초록 ▼

□ 연구개요
● 1차년도: 뇌졸중 환자 데이터베이스 구축, 구조적 뇌영상을 이용한 손상-증상 관련성 분석 및 예후인자 추출
① Voxel-based Lesion Symptom Mapping (VLSM) 분석을 이용한 운동, 인지, 언어 기능과 관련된 신경 기제(neural substrate)의 추출
② 뇌졸중 후 기능회복의 핵심 예후 인자 추출: 후향적으로 5년간 뇌졸중 환자의 자료를 데이터 베이스화 하여 신경학적, 개인적, 환경적, 치료관련 등 예후인자 추출
③ 뇌영상 및 데이터베이스 입력 흐름도(flow c

□ 연구개요
● 1차년도: 뇌졸중 환자 데이터베이스 구축, 구조적 뇌영상을 이용한 손상-증상 관련성 분석 및 예후인자 추출
① Voxel-based Lesion Symptom Mapping (VLSM) 분석을 이용한 운동, 인지, 언어 기능과 관련된 신경 기제(neural substrate)의 추출
② 뇌졸중 후 기능회복의 핵심 예후 인자 추출: 후향적으로 5년간 뇌졸중 환자의 자료를 데이터 베이스화 하여 신경학적, 개인적, 환경적, 치료관련 등 예후인자 추출
③ 뇌영상 및 데이터베이스 입력 흐름도(flow chart)에 따른 전향적 big data 구현을 목표로 한 데이터베이스 시스템 구축

● 2차년도: 뇌백질 신경로 기반 예후 예측 분석 및 핵심 biomarker 추출
① 뇌졸중 환자의 데이터베이스 확장 및 신규 뇌졸중 환자의 데이터베이스 구축
② 뇌백질로 기반의 DTT 분석 및 뇌구조 영상의 변화와 손상된 기능 회복 간의 상관 분석
③ 구조적 뇌영상에 기반한 손상-증상의 매핑(VLSM)과 예후 예측 모델 개발 및 neuroimaging biomarker로써의 가능성 검증
④ 뇌졸중 후 3개월, 6개월의 단기적 기능 회복(운동, 언어, 인지 등) 예측시스템의 구현

● 3차년도: Big data deep learning을 통한 통합적 예후 예측 시스템의 생성
① 2차년도에 확립된 뇌백질 기반 예측 인자 및 뇌내 연결망의 분석을 기반으로 피드백을 통한 시스템 수정에 따른 통합적 기능회복 예측 모델 확립
② 대규모 임상데이타와 뇌영상에서 추출한 MR biomarker정보로 deep learning 알고리즘을 적 용하여 예후 예측율 95% 수준의 기능회복 예측 시스템 개발

□ 연구 목표대비 연구결과
● 뇌졸중 환자의 데이터 베이스 확장과 신규 뇌졸중 환자의 데이터베이스 구축에 대해 3년의 연구기간 동안 총 565명의 대규모 뇌졸중 환자 데이터베이스를 구축하였음
● 뇌졸중 후 기능회복 핵심 예후 인자로서 인구학적, 신경학적, 치료 및 환경적 인자 등의 예후 인자를 추출하였으며, 데이터베이스 구축을 위한 기능적인 성과(outcome)평가시점에 따라 검사 목록표 작성 및 뇌영상 촬영 등을 흐름도를 기반으로 시스템을 구축하였음.
● 뇌백질로 기반 DTT분석과 손상된 기능회복 간의 상관분석에 대해서는 다양한 DTI tract을 구현하기 위한 방법론을 확립하고 이를 통해 언어 및 운동기능에 대한 DTI 기반 예측인자들과손상된 기능의 회복정도에 대한 상관분석을 진행하였음.
● 구조적 뇌영상에 기반한 손상-증상의 매핑과 예후 예측 모델 개발 및 neuroimaging biomarker로써의 가능성 검증이라는 목표에 대해서는 손상-증상 매핑 분석을 활용하여 뇌졸 중 환자의 운동, 언어, 삼킴 기능에 대한 신경기제를 연구하였고 예후예측모델 개발 및neuroimaging biomarker로써의 가능성을 검증하였음.
● Big data deep learning을 통한 예후예측시스템을 생성하는 최종목표에 대해서 뇌영상 자료와 그로부터 추출한 다양한 예측인자들 그리고 운동 및 언어 기능에 대한 임상적 데이터를 입력값으로 한 기계학습 알고리즘으로부터 기능회복예측 시스템을 구축하였음.

□ 연구개발결과 의 중요성
본 연구를 통해 과거 의학 분야의 임상연구와 최신의 뇌기능매핑연구를 수렴적으로 접목하여 융합연구로 한 단계 도약할 수 있었으며 기존에 이루어지지 않았던 뇌졸중에서의 예후 예측에 대한 모델을 제시함으로써 기존의 지식수준을 상승시킬 수 있었음. 또한 대규모의 데이터베이스 구축을 통해 그 안에서의 다양한 뇌졸중 환자 연구가 가능했으며 이는 추후 다른 연구자들과의 공유를 통해 다기관 데이터베이스를 구축하여 빅 데이터 연구로 발전될 가능성이 있음. 최종적으로 개발된 뇌졸중 후 손상 기능회복 예후예측 모델을 통해 예상되는 회복정도에 따라 환자 개별증상에 맞춘 맞춤형 치료계획을 수립하여 환자에게 제공함으로써 불필요한 경제적 지출이나 시간을 줄일 수 있음.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구의 개요 ... 4
• 2) 연구의 필요성 ... 5
• 3) 연차별 연구의 목표 및 내용 ... 6
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 7
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 18
• 4. 참고문헌 ... 19
• 5. 연구성과 ... 20
• 대표적 연구실적 ... 22
• 끝페이지 ... 34