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초록

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자폐 스펙트럼 장애는 사회적 의사소통 및 상호작용의 손상과 제한된 관심사 및 반복적인 행동을 특징으로 하는 전반적인 신경 발달 장애이다. 휴지기 기능적 자기공명영상에서 얻은 동적 기능적 연결성 데이터는 시간에 따라 변화하는 뇌 영역간 의 상호작용을 통해 뇌의 복잡한 기능을 이해하고 자폐 스펙트럼 장애 관련 패턴을 식별하는데 도움을 준다. 하지만 의료 데이터 수집의 제약으로 인해 발생하는 데이터 부족 문제가 동적 기능적 연결성을 활용한 정밀한 자폐 스펙트럼 장애 진단을 어렵게 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 연구는 레이블 투영 블록을 적용한 시계열 적대적 생성 신경망을 활용하여 사실적인 합성 동적 기능적 연결성 데이터를 생성하는 방법을 제시한다. 레이블 투영 블록은 생성하고자 하는 데이터의 레이블 정보를 효과적으로 임베딩하여 기존의 시계열 적대적 생성 신경망의 생성 능력을 크게 향상시켰다. 생성된 동적 기능적 연결성은 자폐 스펙트럼 진단 모델의 추가적인 훈련 데이터로 활용되었고, 다양한 진단 모델에서 실험한 결과 본 연구에서 제안하는 레이블 투영 블록을 적용하여 생성된 동적 기능적 연결성이 적용하지 않은 것 보다 자폐 스펙트럼 장애 진단 성능을 향상시키는 효과를 보였다.

목차

요약
1. 서론
2. 실험방법
2.1. 데이터셋
2.2. 모델설명
3. 실험결과
3.1. 평가지표 및 방식
3.2. 평가모델
3.3. 결과
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

저자

• 오지혜 [ 고려대학교 인공지능학과 ]
• 지창훈 [ 고려대학교 인공지능학과 ] 공동 저자
• 감태의 [ 고려대학교 인공지능학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 학술대회

• 간기

  반년간

• 수록기간

  2021~2025

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004