수의 유전자 데이터세트 각각에 대한 발현변화 유전자 정보인 질병 정보 예측 시스템
|
| 7 |
7
제6항에서,상기 학습부는현재 계층에서 전파 및 역전파를 진행하여 상기 현재 계층을 학습시키고, 상기 현재 계층의 학습이 완료되면 상기 현재 계층의 다음 계층을 학습시키는 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network) 방법을 이용하여 상기 초기 연결강도를 업데이트하는 질병 정보 예측 시스템
|
| 8 |
8
제6항에서,상기 학습부는상기 학습 데이터를 상기 중간 심층 신경망의 입력층에 설정하고, 입력층에 입력된 학습 데이터의 종류에 지정된 출력값을 상기 중간 심층 신경망의 출력층에 설정하며, 상기 중간 심층 신경망의 입력층과 출력층에 설정한 값을 기초로 상기 중간 심층 신경망을 지도 학습(supervised learning)시켜 상기 최종 심층 신경망을 생성하는 질병 정보 예측 시스템
|
| 9 |
9
제8항에서,상기 학습 데이터의 종류는 정상인 집단으로부터 추출한 정상 유전자 데이터세트를 나타내는 제1종류와 환자 집단으로부터 추출한 질병 유전자 데이터세트를 나타내는 제2종류 중 어느 하나를 포함하고,상기 학습부는상기 제1종류에 해당하는 학습 데이터를 상기 중간 심층 신경망의 입력층에 입력하는 경우, 상기 중간 심층 신경망의 출력층에 제1출력값을 설정하여 상기 중간 심층 신경망을 학습시키고, 상기 제2종류에 해당하는 학습 데이터를 상기 중간 심층 신경망의 입력층에 입력하는 경우, 상기 중간 심층 신경망의 출력층에 제2출력값을 설정하여 상기 중간 심층 신경망을 학습시키는 질병 정보 예측 시스템
|
| 10 |
10
제8항에서,상기 학습부는상기 중간 심층 신경망의 입력층에서 순방향으로 전파(Propagation) 계산하여 얻은 예측값과 상기 중간 심층 신경망의 출력층에 설정된 출력값을 비교하여 오차를 구한 후 오차를 최소화하는 방향으로 역전파하여 상기 중간 심층 신경망의 각 연결강도를 업데이트하는 질병 정보 예측 시스템
|
