상측두구의 동적 뇌 연결성 학습 기반 자폐 진단 시스템 


49권  5호, pp. 354-359, 5월  2022
10.5626/JOK.2022.49.5.354


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  요약

시각 피질 영역과 연결된 상측두구의 기형이 자폐증의 주요한 원인이라는 가설을 고려하여, 신경생물학적 증거를 보강하기 위해 두 영역 간의 뇌 기능 연결성을 이용할 수 있는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 뇌 영상 이미지 내부의 동적 연결성을 관측치에 근거하여 선택 및 추출할 수 있는 자가집중 메커니즘과 컨볼루션 순환신경망의 조합을 제안한다. 신경망 내부에서 손실되는 동적 연결성을 보존하기 위한 계층 간 연결을 포함하는 구조와 자가 집중 메커니즘을 통해 연결성으로부터 자폐 특성을 선택 추출하는 두 가지 방법을 결합함으로써 일반화 성능을 고려하면서 두 영역의 동적 연결성 보존하는 기능을 제안한다. 제안하는 방법은 10겹 교차검증으로 평가하고, 기존 최고 자폐 진단 성능을 달성한 앙상블 신경망대비 4.90% 성능 향상을 달성한다. 추가로 신경망의 활성화 영역과 신경망 내부 임베딩 벡터 가중치를 시각화함으로써 제안하는 방법의 자폐 진단 및 뇌 영상 모델링 분야 타당성을 검증한다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

K. Park, S. Bu, S. Cho, "An Autism Spectrum Disorder Detection System Based on Learning Dynamic Connectivity of the Superior Temporal Sulcus," Journal of KIISE, JOK, vol. 49, no. 5, pp. 354-359, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.5.354.


[ACM Style]

Kyoung-Won Park, Seok-Jun Bu, and Sung-Bae Cho. 2022. An Autism Spectrum Disorder Detection System Based on Learning Dynamic Connectivity of the Superior Temporal Sulcus. Journal of KIISE, JOK, 49, 5, (2022), 354-359. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.5.354.


[KCI Style]

박경원, 부석준, 조성배, "상측두구의 동적 뇌 연결성 학습 기반 자폐 진단 시스템," 한국정보과학회 논문지, 제49권, 제5호, 354~359쪽, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.5.354.


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