Development of an Uncertainty- and Calibration-Aware Brain MRI Restoration Model Incorporating Cognitive and Mental Health Clinical Labels
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066612
교육부
한국연구재단
고려대학교
변진모
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종목표는 인지기능 및 정신건강 임상정보를 반영한 diffusion 기반 Brain MRI 복원 인공지능 모델을 개발하고, 복원 정확도뿐 아니라 uncertainty 및 calibration 기반 신뢰도 정량화를 통해 임상적 정합성과 활용 가능성을 함께 확보하는 신뢰 가능한 의료영상 AI 프레임을 구축하는 데 있음 이를 위해 공개 Brain MRI와 ...
본 연구는 첫째, 공개 Brain MRI와 공동연구 기반 임상 MRI 데이터를 기반으로 T1-weighted Brain MRI와 인지기능 및 정신건강 관련 임상정보를 정리하여 분석용 데이터셋을 구축하고자 함. 이 과정에서 전처리, 정규화, 공간 정합화, 비균질성 보정, 두개골 제거 및 손상 마스크 생성 등을 수행하여 복원 모델 학습에 적합한 입력 구조를 마련하고자 ...
... 것으로 기대함 기존 Brain MRI 복원 연구가 주로 복원 정확도와 시각적 품질 향상에 초점을 두었다면, 본 연구는 uncertainty 및 calibration 기반 신뢰도 평가와 임상정보 정합성을 함께 반영함으로써 실제 의료 활용 가능성이 높은 복원 AI 프레임을 제시할 수 있음 또한 인지기능 및 정신건강 임상정보를 통합함으로써 복원 결과의 임상적 해석 가능성과 downstream ...