프로젝트 소개
본 과제는 경증외상성뇌손상의 미세한 뇌 손상을 영상으로 정확히 구분하기 어려운 문제를 해결하기 위해, 뇌네트워크(커넥톰)를 기반으로 한 머신러닝 진단모델을 개발하는 연구임.
연구 목표는 뇌네트워크(커넥톰)기반 경증 외상성뇌손상 머신러닝 진단모델 개발이며, 3T MRI 휴지기/작업기반 기능성 MRI와 확산텐서 MRI의 최적화 및 원클릭 프로세싱 파이프라인, 외상성뇌손상환자코호트의 커넥톰 데이터베이스 구축, 선택적 Feature Guide DNN과 Semi-supervised Learning으로 진단·예측 모델을 학습 및 검증함. 기대 효과는 객관적 비침습 진단법 제공, AI 기반 뇌질환 자율진단도구 상용화, 장기 자연경과 연구 기반 확보임.