프로젝트 소개
본 과제는 데이터 과학과 머신러닝기술을 활용해 파킨슨병의 위험도를 객관적으로 산출하고, 유사 질환과의 감별진단 및 증상 개선까지 연계하는 연구임.
연구 목표는 UPDRS-X 기반 위험도 산출 알고리즘과 감별진단 도구 개발, 비침습적 뇌자극을 통한 운동증상 개선 기술 확보에 있음. DeepLabCut, OpenFace, 머신비전 기술, 센서를 활용해 걸음걸이, 떨림, 가면 표정, T1영상의 피질하 구조물 변화를 정량화하고, 이를 통합해 민감도와 특이도를 검증함. 기대 효과는 진단 정확도 향상, 조기 진단 및 의료비 절감, 임상 연구 질적 향상과 신뢰성 높은 치료 효과 분석 기술 확립에 있음.