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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한림대학교 HalLym University |
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연구책임자 | 원동옥 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300012376 |
과제고유번호 | 1711172825 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-25 |
키워드 | 심층강화학습.마취심도.의식수준.멀티모달 뇌신호.뇌전도.Deep reinforcement learning.Depth of anesthesia.Consciousness level.Multi-modal brain signal.Electroencephalogram. |
연구개요
적응적 심층강화학습(Adaptive deep reinforcement learning, Adaptive DRL) 및 멀티모달 딥러닝 (Multi-modal deep learning) 기술을 이용하여 뇌전도 (electroencephalogram, EEG) 및 기능적 근적외선 분광법 (Functional near-infrared spectroscopy, fNIRS) 뇌신호를 통한 환자-적응형 마취심도 및 의식수준 예측 및 유지 기술 개발
연구 목표대비 연구결과
◯ 환자-적응형 마취심도 예측하는 적응적
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