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외상성뇌손상 진단을 위한 뇌커넥톰기반의 머신러닝 예측모델개발
Development of machine learning model to diagnose the alteration of connectome in traumatic brain injury 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 경희대학교
Kyung Hee University
연구책임자 류창우
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-06
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100013861
과제고유번호 1345317634
사업명 개인기초연구(교육부)(R&D)
DB 구축일자 2021-09-11
키워드 외상성뇌손상.기능적 뇌MRI.기능적 연결성.확산텐서영상.머신러닝.

초록

□ 연구개요
본 연구는 경증 외상성 뇌손상 환자군 코호트 구축과 이들 환자들에게 오는 인지장애의 기전을 규명할 수 있는 뇌연결성 구조를 자기공명영상을 이용하여 분석하고 이러한 뇌연결성 변화를 융합 평가할 수 있는 기계학습 분석 알고리즘을 개발하여 환자 개개인에 맞춤형, 객관적, 정량화된 분석 시스템을 구축하고자 하였다. 그 결과 외상성 뇌손상 환자을 치료하거나 관련된 의료행위를 하면서 기술과 질병 치료를 융합할 수 있는 새로운 응용의학 분야 개척을 최종 목표로 하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
1)1차년:

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 3
  • 목차 ... 4
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
  • 1.1. 연구의 필요성 ... 5
  • 1.2. 연구가설 ... 5
  • 1.3. 본 연구의 중요성 ... 6
  • 1.4. 본 융합연구의 필요성 및 중요성 ... 6
  • 1.5. 연구의 추진전략 및 방법 ... 6
  • 1.6. 연구방법 ... 6
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 8
  • 2.1. 1차년도 개발목표: 커넥톰 구현을 위한 MRI 영상 최적화 ... 8
  • 2.2. 2차년도 개발목표: 임상시험을 위한 외상성 뇌손상 환자의 코호트 구축 및 DNN 기반 머신러닝 기반 진단모델 개발 ... 12
  • 2.3. 3차년도 개발목표: 임상시험 지속진행 및 딥러닝 모델 임상최적화 ... 13
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 16
  • 4. 참고문헌 ... 17
  • 5. 연구성과 ... 19
  • 끝페이지 ... 20

참고문헌 (25)

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