1. 모델 학습

• GridSearchCV 기반으로 Stacked Model을 사용하여 진행함
• 해당 Stacked basis Model에는 Deep Learning(DL) 모델인 MxNet, NetFastAI 그리고 Machine Learning(ML) 모델인 XGBoost, CatBoost, LightGBM 등이 포함되어 있음
• Level 1 : 모델 및 하이퍼 파라미터는 고정하고, K-Fold 방식으로 분리된 데이터셋을 학습하여, 데이터셋 별 모델을 생성
• bagging 방식으로 우수한 base 모델을 선택하여 WeightedEnsemble_L2로 메타모델을 만듬
• Level 2 : Base-bagging_L1 모델들의 예측치를 훈련하여 Stacked-bagging_L2 모델을 생성
• Level 3 : WeightedEnsemble_L3로 메타모델을 만들어 L2 메타모델과 비교 후 우수한 메타모델을 선택
• 정형화된 학습용 데이터의 전처리 과정 중 이상치 처리 부분은 평균 대체법, 중앙값 대체법, 선형 보간법, 곡선 보간법 등의 기법으로 처리하여 원본데이터, MEAN 데이터, Median, Linear, Spline 총 5개의 데이터셋으로 확장
• 해당 데이터셋은 Layer-Level 1(L1)에서 GridSearch 기반으로 K-Fold 20회를 거쳐서 bagging 방식으로 최고의 F1-score 성능을 가진 모델을 선별 후 예측치를 출력
• Layer-Level 2(L2)는 L1에서 출력된 예측치에 대해 학습되며, Stacked Model Layer가 L1에서 사용한 모델과 하이퍼 파라미터를 재사용하여 L1의 출력이 연속성을 가진 상태로 L2의 입력으로 연결되어 L2의 예측치를 학습
• Stacked Model이 새로운 ensemble에 도입되는 접근 방식 bagging, blending, voting 그리고 weighted average 중 Ensemble Layer검증 정확도가 최대화되는 weighted average 방식을 선택하여 메타 모델 산출
  
  [그림] 모델 전체 과정
   

2. 서비스 활용 시나리오

• 어음청력검사 시작 dB 제시 모델 개발
  - 순음청력검사 결과와 어음청력검사 결과를 토대로 최적의 어음청력검사 시작 dB을 제시하는 모델을 개발
• 고막 소견을 활용할 수 있는 모델 연구, 개발
  - 고막 이미지를 추가로 수집하여 고막 소견을 예측하는 모델을 개발하거나 순음, 어음청력검사 결과를 토대로 고막 소견을 예측한 후 이를 활용하여 고막 상태를 짐작하는 모델 개발
• 자가 청각 검사 기기 개발
  - 과제에서 제출한 모델을 고도화하고 제시한 추가 모델들을 통합하여 자동으로 청각 검사를 하고, 이를 통해 난청 여부 판단, 고막 상태 예측 등을 지원하는 기기 개발에 활용

1. 대표도면

• 원천데이터
  
   
• 라벨링데이터
  
  
   

2. 데이터 구성

• 어노테이션 포맷 (원천데이터)

