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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한양대학교 HanYang University |
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연구책임자 | 양진주 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300007314 |
과제고유번호 | 1345349164 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축 |
DB 구축일자 | 2023-09-19 |
키워드 | 대립자동인코더.딥러닝.다중뇌영상.치매하위유형.Adversarial Autoencoder.Deep learning.multimodal brain MRI.dementia subtypes. |
□ 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
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