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[국가R&D연구보고서] 치매 데이터팩토리 구축을 위한 하이브리드 generative 딥러닝 모델 개발
Development of hybrid generative deep learning model for dementia data factory 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 고려대학교
Korea University
연구책임자 성준경
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2022-03
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202200015994
과제고유번호 1711143719
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-11-16
키워드 데이터 팩토리.잠재 치매 공간.생성 딥러닝 모델.차세대 치매 예측.멀티모달 뇌 영상 판독기.Data factory.Latent dementia space.Generative deep learning model.Next-generation dementia prediction.Multimodal PET imaging classifier.

초록

연구개요
본 연구는 영상 바이오마커 기반의 치매 예측 정확도를 획기적으로 향상시키기 위해 generative 딥러닝 모델을 기반으로 치매 데이터팩토리를 구축하고, 기존의 멀티모달 뇌 영상 데이터베이스 규모를 1000배 이상 확대할 수 있는 latent 치매 공간 encoding 기술을 개발하고자 함. 특히, 아밀로이드나 타우 PET 데이터팩토리를 활용하여 기존의 뇌 MR 영상 기반의 진단 시점보다 약 15년 앞서 치매 발병(onset시점)을 예측할 수 있는 차세대 진단 기술을 개발하고자 함.

연구 목표대비 연구결과

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 11
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 11
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
  • 3) 목표 달성 수준 ... 17
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 17
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
  • 6. 참고문헌 ... 19
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 20
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 21
  • 끝페이지 ... 36

표/그림 (28)

참고문헌 (25)

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