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딥러닝/강화학습 기반 영유아 개인 맞춤형 뇌 질환 진단 및 바이오마커 검출/시각화 기술 개발
Development of Deep Learning/Reinforcement Learning-based Personalized Infant Brain Disease Diagnosis and Bio-marker Detection/Visualization Techniques 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 고려대학교
Korea University
연구책임자 감태의
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-03
과제시작연도 2022
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202300011168
과제고유번호 1711160965
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2023-10-18
키워드 개인 맞춤형 뇌 질환 진단.딥러닝.강화학습.기능적 뇌 네트워크.바이오마커 검출.Personalized Brain Disease Diagnosis.Deep Learning.Reinforcement Learning.Functional Brain Network.Bio-marker Detection.

초록 ▼

연구개요
서로 다른 뇌 발달 과정을 보이는 영유아의 기능성자기공명영상 (functional Magnetic Resonance Imaging: fMRI)을 기반으로 개인 맞춤형 뇌 질환 진단 및 바이오마커 검출/시각화가 가능한 딥러닝/ 강화학습 공개 SW 개발
1차년도: 영유아 fMRI에 대한 딥러닝 기반 노이즈 신호 제거(denosing) 기술 개발 및 공개 SW 구축
2차년도: 강화학습 기반 개인 맞춤형 뇌 네트워크 구축 및 뇌 질환 진단 기술 개발
3차년도: 개인 맞춤형 뇌 질환 바이오마커 검출 및 시각화를

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 ... 8
  • 3) 목표 달성 수준 ... 8
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 8
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 9
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 9
  • 6. 자체점검표 ... 10
  • 7. 참고문헌 ... 10
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 12
  • 끝페이지 ... 23

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참고문헌 (25)

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