초록 ▼

□ 연구개요
• 알츠하이머병의 효과적인 치료 방법의 부재와 병리의 비가역적 진행으로 미루어 볼 때 알츠하이머병의 조기 진단 기술은 그로부터 초래되는 사회적, 경제적 비용을 줄일 수 있는 최적의 수단으로 고려됨
• 알츠하이머병 조기 진단을 위해 구조적 자기공명영상으로부터 비선형적 패턴을 검출하는 기술과 휴지-상태 기능적 자기공명영상으로부터 뇌 영역 간의 동적 기능성 연결망 추정 기술을 개발함
• 추출한 기능적, 구조적 뇌영상 바이오마커 기반의 알츠하이머병 진단 성능 향상을 위한 구조적-기능적 상호 보완 융합 기술을 개

□ 연구개요
• 알츠하이머병의 효과적인 치료 방법의 부재와 병리의 비가역적 진행으로 미루어 볼 때 알츠하이머병의 조기 진단 기술은 그로부터 초래되는 사회적, 경제적 비용을 줄일 수 있는 최적의 수단으로 고려됨
• 알츠하이머병 조기 진단을 위해 구조적 자기공명영상으로부터 비선형적 패턴을 검출하는 기술과 휴지-상태 기능적 자기공명영상으로부터 뇌 영역 간의 동적 기능성 연결망 추정 기술을 개발함
• 추출한 기능적, 구조적 뇌영상 바이오마커 기반의 알츠하이머병 진단 성능 향상을 위한 구조적-기능적 상호 보완 융합 기술을 개발함

□ 연구 목표대비 연구결과
• 구조적 자기공명영상 패턴 분석을 통한 알츠하이머병 분류 및 인지기능평가 예측 모델 개발
￭ 구조적 자기공명영상 뇌 영역 분할, 정합 및 뇌 조직 분할 기술 개발
￭ 합성곱 신경망 기반 비선형적 특징 추출, 계층적 특징 선별 및 볼륨-레벨 특징 선택 알고리즘 개발
￭ 알츠하이머병 또는 경도인지장애 예측 성능 향상 및 인지기능점수 예측 가능 알고리즘 개발
• 기능적 자기공명영상으로부터 뇌 영역간 기능적 관계 추정 및 뇌 상태 변화 모델링 기술 개발
￭ 휴지-상태 기능적 자기공명영상 신호 추출 알고리즘 개발 및 특성 추출을 위한 딥 오토 인코더 개발
￭ 제한된 볼츠만 머신과 은닉 마르코프 모델을 사용한 뇌 기능 네트워크 구축 및 동적 뇌상태 변화 추정 모델링
• 휴지-상태 기능적 자기공명영상과 구조적 자기공명영상으로부터 추출한 뇌영상 바이오마커 융합을 통한 멀티 모달리티 기반 알츠하이머병 진단 기술 개발
￭ 변분 오토 인코더 기반 휴지-상태 기능적 자기공명영상 잡음 제거 및 잠재 특성 추출 기술 개발
￭ 다중-커널 서포트 벡터 머신을 통한 구조적-기능적 바이오마커 특성 융합 및 알츠하이머병 조기 진단 모델 개발

□ 연구개발결과의 중요성
• 구조적 자기공명영상의 특성 추출 및 계층적 특성 선별 기술을 통해 구조적 자기공명영상의 효과적 특징 추출 가능
• 제한된 볼츠만 머신과 은닉 마르코프 모델 기반 기능적 자기공명영상의 뇌 영역간 관계 추정 및 상태 변화 모델링을 통해 기능적 자기공명영상의 효과적 특징 추출 가능
• 변분 오토 인코더 기반의 휴지-상태 fMRI 영상 잡음 제거를 통해 추출된 뇌 영역 간 기능적 연결성을 효과적으로 모델링 가능
• 기존의 알츠하이머병 조기 진단 연구와 달리 멀티-모달리티 기반의 뇌영상 바이오마커를 사용한 진단 모델을 개발함으로써 진단 정확도를 향상 시킴

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구 개발 과제의 개요 ... 3
• 1.1. 연구의 필요성 ... 3
• 1.2 연구 가설 및 최종 목표 ... 3
• 1.3 연구 범위 ... 4
• 2. 연구 수행 내용 및 연구 결과 ... 5
• 2.1 구조적 패턴 분석을 통한 알츠하이머병 진단 및 인지기능평가 수치 예측 기술 개발 ... 5
• 2.2 휴지-상태 기능적 자기공명영상으로부터 뇌 영역 간의 기능적 연결 관계를 추정 가능한 알고리즘 개발 및 알츠하이머병 진단 기술 개발 ... 8
• 2.3 딥러닝 기반 휴지-상태 기능적 자기공명영상 특성 추출 및 구조적·기능적 특성 융합을 통한 멀티-모달리티 기반 알츠하이머병 진단 기술 개발 ... 10
• 3. 연구 개발 결과의 중요성 ... 13
• 참고 문헌 ... 13
• 5. 연구성과 ... 14
• 대표적 연구실적 ... 16
• 끝페이지 ... 27