해석가능한 머신러닝을 이용한 신경영상 기반 뇌연령 예측의 개별 변동성

Q: 이 논문에서 정의한 뇌연령이란 무엇인가?

신경영상 데이터를 기반으로 인공지능 모델이 예측한 연령을 의미하며, 뇌의 전반적인 건강 상태를 나타내는 지표로 활용된다. 특히 예측된 뇌연령과 실제 나이의 차이인 Brain Age Delta를 통해 뇌 노화의 속도를 진단하는 생체 지표로 사용된다.

Q: 뇌연령 예측 시 개인별 형태학적 특징의 영향력은 어떻게 나타나는가?

연구 결과, Model error explanation matrix를 통해 계산된 subject 간 유사도가 평균 0.55로 나타나 뇌연령 예측에 기여하는 특징들의 중요도가 개인마다 상이함이 확인되었다. 따라서 개인의 특성을 반영한 모델 개발이 예측 정확도 향상에 필수적이다.

한주혁; 이준혁; 이원희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 한주혁 (경희대학교) 이준혁 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.12

수록면: 1,546 - 1,548 (3page)

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신경영상 데이터 기반 인공지능 모델에서 예측된 뇌연령은 뇌 질환과 노화를 측정하는 중요한 생체 지표로 사용된다. 개인의 각기 다른 특성에 맞춘 진단과 치료가 필요하다는 정밀의학에 대한 개념이 뇌연령 연구에 적용이 되고 있다. 머신러닝 혹은 딥러닝 모델을 사용하는 기존 뇌연령 예측은 좋은 성능을 내지만, 인공지능 모델에 대한 해석에 대한 어려움을 가지고 있다. 본 연구에서는 22세에서 37세 사이의 건강한 subject에 대한 T1 강조 MRI 영상에서 뇌의 형태학적 정보를 추출하고 선형 머신러닝 Lasso기법을 활용하여 뇌연령을 예측하였다. 연령, 성별, 평균 피질 두께, 총 피질 표면적의 4가지 특성을 교란 변수로 설정하여 kernel SH ... 전체 초록 보기

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