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심혈관 시뮬레이션 데이터 기반의 심혈관 혈류역학 예측용 인공지능 개발 원문보기

EDISON SW 활용 경진대회 논문집. 제6회(2017년), 2017 Mar. 24, 2017년, pp.712 - 714  

이경은 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  김중재 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  이서호 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  신성웅 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  방현기 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  김기태 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  류아진 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  이종호 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  김기태 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  박선열 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  이영권 (기계의용공학과, 강원대학교) ,  심은보 (기계의용공학과, 강원대학교)

초록
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미병의 예방과 관리의 중요성이 거론되고 있으나, 미병에 대한 분류나 진단을 위한 확고한 근거가 미약한 상황으로서 미병 진단 인자 분류를 위한 생리시스템 모델 개발이 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과 및 유용성이 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다. 인공지능 계산은 3층으로 구성된 네트워크를 이용하였으며 각 층은 30개의 neuron들로 구성하였다. 인공지능망의 입력 값은 나이, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 심박수 값 (입력 값 4개)이고 출력 값은 혈관 저항값인 Ra이다. 머신러닝 차수를 높이면서 인공지능을 사용하지 않은 생리적 모델로부터 도출된 결과와 인공지능을 통하여 계산된 결과를 비교하였다. 개발된 인공지능계산을 이용한 생리시스템 모델은 대량의 표본집단에서 임상 검증에 기여할 것이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 순환기 시뮬레이션을 통한 환자 맞춤형 동맥의 저항과 용량을 산출해보고 그를 기반으로 한 대상의 상태를 예측할 수 있는지를 검증해 보고자 한다[4-6]. 본 연구의 목적은 이전의 연구에서 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과가 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다.
  • 큰 모집단에서 미병에 영향을 주는 요인들에 대한 체계적 추적관찰 자료를 필요로 하고 있으며, 미병 진단 인자 분류를 위한 생리시스템 모델 개발이 필요한 시점이다. 순환기 시뮬레이션을 통한 환자 맞춤형 동맥의 저항과 용량을 산출해보고 그를 기반으로 한 대상의 상태를 예측할 수 있는지를 검증해 보고자 한다[4-6]. 본 연구의 목적은 이전의 연구에서 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과가 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다.
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