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국가연구개발성과

성과
연구보고서 치매 데이터팩토리 구축을 위한 하이브리드 generative 딥러닝 모델 개발
(Development of hybrid generative deep learning model for dementia data factory)
상세데이터 조회
등록번호 TRKO202200015994 발행년월 2022-03
발행기관명 고려대학교 발행국가/사용언어 대한민국 /국문
발주기관 한국연구재단 과제관리(전문)기관 한국연구재단
키워드 데이터 팩토리;잠재 치매 공간;생성 딥러닝 모델;차세대 치매 예측;멀티모달 뇌 영상 판독기;
Data factory;Latent dementia space;Generative deep learning model;Next-generation dementia prediction;Multimodal PET imaging classifier;
초록
연구개요
본 연구는 영상 바이오마커 기반의 치매 예측 정확도를 획기적으로 향상시키기 위해 generative 딥러닝 모델을 기반으로 치매 데이터팩토리를 구축하고, 기존의 멀티모달 뇌 영상 데이터베이스 규모를 1000배 이상 확대할 수 있는 latent 치매 공간 encoding 기술을 개발하고자 함. 특히, 아밀로이드나 타우 PET 데이터팩토리를 활용하여 기존의 뇌 MR 영상 기반의 진단 시점보다 약 15년 앞서 치매 발병(onset시점)을 예측할 수 있는 차세대 진단 기술을 개발하고자 함.

연구 목표대비 연구결과
본 연구에서 개발하고자 하는 뇌 영상 치매 데이터팩토리는 뇌 영상 공간과 latent 공간으로 나눌 수 있음. 인간의 뇌 기능 및 구조의 변화는 연속적으로 이루어지지만, 뇌 영상의 촬영은 비연속적으로 이루어지므로 뇌 영상 공간에서 discrete 하게 분포해있음. 본 연구팀은 비연속적으로 존재하는 뇌 영상 공간과 뇌 기능 및 구조의 연속적 변화를 이어주기 위해 latent (잠재) 치매 공간을 가정하고, 뇌 영상 공간과 latent 치매 공간 사이의 encoding 및 decoding 기술을 개발하고자 함. 특히, 본 연구에서는 치매 데이터팩토리 구축 과정에서 실제 임상의의 영상 판독 과정을 모방할 수 있는 딥러닝 기술을 개발하여 멀티센터/멀티벤더 이슈를 해결하고, 멀티모달별 관계를 기반으로 데이터가 부족한 PET 영상들을 latent 공간에서 추정하여 다시 뇌 영상 공간으로 복원시킴으로써 부족한 이미지에 대한 보완 및 이를 기반으로 한 알고리즘 강화를 통해 치매 진단을 단순 인공지능 모델로 했을 때에 비해 15년 앞당길 수 있는 차세대 바이오마커기반 예측 기술 개발을 목표로 함. 이러한 목표를 달성하기 위하여 본 연구진은 1) MR-PET 멀티모달 영상 정보 통합 기술을 개발하고 인간인지 학습을 통한 Amyloid/Tau/Neurodegeneration 공간을 각각 학습함으로써 인간인지 모방 학습을 통한 치매 latent 공간 인코딩 기술을 개발하고, 2) Latent 치매 공간에서 generative 딥러닝 모델 구축 및 ATN 멀티모달 latent 치매 공간 생성을 통해 generative 모델 교차 검증을 통한 Generative 딥러닝 모델 기반 치매 이미지 공간 디코딩 기술을 개발하여, 3) 최종적으로 데이터팩토리 기반 자동 판독기 학습 강화를 진행하고, 데이터팩토리 기반 차세대 치매 예측 기술을 개발함 및 임상적으로 검증하여 치매 데이터팩토리 기반 차세대 진단 기술을 성공적으로 개발하였음.

연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
멀티모달 뇌 영상들에 대한 자동화 파이프라인을 임상영역에 적용하면 촬영된 다양한 뇌 영상들로부터 보다 정확하고 핵심적인 내용을 추출할 수 있게 할 수 있음. 또한, 구축된 데이터팩토리와 이를 통해 개발된 차세대 치매 조기 진단 기술을 2차 병원에 보급할 경우, 각 지역에서도 3급 의료기관으로의 먼 거리의 이동 없이 T1-MR 영상만을 이용하여 치매 발병보다 15년 앞선 조기 진단이 가능하게 되어 국민 건강과 삶의 질 확보에 대한 발판 마련이 가능하며, 환자 본인 또는 가족이 겪는 경제적/사회적 부담을 경감시킬 수 있음. 임상영역에서의 이러한 활용을 위하여 본 연구개발을 진행함 있어 협업을 진행하였던 국내 의료기관에 종사하는 관련전문가(의료전문가 및 영상분석 전문가 등)들과의 계속되는 검증을 통해 피드백을 제공 받고, 이에 따른 전체 시스템을 꾸준하게 수정하고 관리할 예정임.

(출처 : 요약문 2p)

목차
표지 ... 1
연구결과 요약문 ... 2
목차 ... 3
1. 연구개발과제의 개요 ... 4
2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 11
1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 11
2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
3) 목표 달성 수준 ... 17
4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 17
5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
6. 참고문헌 ... 19
[붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 20
[붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 21
끝페이지 ... 36

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