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딥러닝에 기반한 뇌졸중 환자의 통합적 증상관리 및 예측모델 개발
A Study for Integrated Symptoms Management and Predictive Model based on Deep Learning for Patients with Stroke 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 계명대학교
KeiMyung University
연구책임자 김상희
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-03
과제시작연도 2022
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202300010450
과제고유번호 1711158626
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2023-10-11
키워드 뇌졸중.딥러닝.증상관리.Stroke.Deep Learning.Symptom Management.

초록 ▼

연구개요
본 연구의 최종목표는 딥러닝 기반 뇌졸중 환자의 통합적 증상관리 및 예측모형을 개발하는 것으로 구체적인 연구목표는 다음과 같다.
1. 뇌졸중 환자의 대상자별, 시기별 증상의 데이터화
2. 뇌졸중 환자의 대상자별, 시기별 증상의 영향요인의 다각화 및 데이터화
3. 뇌졸중 환자의 대상자별, 시기별 증상관리의 딥러닝 알고리즘 개발 및 학습화
4. 뇌졸중 환자 증상관리의 딥러닝 기반 플랫폼 구축
5. 딥러닝 기반 뇌졸중 환자의 대상자별, 시기별 증상관리의 알고리즘 및 플랫폼의 타당성과 적합성 검증<

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 8
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 8
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 9
  • 3) 목표 달성 수준 ... 9
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 10
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 10
  • 6. 자체점검표 ... 11
  • 7. 참고문헌 ... 11
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 15
  • 끝페이지 ... 18

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참고문헌 (25)

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