| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 자폐증 예측 진단 장치에 의한 자폐증 예측 진단 방법에 있어서,시계열 뇌 영상 데이터를 전처리하는 단계;상기 전처리된 시계열 뇌 영상 데이터를 이용하여 뇌 영역의 공간 구조 모델 및 뇌 영역의 동적 시계열 연결성 모델을 포함하는 자폐증 예측 진단 모델을 통해 자폐증 특징을 출력하여 자폐증을 예측 진단하는 단계를 포함하고,상기 자폐증 예측 진단 모델은 상측 두구(STS: Superior Temporal Sulcus) 및 시각 피질 영역 간의 시계열 연결성을 모델링하며,상기 뇌 영역의 공간 구조 모델은 레지듀얼 컨볼루션 신경망으로 구현되며, 상기 레지듀얼 컨볼루션 신경망을 통해 상기 상측 두구 및 상기 시각 피질 영역 간의 공간적 특성을 표현하고,상기 뇌 영역의 동적 시계열 연결성 모델은 자가집중 순환 신경망으로 구현되며, 상기 자가집중 순환 신경망을 통해 상기 상측 두구 및 상기 시각 피질 영역 간의 시간적 특성을 선택적으로 표현하는 것을 특징으로 하는 자폐증 예측 진단 방법. |
| 2 | 제1항에 있어서,상기 시계열 뇌 영상 데이터는 4D 기능 자기 공명 영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI)인 것을 특징으로 하는 자폐증 예측 진단 방법. |
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| 6 | 프로세서를 포함하는 자폐증 예측 진단 장치에 있어서,상기 프로세서는,시계열 뇌 영상 데이터를 전처리하는 단계;상기 전처리된 시계열 뇌 영상 데이터를 이용하여 뇌 영역의 공간 구조 모델 및 뇌 영역의 동적 시계열 연결성 모델을 포함하는 자폐증 예측 진단 모델을 통해 자폐증 특징을 출력하여 자폐증을 예측 진단하는 단계를 수행하고,상기 자폐증 예측 진단 모델은 상측 두구(STS: Superior Temporal Sulcus) 및 시각 피질 영역 간의 시계열 연결성을 모델링하며,상기 뇌 영역의 공간 구조 모델은 레지듀얼 컨볼루션 신경망으로 구현되며, 상기 레지듀얼 컨볼루션 신경망을 통해 상기 상측 두구 및 상기 시각 피질 영역 간의 공간적 특성을 표현하고,상기 뇌 영역의 동적 시계열 연결성 모델은 자가집중 순환 신경망으로 구현되며, 상기 자가집중 순환 신경망을 통해 상기 상측 두구 및 상기 시각 피질 영역 간의 시간적 특성을 선택적으로 표현하는 것을 특징으로 하는 자폐증 예측 진단 장치. |
| 7 | 제6항에 있어서,상기 시계열 뇌 영상 데이터는 4D 기능 자기 공명 영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI)인 것을 특징으로 하는 자폐증 예측 진단 장치. |
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