초록 ▼

연구의 목적 및 내용
▪ 연구 목적: 개인별 뇌의 현재 상태 평가 및 뇌 노화 예측 시스템 개발
▪ 연구 내용: 뇌 평가 시스템 구축 및 머신러닝 기반의 뇌 노화 예측 시스템 개발
(1) 뇌 노화 의료 통합 데이터베이스(DB) 구축
(2) 뇌 자기공명영상(MRI) 분석 처리
(3) 머신러닝 알고리즘을 이용한 인공지능 융·복합 분석 플랫폼 개발
(4) 인공지능 융·복합 플랫폼을 이용한 데이터 분석 및 적용

연구결과
(1) 연령대별 뇌 노화 의료 통합 DB 구축
- 정상인 578

연구의 목적 및 내용
▪ 연구 목적: 개인별 뇌의 현재 상태 평가 및 뇌 노화 예측 시스템 개발
▪ 연구 내용: 뇌 평가 시스템 구축 및 머신러닝 기반의 뇌 노화 예측 시스템 개발
(1) 뇌 노화 의료 통합 데이터베이스(DB) 구축
(2) 뇌 자기공명영상(MRI) 분석 처리
(3) 머신러닝 알고리즘을 이용한 인공지능 융·복합 분석 플랫폼 개발
(4) 인공지능 융·복합 플랫폼을 이용한 데이터 분석 및 적용

연구결과
(1) 연령대별 뇌 노화 의료 통합 DB 구축
- 정상인 578 명(10대~90대)
- 뇌 노화 평가용 MR 의료영상(2개, 3DT1WI 및 FLAIR 영상)
- 뇌 노화 관련 유발 인자: 기본임상(6개), 생활행태(11개), 혈액인자(12개)

(2) 뇌 자기공명 영상 분석
a. 뇌 노화 위축 영역 분석: 12개의 뇌 영역 정량적 부피 측정
b. 뇌 백질 신호 강도 변화 분석: 뇌 백질 변화 심각도 등급 측정
c. 노화에 따른 뇌 구조 및 기능 변화 영역 패턴 및 상관도 분석

(3) 인공지능 융·복합 분석 플랫폼 개발
a. 평가) 현재 뇌 나이
- 뇌 연령 평가 군 분류: young / middle / old brain age group
- 기계학습을 이용한 뇌 연령 군 분류 시스템 구축
b. 예측) 미래 뇌 나이
- 기계학습을 이용한 뇌 연령 군 예측 시스템 구축
- 뇌 노화 관련 인자에 따른 개인별 예측 시스템 개발

(4) 인공지능 융·복합 플랫폼을 이용한 데이터 분석 및 적용
a. 평가) 현재 뇌 나이
- 뇌 구조/기능 변화 평가: gray matter, forebrain hippocampus, amygdala, white matter hyperintensity
b. 검증) 뇌 노화 영향 인자
- 뇌 노화 주요 위험 인자: BMI, 혈압, 음주, 흡연, 미디어(TV, 컴퓨터, 핸드폰)등
c. 예측) 미래 뇌 나이
- 뇌 노화 위험/보호 인자에 따른 개인별 뇌 상태 예측

연구결과의 활용계획
▪ 뇌와 관련된 모든 연구 수행 시 control group에 대한 기준 연구로 활용 계획
▪ 뇌 노화로 인한 구조 및 기능성에 대한 정보가 포함된 뇌 노화-기능 지도 구축 계획
▪ 퇴행성 뇌 질병(치매, 파킨슨) 관련 조기 진단 및 질환 평가에 대한 임상 보조 자료로 활용할 계획
▪ 정기적 건강검진시의 뇌 노화 상태에 대한 평가 자료로 활용할 계획
▪ 뇌 관련 건강 보조 식품 및 약에 대한 유효성 평가 기술로 활용할 계획
▪ 뇌 외의 다른 퇴행성 관련 신체 부위(허리, 무릎 등)에 대한 퇴행성 정도 평가 기술로 활용 계획

( 출처 : 한글요약문 4p )

Abstract ▼

Purpose&contents
■ Purpose of study: to evaluate status of each individual brain and develop a system for predicting brain aging
■ Study contents: create a brain evaluation system and develop a brain aging prediction system based on machine learning algorithm
(1) Devise a comprehensive bra

Purpose&contents
■ Purpose of study: to evaluate status of each individual brain and develop a system for predicting brain aging
■ Study contents: create a brain evaluation system and develop a brain aging prediction system based on machine learning algorithm
(1) Devise a comprehensive brain aging medical database (DB)
(2) Analyze the brain MRI
(3) Develop an artificially intelligent converged and compound analysis platform using machine learrning algorithm
(4) Data analysis and application using artificial intelligence integrative platform

Result
(1) Devise a comprehensive brain aging medical DB by age groups
- 578 normal subjects (age groups from 10s to 90s)
- MR images for evaluating brain aging (3DT1WI and FLAIR)
- Factors related to brain aging: basic clinical factors (6 factors), lifestyle (11 factors),blood factors (12 factors)

(2) Analyze the brain MRI
a. Analyze areas of atrophy of aging brain: measure quantitative volume of 12 areas of the brain
b. Analyze change in signal intensity of brain white matter: measure level of severity of change in brain white matter
c. Analyze pattern and correlation between aging and areas of brain structural and functional change

(3) Develop an artificially intelligent analysis platform
a. Evaluation) Current brain age
- Classification of brain age evaluation group: young/middle/old brain age group
- Devise a brain age group classification system using machine learning
b. Prediction) Future brain age
- Devise a brain age group prediction system using machine learning
- Develop personalized prediction system according to brain aging related factors

(4) Data analysis and application using artificial intelligence integrative platform
a. Evaluation) Current brain age
- Evaluate brain structural/functional change:gray matter, forebrain, hippocampus, amygdala, white matter hyperintensity
b. Verification) Factors affecting brain aging
- Major risk factors for brain aging: BMI, blood pressure, drinking, smoking, media (TV, computer, cell phone) etc.
c. Prediction) Future brain age
- Predict each individual brain state according to risk/protective factors of brain aging

Expected Contribution
< Practical point >
-practical use at health examination center for selecting the high risk group of brain aging
-practical use for goverment office and private medical institution
-contribute to the improvement of public health services

< Applicational point >
-Predictive guideline development concept research for personalized Korean brain aging process

( 출처 : SUMMARY 5p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 9
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 10
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 11
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 12
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 13
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 13
• 8. 참고문헌 ... 13
• 9. 연구성과 ... 14
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 14
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 14
• 12. 기타사항 ... 14
• 별첨1. 대 표 연 구 성 과 ... 15
• 별첨2. 세부 목표 달성 관련 증빙 ... 16
• 끝페이지 ... 23