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NTIS 바로가기주관연구기관 | 계명대학교 KeiMyung University |
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연구책임자 | 김상희 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
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. |
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<
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