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개인 맞춤형 뇌졸중 진단을 위한 센서와 머신러닝 기반 신경학적 장애 측정도구 및 뇌졸중 예측 시스템의 개발
Development of Sensors- and Machine Learning-based Neurolgical Deficit Examination Tool and Stroke Prediction System for Personalized Stroke Diagnosis 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 연세대학교
Yonsei University
연구책임자 박은정
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-06
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100013124
과제고유번호 1345317997
사업명 개인기초연구(교육부)(R&D)
DB 구축일자 2021-09-04
키워드 뇌졸중.인공지능.센서.의사결정지원 시스템.예후 예측.헬스케어.

초록

□연구개요
본 연구는 3대 응급 질환인 뇌졸중 증상의 신속하고 객관적인 측정과 진단지수 예측 연구를 목표로 함.
특히 뇌졸중과 같은 급성기 응급질환의 마비 증상 데이터는 응급상황 치료 워크플로우의 급박한 상황으로 인하여, 평가자의 수동입력 외의 실시간 데이터 수집 및 공개 데이터가 매우 부족한 상태로, 최근의 인공지능 기술을 적용하기 위한 데이터가 없음. 뇌졸중은 응급질환 국내 사망원인의 1,2위를 다투며, 발병률이 지속적으로 상승중이므로, 응급상황 및 일상생활에서도 사용가능한 병원전/병원내 뇌졸중 증상 모니터링과 뇌졸중

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1.1 연구의 필요성 ... 4
  • 1.2 연구 목적 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
  • 2,1 연구수행내용 ... 6
  • 2,2 연차별 수행 내용 및 연구 결과 ... 21
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 27
  • 4. 참고문헌 ... 28
  • 5. 연구성과 ... 30
  • 끝페이지 ... 35

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참고문헌 (25)

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