  1. 대표도면

  구분	항목명	타입	필수여부	설명	범위	비고(예시)
  1	uid	string	Y	라벨링 구분자	-	CHU-1_1
  2	identifier	string	Y	난청 환자 ID	-	CHU-1
  3	age	number	Y	난청환자 나이	1~100	55
  4	sex	number	Y	난청환자 성별	0: 남자, 1: 여자	0
  5	hospital	number	Y	병원 정보	0: 전남대, 1: 경북대 2: 전북대, 3: 충남대	0
  6	date	string	Y	청력검사 날짜	yyyy-mm-dd	2021-01-01
  7	ear_select	number	Y	청력 위치 O(우측, 좌측)	0: 우측, 1: 좌측	0
  8	pta_ac_125	number	N	기도청력, 125Hz 청력역치	0~100	25
  9	pta_ac_250	number	N	기도청력, 250Hz 청력역치	0~100	25
  10	pta_ac_500	number	Y	기도청력, 500Hz 청력역치	0~100	25
  11	pta_ac_1000	number	Y	기도청력, 1000Hz 청력역치	0~100	25
  12	pta_ac_1500	number	N	기도청력, 1500Hz 청력역치	0~100	25
  13	pta_ac_2000	number	Y	기도청력, 2000Hz 청력역치	0~100	25
  14	pta_ac_3000	number	N	기도청력, 3000Hz 청력역치	0~100	25
  15	pta_ac_4000	number	Y	기도청력, 4000Hz 청력역치	0~100	25
  16	pta_ac_6000	number	N	기도청력, 6000Hz 청력역치	0~100	25
  17	pta_ac_8000	number	N	기도청력, 8000Hz 청력역치	0~100	25
  18	pta_bc_125	number	N	골도청력, 125Hz 청력역치	0~100	25
  19	pta_bc_250	number	N	골도청력, 250Hz 청력역치	0~100	25
  20	pta_bc_500	number	N	골도청력, 500Hz 청력역치	0~100	25
  21	pta_bc_1000	number	N	골도청력, 1000Hz 청력역치	0~100	25
  22	pta_bc_1500	number	N	골도청력, 1500Hz 청력역치	0~100	25
  23	pta_bc_2000	number	N	골도청력, 2000Hz 청력역치	0~100	25
  24	pta_bc_3000	number	N	골도청력, 3000Hz 청력역치	0~100	25
  25	pta_bc_4000	number	N	골도청력, 4000Hz 청력역치	0~100	25
  26	pta_bc_6000	number	N	골도청력, 6000Hz 청력역치	0~100	25
  27	pta_bc_8000	number	N	골도청력, 8000Hz 청력역치	0~100	25
  28	hearing_loss	number	Y	난청 형태적 분류	0: 정상, 1: 감각신경성 2: 전도성, 3: 혼합성	0
  29	cause_loss_priority	string	Y	난청 원인 우선도		cause_loss_1
  30	text_eardr_1	number	Y	고막 상태 소견 : 정상	1: true, 0: false	0
  31	text_eardr_2	number	Y	고막 상태 소견 : 천공(모든 크기)	1: true, 0: false	0
  32	text_eardr_3	number	Y	고막 상태 소견 : 염증(발적, 종창)	1: true, 0: false	0
  33	text_eardr_4	number	Y	고막 상태 소견 : 함입 및 유착	1: true, 0: false	0
  34	text_eardr_5	number	Y	고막 상태 소견 : 종물	1: true, 0: false	0
  35	text_eardr_6	number	Y	고막 상태 소견 : 삼출액	1: true, 0: false	0
  36	text_eardr_7	number	Y	고막 상태 소견 : 술후 상태	1: true, 0: flase	0
  37	text_eardr_priority	string	Y	고막 상태 소견 우선도		text_eardr_1
  38	srt_level	number	Y	어음청취역치	0~100	50
  39	wrs_level	number	Y	어음인지 테스트 레벨	0~100	50
  40	wrs_score	number	Y	어음인지 스코어	0~100	100

  
   
• 어노테이션 포맷 (라벨링 데이터)

  어노테이션 포맷 (라벨링 데이터)

  구분	항목명	타입	필수여부	설명	범위	비고(예시)
  1	uid	string	Y	라벨링 구분자		CHU-1_1
  2	cause_loss_1	number	Y	원인 : 정상	1: true, 0: false	0
  3	cause_loss_2	number	Y	원인 : 유전성 및 선천성	1: true, 0: false	0
  4	cause_loss_3	number	Y	원인 : 소음성	1: true, 0: false	0
  5	cause_loss_4	number	Y	원인 : 두부외상	1: true, 0: false	0
  6	cause_loss_5	number	Y	원인 : 노인성	1: true, 0: false	0
  7	cause_loss_6	number	Y	원인 : 메니에르병	1: true, 0: false	0
  8	cause_loss_7	number	Y	원인 : 돌발성(미로염 포함)	1: true, 0: false	0
  9	cause_loss_8	string	Y	원인 : 후미로성	1: true, 0: false	0
  10	cause_loss_9	string	Y	원인 : 외이도감염	1: true, 0: false	0
  11	cause_loss_10	string	Y	원인 : 외이종물	1: true, 0: false	0
  12	cause_loss_11	string	Y	원인 : 선천성 (외이도폐쇄, 소이증)	1: true, 0: false	0
  13	cause_loss_12	string	Y	원인 : 외상성 고막천공	1: true, 0: false	0
  14	cause_loss_13	string	Y	원인 : 선천성 이소골 기형	1: true, 0: false	0
  15	cause_loss_14	string	Y	원인 : 삼출성/급성 중이염	1: true, 0: false	0
  16	cause_loss_15	string	Y	원인 : 만성 중이염	1: true, 0: false	0
  17	cause_loss_16	string	Y	원인 : 진주종성 중이염	1: true, 0: false	0
  18	cause_loss_17	string	Y	원인 : 이경화증	1: true, 0: false	0
  19	cause_loss_18	string	Y	원인 : 종양 (Glomus, 선천성진주종)	1: true, 0: false	0
  20	cause_loss_19	string	Y	원인 : 원인미상	1: true, 0: false	0

  
   

3. 데이터 실제 예시

• 원천데이터(.csv) 예시
  
• 라벨링 데이터(.csv) 예시