알츠하이머병 진단 모델의 결정을 추론하고 강화하는 방법 및 장치

• 핵심 기능

뇌 MRI에서 추출한 특징맵에 정상 또는 비정상 타겟 레이블을 부여해 사후가정 맵을 만들고, 원본 영상과 선형 결합한 타겟 영상을 생성합니다. 실제 데이터와 생성된 타겟 영상을 판별하는 학습 과정 후, 지침맵과 전역·지역·전후관계 주의모듈을 결합해 주의된 특징맵을 만들고 클래스를 분류합니다.

• 차별 강점

기존 기울기 기반, 입력 섭동 기반 해석 방식은 모델 판단의 근본적 설명을 제공하는 데 한계가 있고 해석성과 진단 성능을 함께 확보하기 어렵다는 과제가 있었습니다. 본 특허는 타겟 레이블 기반 사후가정 맵을 정상·비정상 뇌 구조 변화의 지침으로 활용하고, 다중 주의모듈로 분류 특징을 강화해 설명과 진단 모델 개선을 연계한 점이 차별점입니다.

• 활용 범위

기술·연구 측면에서는 알츠하이머병 뇌 MRI 진단 보조, 설명 가능한 의료 인공지능, 뇌영상 기반 다중 클래스 질환 분류, 의료영상 AI 의사결정 근거 시각화 분야에 활용 가능하며, 뇌질환 영상 분석 모델의 해석성 검토에도 확장할 수 있습니다. 사업 측면에서는 의료 AI 소프트웨어, 영상진단 솔루션, 치매 임상시험 환자 선별, 치료제 개발의 동반진단 지원 서비스로 확장할 수 있습니다.