[논문 리뷰] Diagnosis of Coronary Artery Disease Using Artificial Intelligence Based Decision Support System

Noor Akhmad Setiawan, Venkatachalam, Paruvachi Ammasai외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 06.

Rough Sets and Fuzzy Logic참고 문헌 12인용 수 51

한 줄 요약

Rough Set Theory를 사용하여 규칙을 추출하고, 이산화된 속성으로 퍼지화한 후, UCI 및 병원 데이터에서 검증된 심장관상동맥 질환 CAD 진단용 퍼지 의사결정 지원 시스템이 구축되었으며, 일부 임상 방법보다 우수하다고 보고되었다.

ABSTRACT

This research is about the development a fuzzy decision support system for the diagnosis of coronary artery disease based on evidence. The coronary artery disease data sets taken from University California Irvine (UCI) are used. The knowledge base of fuzzy decision support system is taken by using rules extraction method based on Rough Set Theory. The rules then are selected and fuzzified based on information from discretization of numerical attributes. Fuzzy rules weight is proposed using the information from support of extracted rules. UCI heart disease data sets collected from U.S., Switzerland and Hungary, data from Ipoh Specialist Hospital Malaysia are used to verify the proposed system. The results show that the system is able to give the percentage of coronary artery blocking better than cardiologists and angiography. The results of the proposed system were verified and validated by three expert cardiologists and are considered to be more efficient and useful.

연구 동기 및 목표

• CAD(심장관상동맥 질환) 진단을 위한 AI 기반 의사결정 지원 도구의 개발을 촉진한다.
• Rough Set Theory로 추출된 규칙을 사용하여 퍼지 의사결정 지원 시스템(FDSS)을 개발한다.
• 수치 속성을 이산화하고 추출된 규칙을 퍼지화하여 확률적 추론이 가능하도록 한다.
• 지지도를 기반으로 퍼지 규칙에 가중치를 할당하여 중요도를 반영한다.
• UCI 데이터 및 병원 데이터를 포함한 다수의 CAD 데이터셋에서 전문가 심장내과 의사 검토를 포함하여 시스템을 검증한다.

제안 방법

• CAD 진단용 퍼지 의사결정 지원 시스템을 구축한다.
• CAD 데이터셋으로부터 Rough Set Theory를 사용하여 규칙을 추출한다.
• 수치 속성을 이산화하고 규칙을 퍼지화한다.
• 추출 지지도에 따라 퍼지 규칙에 가중치를 부여한다.
• 전문가의 입력을 받아 UCI 및 Ipoh Specialist Hospital의 데이터셋에 대해 시스템을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Rough Set에 의해 도출된 규칙을 사용하는 퍼지 의사결정 지원 시스템이 CAD를 정확하게 진단할 수 있는가?
• RQ2 가중치를 가진 퍼지 규칙이 전통적인 방법과 비교할 때 진단 의사결정의 질을 향상시키는가?
• RQ3 제안된 시스템은 UCI CAD 데이터셋과 실제 병원 데이터에서 어떻게 성능을 보이는가?
• RQ4 전문가 심장내과 의사의 검증이 시스템의 출력과 일치하는가?

주요 결과

• 시스템은 관상동맥 폐쇄의 백분율 평가를 제공한다.
• 세 명의 전문 심장내과 의사에 의한 검증이 이 방법을 지지했다.
• 제안된 시스템은 진단에 대해 더 효율적이고 유용하다고 설명된다.
• 데이터셋에는 미국, 스위스, 헝가리의 UCI 데이터와 Ipoh Hospital 데이터를 포함한다.
• 일부 측면에서 심장내과 전문의 및 혈관조영술과 같은 전통적 방법을 능가한다고 주장된다.