또한 딥 러닝 을 적용 하 여 분석 을 진행 할 때 에 , Epoch ( 학습 반복 횟수 ) , 학습 방법 ( learning method ) , Dropout 등 의 파라미터 의 최적화 과정 이 필요 하 다 . 이 과정 역시 파라미터 의 여러 최적화 과정 을 거쳐 가장 적절 한 파라미터 를 적용 하 였 다 . Epoch 는 400 회 로 설정 하 였으며 학습 방법 은 ADADELTA 로 설정 및 모델 의 과 적 합 을 막 는 Dropout 은 0 . 5 의 비율 로 은닉 층 에 적용 을 하 였 다 . 상기 에 언급 되 어 확정 된 파라미터 들 적용 하 여 딥 러닝 을 통해 췌장암 과 정상 + 췌장 양성 질환 + 다른 암종 과 의 비교 분석 을 통해 췌장암 을 구별 하 는 모델 생성 결과 14 개 의 펩타이드 로 이루어진 다중 마커 패널 이 구축 되 었 다 . 이 모델 의 성능 은 표 4 에 나타낸 것 과 같이 훈련 세트 에서 AUC 0 . 9301 , 정확 도 89 . 8 %, 민감 도 81 . 8 %, 특이 도 97 . 2 % 를 나타내 었 으며 , 시험 세트 에서 AUC 0 . 9427 , 정확 도 87 . 7 %, 민감 도 91 . 1 %, 특이 도 86 . 5 % 를 나타내 었 다 . 이것 은 현재 췌장암 의 진단 마커 로 쓰이 는 CA 19 - 9 ( 79 % 의 민감 도와 82 % 의 특이 도 ) 보다 더 나 은 성능 으로 췌장암 을 구별 할 수 있 었 다 . 14 개 의 펩타이드 로 이 에 해당 하 는 대상 13 개 마커 는 TTHY , ITIH 4 , CLU , SEPP 1 , LRG 1 , KLKB 1 , C 1 R , SERPINA 5 , BTD , IGFBP 2 , C 5 , PROS 1 및 CFI 이 며 , 표 5 에 상세히 나타냈 다 .