한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

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다중 MRI 데이터셋을 활용한 회백질 및 백질 기반 뇌 연령 예측 모델

Gray Matter and White Matter-Based Brain Age Prediction Model Using Multi-MRI Datasets

  • 이승준 (전남대학교 인공지능융합학과) ;
  • 이명은 (전남대학교 초광역 연합 의료 AI 연구센터) ;
  • 양형정 (전남대학교 인공지능융합학과)
  • Seung-Jun Lee (Department of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University) ;
  • Myungeun Lee (Hyper-wide Federated Medical AI Research Center, Chonnam National University) ;
  • Hyung-Jeong Yang (Department of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

뇌 연령은 신경퇴행성 질환과 인지 저하를 예측하는 중요한 바이오마커로 주목받고 있으며, 이를 통해 개인의 뇌 건강 상태를 보다 정밀하게 확인할 수 있다. 특히, 회백질과 백질은 뇌 구조와 기능을 평가하는 데 핵심적인 역할을 하며, 뇌 구조적 변화를 분석함으로써 뇌 연령 예측의 정확도를 높일 수 있다. 또한, 특정 데이터셋만 활용될 경우 일반화된 성능을 기대하기 어려워 뇌 연령 예측에 다양한 데이터셋을 활용한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 다중 모달 MRI 데이터를 결합한 3D CNN 기반 뇌 연령 예측 모델을 제안한다. 제안된 모델은 회백질과 백질의 특징을 전처리된 T1 이미지에 결합하여 더욱 풍부한 뇌 구조 정보를 학습할 수 있도록 설계하여, 뇌 연령 예측의 정확성을 향상시켰다. 실험 결과 회백질과 백질 정보를 추가로 활용한 모델이 T1 이미지만을 사용한 기존 CNN 및 ResNet 모델보다 MAE(Mean Absolute Error) 평가지표에서 더 우수한 성능을 보였으며, 이를 통해 회백질과 백질 정보가 뇌 연령 예측에 중요한 기여를 한다는 사실을 확인하였다.

키워드

과제정보

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(RS-2023-00208397). 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 인공지능융합혁신인재양성사업연구 결과로 수행되었음(IITP-2023-RS-2023-00256629) 본 연구는 과학기술정보통신부및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2024-RS-2024-00437718)

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