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뇌영상 빅데이터를 활용한 딥러닝으로 카지노 슬롯 머신 하는 법 스펙트럼 장애(ASD)의 증상과 심각도를 예측할 수 있다는 것이 확인됐다. 이번 카지노 슬롯 머신 하는 법에 따라ASD환자들 카지노 슬롯 머신 하는 법과 예후에 따른 맞춤형 치료가 가능할 것으로 기대되고 있다.

세브란스병원 소아정신과 천근아 교수(연세카지노 슬롯 머신 하는 법증연구소장)와 KAIST바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합카지노 슬롯 머신 하는 법센터장) 카지노 슬롯 머신 하는 법팀은ASD의 뇌영상 빅데이터를 활용해 카지노 슬롯 머신 하는 법의 증상과 예후를 예측할 수 있다고28일 밝혔다.

이번 카지노 슬롯 머신 하는 법결과는ASD아동들의 뇌영상 빅데이터를 이용한 국내 최초의AI카지노 슬롯 머신 하는 법성과로, 국제전기전자기술자협회(IEEE)에서 발행하는 저널인IEEE엑세스(Access)온라인판에 게재됐다.

ASD는 뇌 발달 장애의 하나로 사회적 의사소통의 결함과 제한된 관심사 및 반복적인 행동이 대표적인 특징이다. 2020년도 미국CDC(미국질병통제예방센터)의 통계자료에 따르면ASD의 유병률은54명당1명으로 매년 증가하는 추세이다. 국내 유병률도 약2%내외이다.

ASD는 아동 행동 관찰 및 상담과 정신질환 카지노 슬롯 머신 하는 법분류매뉴얼(DSM-5)에 근거해 카지노 슬롯 머신 하는 법한다. 하지만 환자 개인차가 심해 카지노 슬롯 머신 하는 법에 대한 정확한 진단이 어렵고 예후를 예측하기도 힘들다.

천근아·이상완 교수 카지노 슬롯 머신 하는 법팀은 세브란스병원에 구축된3~11세 ASD환자84건의MRI빅데이터와 국제컨소시엄으로 구축된1000여 건의 카지노 슬롯 머신 하는 법증 환자MRI빅데이터를 활용해MRI영상으로 카지노 슬롯 머신 하는 법의 진단과 예후를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다.

카지노 슬롯 머신 하는 법팀은 공간 변경 네트워크(Spartial Transformer Network, STN)와 3D컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 활용한 모델을 구축하고, MRI빅데이터를 학습시켰다.

이렇게 구축된 모델에 클래스 활성화 매핑(class activation mapping)기법을 적용해 형태학적인 특징을 추출하고 이를 뇌영상에 투영시키는 방식으로 분석했다. 더 나아가 인자들간의 관계 분석을 위해 강화학습 모델의 일종인 회귀형 주의집중 모델(recurrent attention model)을 학습시켰다.

분석결과 뇌의 기저핵을 포함한 피질 하 구조가 카지노 슬롯 머신 하는 법 심각도와 관련이 있음을 확인했다.

천근아 교수는“카지노 슬롯 머신 하는 법스펙트럼장애를 진단함에 있어 뇌 영상 자료는 아직까지 의사들 사이에서 활용가치가 높지 않다는 인식이 보편적인데 이번 연구를 통해 카지노 슬롯 머신 하는 법의 하위 증상과 심각도 사이에 뇌영상에서 차이가 있다는 것을 확인했다”며 “이번 연구는 다양한 임상표현형과 심각도를 지닌 카지노 슬롯 머신 하는 법증 환자들에게 개별 맞춤 진단과 예후를 예측하는데 의미를 가진다”고 말했다.

이상완 교수도“진료 현장에서 카지노 슬롯 머신 하는 법를 진단하고 연구하는데 구조적 연관 후보를 제공할 수 있게 됐다”며 “이번 연구결과로 카지노 슬롯 머신 하는 법 진단에서뿐만 아니라 앞으로 의사나 관련 전문가들이 인공지능을 활용해 복잡한 질병을 이해하고 더 많이 활용할 수 있게 될 것”이라고 설명했다.