본 발표에서는 딥러닝 기반의 RCFT(Rey Complex Figure Test) 자동 채점 시스템과 이를 활용한 경도인지장애(MCI) 예측 모델을 소개합니다. RCFT 이미지를 이용해 정밀한 점수를 자동으로 계산하며, 기존 전문가 채점과 동등한 성능을 입증했습니다. 또한, 상용화 가능성을 높이기 위해 UI/UX 설계와 의료기관에서의 활용 방안을 제안하며, 치매 조기 진단 및 연구 데이터 기반 솔루션의 실용적 활용을 강조합니다.
Title
Predicting mild cognitive impairments from cognitively normal brains using a novel brain age estimation model based on structural magnetic resonance imaging
Speaker
원성호 교수 (서울대학교 보건대학원)
Date
2023. 10. 25
본 발표에서는 딥러닝 기반의 RCFT(Rey Complex Figure Test) 자동 채점 시스템과 이를 활용한 경도인지장애(MCI) 예측 모델을 소개합니다. RCFT 이미지를 이용해 정밀한 점수를 자동으로 계산하며, 기존 전문가 채점과 동등한 성능을 입증했습니다. 또한, 상용화 가능성을 높이기 위해 UI/UX 설계와 의료기관에서의 활용 방안을 제안하며, 치매 조기 진단 및 연구 데이터 기반 솔루션의 실용적 활용을 강조합니다.