2020년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
다중-사이트 휴지-상태 fMRI 영상 기반 주요우울장애 진단을 위한 메타학습 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Model-Agnostic Meta-Learning for Multi-site Resting-state fMRI based MDD Diagnosis |
| 저자(Author) |
Jaein Lee
Eunsong Kang
Jiyeon Lee
Heung-Il Suk
이재인
강은송
이지연
석흥일
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 01 PP. 0782 ~ 0784 (2020. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 메타학습 방식을 이용한 다중-사이트 휴지-상태 fMRI 영상 기반 주요우울장애 진단 모델을 제안한다. 기존의 진단 모델은 다중-사이트 데이터셋 간의 이질성으로 인해 학습에 어려움이 있었으나 제안하는 그래디언트 기반 메타학습은 이러한 이질성에도 효율적으로 판별 정보를 학습한다. 특히 다중-사이트의 특성을 고려하여 메타학습을 위한 데이터를 구성함으로써 효율성을 높였다. 본 학습 방식을 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 신경망 모델에 적용하여 주요우울장애 진단에서 사이트내 실험에서 평균 68.72%, 사이트간 실험에서 평균 66.72%의 정확도를 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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