멀티 모달 데이터를 이용한 한국형 주요 우울 장애 진단 및 치료 모델 


46권  1호, pp. 71-76, 1월  2019
10.5626/JOK.2019.46.1.71


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  요약

우울증은 현대 사회에서 가장 흔한 정신질환 중 하나로, 반복되는 재발에 따른 만성화로 인해 사회적인 부담을 증가시킨다. 그러나 다양한 요인들이 복합적으로 관여하는 질병이기 때문에 여러 요인을 효율적으로 고려할 수 있는 기계학습 모델이 필요하다. 본 논문에서는 기본 정보, MRI, 유전자, 인지 검사의 4가지 멀티 모달 데이터를 이용해 우울증 여부를 진단하고 항우울제 반응의 정도를 예측할 수 있는 모델을 제안하여 우울증 진단의 경우 AUROC 점수 0.923, 항우울제 반응성 예측의 경우 MSE 0.08의 정확도를 얻었다. 그리고 제안한 모델의 결과를 정량적으로 분석하여 환자의 데이터를 추가할수록 정확한 진단 및 약물 반응성 예측이 가능함을 확인하고, 정성적으로 분석하여 우울증에 관해 기존에 알려진 주요 요인을 찾는 것뿐 아니라 새로운 가설을 제시하였다.


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  논문 참조

[IEEE Style]

Y. Choi, A. Kim, M. Jeon, S. Kim, K. Han, E. Won, B. Ham, J. Kang, "Diagnostic and Therapeutic Model for Korean Major Depressive Disorder Using Multi-Modal Data," Journal of KIISE, JOK, vol. 46, no. 1, pp. 71-76, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.1.71.


[ACM Style]

Yonghwa Choi, Aram Kim, Minji Jeon, Sunkyu Kim, Kyu-Man Han, Eunsoo Won, Byung-Joo Ham, and Jaewoo Kang. 2019. Diagnostic and Therapeutic Model for Korean Major Depressive Disorder Using Multi-Modal Data. Journal of KIISE, JOK, 46, 1, (2019), 71-76. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.1.71.


[KCI Style]

최용화, 김아람, 전민지, 김선규, 한규만, 원은수, 함병주, 강재우, "멀티 모달 데이터를 이용한 한국형 주요 우울 장애 진단 및 치료 모델," 한국정보과학회 논문지, 제46권, 제1호, 71~76쪽, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.1.71.


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