초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
다기관 코흐트 자기공명영상 데이터 교란변수 제거를 통한 데이터 통합기술 개발과 통합된 대규모 코흐트 데이타 분석을 통한 고성능 인공지능 우울증 진단기법 개발.

○ 전체 내용
- 우울증 진단 알고리즘 개발과 검증을 위한 MRI를 이용한 영상지표 데이터 베이스 구축
- DTI 대뇌 영역별 교차 신경회로 추적기술 개발
- Batch effects 제거 프로토콜 개발
- 다기관 코흐트 데이터베이스 기반의 우울증 진단 고성능 알고리즘 개발

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□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
다기관 코흐트 자기공명영상 데이터 교란변수 제거를 통한 데이터 통합기술 개발과 통합된 대규모 코흐트 데이타 분석을 통한 고성능 인공지능 우울증 진단기법 개발.

○ 전체 내용
- 우울증 진단 알고리즘 개발과 검증을 위한 MRI를 이용한 영상지표 데이터 베이스 구축
- DTI 대뇌 영역별 교차 신경회로 추적기술 개발
- Batch effects 제거 프로토콜 개발
- 다기관 코흐트 데이터베이스 기반의 우울증 진단 고성능 알고리즘 개발

□ 연구개발성과
1. 우울증 진단 알고리즘 개발과 검증을 위한 MRI를 이용한 영상지표 데이터 베이스 구축
2. 뇌줄기 (Brainstem) 하부핵 기반 미세 뇌신경경로 분석
3. Batch effects 제거 프로토콜 개발

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
이번 과제를 통해 개발한 다양한 뇌 MRI 영상 분석 및 AI 기반 우울증 진단예측 알고리즘 개발 기술을 통해 다양한 뇌신경질환의 진단/예후 예측 기법이 가능할 것으로 판단됨,

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 1) 최종 연구목표 ... 3
• 2) 연구 내용 ... 3
• 3) 기존 연구과제와의 비교해 차별성 ... 3
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 7
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 7
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 7
• 1) 연구성과 ... 7
• 2) 연구성과 활용계획 ... 7
• 6. 참고문헌 ... 8
• 끝페이지 ... 8