초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
본 과제의 목표는 치매의 하위 유형을 분류하고, 이를 이용하여 개인의 치매 질환 진행 정도를 예측하고자 자기공명영상, 확산텐서영상 및 양전자방출단층촬영영상 등 다중 뇌영상을 기반으로 딥러닝 기법을 이용하여 치매의 원인 질환을 감별할 수 있는 잠재 공간 투영 방법을 구현하는데 있다. 또한, 추정된 잠재 공간에 개인의 특성을 반영하여 시간에 따른 뇌 영상 변화를 정량적으로 추적할 수 있는 예측 모델을 구현하고자 한다.

◼ 전체 내용
• 대립자동인코더를 이용한 치매이

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
본 과제의 목표는 치매의 하위 유형을 분류하고, 이를 이용하여 개인의 치매 질환 진행 정도를 예측하고자 자기공명영상, 확산텐서영상 및 양전자방출단층촬영영상 등 다중 뇌영상을 기반으로 딥러닝 기법을 이용하여 치매의 원인 질환을 감별할 수 있는 잠재 공간 투영 방법을 구현하는데 있다. 또한, 추정된 잠재 공간에 개인의 특성을 반영하여 시간에 따른 뇌 영상 변화를 정량적으로 추적할 수 있는 예측 모델을 구현하고자 한다.

◼ 전체 내용
• 대립자동인코더를 이용한 치매이 하위 유형 분류 모델 정립
- 다중 뇌영상 데이터를 잠재 공간에 투영하기 위한 대립자동인코더 구조 설계
- 각 다중 뇌영상으로부터 잠재 공간의 분포 최적화 및 치매의 하위 유형 분류에 따른 최적화 된 잠재 공간의 분포도 모델 정립
- 국내외 뇌과학 컨소시엄에서 제공하는 다중 뇌영상 데이터를 이용하여 모델 학습
• 개인의 특성을 반영한 치매 질환의 진행 정도 추적 예측 모델 정립
- 종단 연구를 통한 개인의 특성을 반영한 치매 하위 유형별 분포도에서 치매 증상 진행 정도 예측 모델 정립
- 시간에 따른 개인별 잠재 공간의 특성을 분석 후 치매 진행 정도를 추적하여 정량적으로 뇌 영상 변화 측정
• 분석 프로그램 개발 및 국내 임상 데이터를 통한 본 연구의 기술 적용 및 검증
- 치매의 하위 유형 분류, 개인 뇌영상의 종적 변화 특성 및 치매 증상 진행 정도를 정량적으로 측정 및 분석 가능한 프로그램 개발

◼ 1단계
❏ 목표
다중 뇌영상 기반 딥러닝을 이용한 치매의 하위 유형 분류 및 이를 이용한 개인의 질환 진행 예측
❏ 내용
• 대립자동인코더를 이용한 치매이 하위 유형 분류 모델 정립
• 개인의 특성을 반영한 치매 질환의 진행 정도 추적 예측 모델 정립
• 분석 프로그램 개발 및 국내 임상 데이터를 통한 본 연구의 기술 적용 및 검증

□ 연구개발성과
• 다중 뇌영상 기반의 딥러닝 분석 모델을 통한 치매의 하위 유형 분류 기술 확보
• 치매의 하위 유형 분류 기술을 이용한 진단 시스템 기반 기술 확보
• 종단 연구를 통한 개인의 특성에 따른 치매의 하위 유형별 증상 진행 정도를 추적하여 다중 뇌영상의 변화 추적 및 진행 정도에 대한 정량적 지표 제공

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
• 국내 임상 데이터에 적용 가능한 프레임 제공 및 연구 다각화
• 본 연구의 원천 기술을 이용한 소프트웨어 기반 기술 확립 및 기술 이전을 통한 이윤 창출 기대

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 1) 연구목표 ... 6
• 2) 연구내용 및 연구범위 ... 6
• 3) 연구의 필요성 ... 7
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 10
• 1) 연구수행 결과 ... 10
• 2) 목표 달성 수준 ... 10
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 10
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 11
• 1) 연구성과 ... 11
• 2) 연구성과 활용계획 ... 11
• 6. 참고문헌 ... 12
• 끝페이지 ... 13