초록 ▼

□연구의 목적 및 내용
뇌졸중 이후 각 환자에서의 예후는 매우 다양하며, 뇌졸중으로 인한 뇌손상부위 뇌손상 정도가 가장 크게 영향을 미침. 따라서 뇌졸중 환자의 재활 치료를 시행함에 있어서 정확한 치료의 목표를 설정하는 것은 중요하지만 현재까지 표준적인 기준이 확립되어 있지 않고, 많은 경우 정확한 목표 설정이 이루어지지 못하고 있음. 이에 본 연구는 뇌졸중 초기 영상자료 및 임상 의료 빅데이터를 바탕으로 뇌졸중 환자에게서 기능 회복을 예측할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발하여 정확한 운동 기능 예후를 예측하는 것을 목표로

□연구의 목적 및 내용
뇌졸중 이후 각 환자에서의 예후는 매우 다양하며, 뇌졸중으로 인한 뇌손상부위 뇌손상 정도가 가장 크게 영향을 미침. 따라서 뇌졸중 환자의 재활 치료를 시행함에 있어서 정확한 치료의 목표를 설정하는 것은 중요하지만 현재까지 표준적인 기준이 확립되어 있지 않고, 많은 경우 정확한 목표 설정이 이루어지지 못하고 있음. 이에 본 연구는 뇌졸중 초기 영상자료 및 임상 의료 빅데이터를 바탕으로 뇌졸중 환자에게서 기능 회복을 예측할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발하여 정확한 운동 기능 예후를 예측하는 것을 목표로 함.

□연구개발성과
1. 알고리즘 개발 현황
: 연구진은 지속적으로 창의적인 주제를 생성해내고 있으며, 선개발한 예측 모델들을 기초 삼아 개선해야 할 점을 연구하고 보완하며 각 주제에 맞는 모델을 개발 중임. 현재, ‘뇌졸중 환자의 임상 데이터를 활용한 운동 기능 회복 예후 예측 모델’은 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, 심층신경망 모델에서 전부 85% 이상의 높은 정확도를 보였으며, 특히 심층신경망에서는 학습, 검증, 테스트 셋에서 모두 90% 이상의 높은 정확도를 보였음. 해당 모델에 관하여 논문 작성이 완료되었고, 특허 출원을 준비하고 있음. Corona radiata infarct 모델은 80% 정도의 예측 정확도를 보이고 있으며, 뇌졸중 환자의 뇌 MRI 데이터를 사용한 운동 기능 예후 예측 모델에서 현재까지 가장 높은 정확 도는 71%였음. 임상데이터를 활용하여 발보조기의 사용여부를 예측하는 모델은 랜덤 포레스트와 로지스틱 회귀 모델에서 80%이상의 정확도를, 심층신경망 에서는 85% 이상의 정확도를 보였음.
2. 논문 및 특허 성과
: 2차년도(2020년) 및 4차년도(2022년)에 총 10편의 논문 작성 계획과 알고리즘 관련 특허 및 시작품 관련 특허 출원 계획이 있음. 현재까지 총 15개의 논문을 출판하여 목표를 달성하였으며, 2개의 알고리즘을 특허 출원하였음.

□연구개발성과의 활용계획(기대효과)
뇌졸중 환자의 운동기능에 대한 예후 측정을 정확하고 용의 하게 함으로써, 의사와 치료사가 뇌졸중 환자의 예후 및 회복에 대한 지식을 높이고, 이로써 치료 시각각의 환자에 대한 목표를 정확하게 세움으로써 더 전문적이고 정확한 뇌졸중 재활치료를 가능하게 함. 이 뿐만 아니라 환자와 보호자에게도 질환의 예후에 대한 보다 더 정확한 정보를 제공할 수 있게 될 것으로 예상됨.

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 연구수행내용 및 성과 ... 6
• 2-1. 연구수행내용 및 성과 ... 6
• 2-2. 대표적 성과 ... 7
• 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 8
• 3-1. 목표 ... 8
• 3-2. 목표 달성여부 ... 9
• 3-3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 10
• 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 10
• 끝페이지 ... 10