자기공명영상 데이터를 이용한 합성곱 신경망 기반 뇌연령 예측 모델의 성능 평가

Q: 이 논문에서 정의한 뇌연령이란 무엇인가?

뇌연령은 뇌의 생물학적 연령을 의미하며, 뇌의 노화 정도를 파악할 수 있는 지표이다. 이는 파킨슨병, 알츠하이머병과 같은 신경퇴행성 질환 및 조현병, 양극성 장애와 같은 정신질환을 조기 진단하고 예측하기 위한 생체 지표로 활용된다.

Q: 자기공명영상 데이터를 활용한 뇌연령 예측 모델 중 가장 높은 성능을 보인 것은 무엇인가?

연구 결과, T1 강조 MRI 데이터를 이용한 다양한 CNN 기반 뇌연령 예측 모델 중 2D-CNN 모델이 가장 높은 성능을 보였다. 이 모델은 5.77의 MAE와 0.88의 R값을 기록하여 다른 모델들보다 우수한 예측 정확도를 나타냈다.

김현지; 이원희

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자기공명영상 데이터를 이용한 합성곱 신경망 기반 뇌연령 예측 모델의 성능 평가 A Performance Evaluation of Convolutional Neural Networks for Brain Age Prediction Using Structural MRI Data

저자정보: 김현지 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.12

수록면: 1,458 - 1,460 (3page)

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뇌연령(brain age)은 신경퇴행성 질환 및 정신질환을 조기 진단 및 예측하기 위한 생체지표로 제안되었다. 최근 딥러닝 기법의 발전은 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 데이터를 이용한 뇌연령 예측의 정확도를 향상시키고 있으며, 뇌연령 예측을 위한 다양한 딥러닝 기반 모델의 정확도를 정량적으로 비교하고 검증할 필요가 있다. 본 연구에서는 뇌 구조적(structural) T1 강조 MRI 데이터를 이용하여 다양한 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 뇌연령 예측 모델의 성능을 비교하고 평가하였다. 뇌연령 예측 모 ... 전체 초록 보기

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