딥러닝을 이용한 자폐 스펙트럼 장애 (ASD) 정밀 진단 기술 개발

본 연구소에서는 딥러닝과 강화학습과 같은 최신 인공지능 기술을 이용하여, sMRI, NGS 데이터와 각종 진단 결과를 종합적으로 분석하는 인공지능 진단 보조 시스템을 구축하려 합니다.

1. 딥러닝이란? 

데이터로부터 고차원 상관관계를 자동학습하여, 인간이 구분하기 어려운 수준의 심층적 패턴 분석을 가능하게 하는 기술입니다. 단순한 검사로는 판단을 내리기 어려운 ASD 정밀 진단 시스템에 적용될 수 있습니다.

2. 강화학습이란?

현재 데이터로부터 미래의 결과를 예측하고, 문제 해결을 위한 최적의 전략을 제시해 주는 인공지능 기술입니다. 환자의 현재 상태로부터 질병의 예후를 예측하고, 최적의 치료 전략을 제시해 줄 수 있습니다.

3. 본 연구의 목적

ASD-VMR study: 2010년~최근까지 다년간 발달평가한 ASD 영유아들의 sMRI data를 분석하고 심각도나 subtype에 따른, 또는 인구학적 변인에 따른 VMR pattern을 딥러닝을 이용해 분석 파악합니다.

ASD-유전형-뇌영상 연관성 연구: NGS과 sMRI data가 동시에 확보된 ASD에서, genotype-endophenotype (neuroimaging) correlation을 딥러닝을 이용해

분석합니다.