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dc.contributor.advisor차지환-
dc.contributor.author김광희-
dc.creator김광희-
dc.date.accessioned2016-08-26T04:08:23Z-
dc.date.available2016-08-26T04:08:23Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.otherOAK-000000111067-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/212602-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000111067-
dc.description.abstract본 논문에서는 집단 약동/약력학의 기본 개념을 정리하고, 약동/약력학에서 가장 널리 쓰이는 소프트웨어인 NONMEM에서 제공하고 있는 추정방법들을 비교, 분석하였다. 특히 EM 알고리즘을 이용한 방법들인 ITS, IMP, IMPMAP, SAEM 방법의 성능을 자세히 살펴보고, 기존의 선형근사를 이용한 FO, FOCE 등의 방법에 비하여 추정에 많은 시간이 소요된다는 문제점을 파악하였다. 이를 개선하기 위하여 상대적으로 짧은 시간에 정확한 추정치를 계산해주는 ITS 방법을 이용하여 초기치를 구한 후, 이를 IMP, IMPMAP, SAEM 등의 방법에 대한 초기치로 이용하여 좀 더 정확한 추정치를 짧은 시간에 계산할 수 있는 방안을 제시하였다.;This study is about the fundamental concepts of population pharmacokinetics and pharmacodynamics. In this study, we analyzed and compared the estimation methods provided by NONMEM, which is most widely used software in the pharmacometric area. Especially, this paper closely looked into ITS, IMP, IMPMAP and SAEM method based on EM algorithm, and figured out that they took more running time than FO, FOCE and etc. method based on the formal linear approximation method in estimating model. To improve this speed problem, we suggest to calculate initial values first by using ITS method that shows precise estimation values in a relatively short time. After than, use these values as initial values in EM based estimation methods. This approach gives us more exact estimation values within short time in calculation.-
dc.description.tableofcontentsⅠ. 서론 1 Ⅱ. 집단 약동/약력학 모형과 NONMEM 2 A. 집단 약동/약력학의 개념 및 모형정의 2 B. NONMEM 3 Ⅲ. NONMEM의 추정방법 5 3.1 선형근사를 이용한 추정방법 5 A. FO(First Order Method) 추정방법 5 B. FOCE(First Order Conditional Estimation) 추정방법 7 C. LAP(Laplacian Approximation) 추정방법 8 3.2 기대-최대화 방법을 이용한 추정방법 9 A. 기대-최대화(EM; Expectation-Maximization) 알고리즘 10 B. ITS(Iterative two stage) 추정방법 12 C. IMP(Importance sampling) 추정방법 13 D. IMPMAP(Importance sampling assisted by MAP) 추정방법 14 E. SAEM(Stochastic Approximation EM) 추정방법 15 3.3 BAYES(Markov chain Monte Carlo Bayesian) 추정방법 17 Ⅳ. 시뮬레이션 및 자료 분석 18 4.1. 예제1 - 약동학 모형 18 A. 자료 소개 18 B. 시뮬레이션 결과 19 4.2. 예제2 - sigmoid Emax 모형 21 A. 자료 소개 21 B. 시뮬레이션 결과 22 Ⅴ. 결론 27 참고문헌 28 ABSTRACT 30-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent627917 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.subject.ddc500-
dc.titleEM 알고리즘을 이용한 집단 약동·약력학 모형 추정방법에 대한 고찰-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translatedA comparison of various EM based estimation methods for the population pharmacokinetics and pharmacodynamic models-
dc.creator.othernameKim, Kwang Hee-
dc.format.pagevii, 30 p.-
dc.contributor.examiner이은경-
dc.contributor.examiner차지환-
dc.contributor.examiner송종우-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 통계학과-
dc.date.awarded2015. 2-
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