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Jae-Won Song (Seoul National University Hospital) Na-Rae Yoon (Seoul National University Hospital) Soo-Min Jang (Seoul National University Hospital) Ga-Young Lee (Seoul National University Hospital) Bung-Nyun Kim (Seoul National University Hospital)
저널정보
대한소아청소년정신의학회 소아청소년정신의학 소아청소년정신의학 제31권 제3호
발행연도
2020.7
수록면
97 - 104 (8page)

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Deep learning (DL) is a kind of machine learning technique that uses artificial intelligence to identify the characteristics of given data and efficiently analyze large amounts of information to perform tasks such as classification and prediction. In the field of neuroimaging of neurodevelopmental disorders, various biomarkers for diagnosis, classification, prognosis prediction, and treatment response prediction have been examined; however, they have not been efficiently combined to produce meaningful results. DL can be applied to overcome these limitations and produce clinically helpful results. Here, we review studies that combine neurodevelopmental disorder neuroimaging and DL techniques to explore the strengths, limitations, and future directions of this research area.

목차

INTRODUCTION
DEEP LEARNING
NEUROIMAGING-BASED DEEP LEARNING IN PSYCHIATRY
MAGNETIC RESONANCE IMAGING
FUNCTIONAL MAGNETIC RESONANCE IMAGING
FUNCTIONAL NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY
MULTIMODAL APPROACHES
DISCUSSION
CONCLUSION
REFERENCES

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