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임상/뇌영상 지표 기반 청년기 우울증 예측 기술 개발 연구
Clinical&neuroimaging-based predictive model for young adulthood depression 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 서울대학교
Seoul National University
연구책임자 장준환
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2018-10
과제시작연도 2018
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO201900019732
과제고유번호 1711064480
사업명 뇌과학원천기술개발(R&D)
DB 구축일자 2020-04-11
키워드 청년기 우울증.신속 예측.생물학적 표지자.자기공명영상.우울증 고위험군.young adulthood depression.prompt prediction.biomarker.magnetic resonance imaging.high risk for depression.

초록

○ 연구개발을 성실히 수행하여 1단계 연구개발 목표를 달성하였으며, 2단계 연구개발을 위한 토대를 마련함.
○ 청년기 우울증 고위험군 평가 시스템을 구성하고 코호트 구축, 종단추적관찰을 시행하였음.
○ 뇌의 기능적 및 구조적 변화, 정서처리 기능 이상, 특이 임상특성 등 청년기 우울증 조기진단을 위한 다양한 객관적 임상/인지/뇌생체지표를 확립하고, 분석 기법을 개발함.
○ 청년기 우울증의 조기 선별 및 평가 시 진단에 수렴적 근거자료로 본 연구에서 개발한 정서적 정보처리 모델링 기반 기능적 뇌영상(fMRI) 마커 및

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 2
  • 보고서 요약서 ... 3
  • 요약문 ... 4
  • 목차 ... 5
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
  • (1) 연구 목표 ... 6
  • 2. 연구수행내용 및 성과 ... 6
  • (1) 청년기 우울증 고위험군 피험자 선정 및 코호트 데이터 구축 ... 6
  • (2) 청년기 우울증 위험군 대상 설문/임상평가 문항 구성 ... 7
  • (3) 정서 관련 정보처리 과제 선정 및 개발 ... 10
  • (4) 청년기 우울증 고위험군 특성 판별을 위한 자료 축적 ... 14
  • (5) 주요우울장애와 비교분석을 통한 지표 발굴 ... 16
  • (6) 청년기 우울증 고위험군의 정서처리/생체 지표 발굴 ... 19
  • (7) 청년우울증 위험도 정밀 예측을 위한 MRI 기반 기능적·신경화학적 복합뇌영상지표 개발 ... 25
  • (8) 임상진료를 위한 생체신호 기반 청년우울증 발병 위험 지표 개발 ... 33
  • (9) 뇌/임상/생체지표 통합 분석 모델 구축 ... 36
  • 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 40
  • (1) 목표 달성도 ... 40
  • (2) 관련 분야 기여도 ... 41
  • 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 41
  • 붙임. 참고문헌 ... 42
  • 끝페이지 ... 44

표/그림 (37)

참고문헌 (25)

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