AI-Based Multimodal Brain Age Modeling: Development of a Holistic Biomarker of Neurodegeneration Based on Structural and Functional Brain Age Discordance Patterns
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-세종과학펠로우십(복귀·유치트랙)
2026년
2710111381
과학기술정보통신부
한국연구재단
아주대학교산학협력단
김현우
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
1.2억원
1.2억원
응용연구
대학
경기도 수원시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
연구과제의 목표본 연구의 궁극적인 목표는, 구조적 뇌나이(sBA)와 기능적 뇌나이(fBA)를 통합하는 새로운 뇌노화 프레임워크를 구축하여,- 공개 코호트 및 자체 MRI/EEG 데이터 기반 sBA/ fBA 뇌 나이 딥러닝 모델을 개발, - MCI 진단 참여자의 MRI·EEG·인지예비력·개인건강·생활습관 설문을 갖춘 다중모달 코호트(n=120)를 신규 구축,...
본 연구는 크게 다음 다섯 축으로 구성된다. (1) 구조적 뇌나이(sBA) 모델 고도화 (MRI 기반) - 기존 대규모 구조 MRI 코호트 및 병원 내 MRI 데이터를 이용하여, T1 구조 영상 기반 brain age 예측 모델(sBA)을 구축·검증하고, sBAG가 진단군(정상·MCI·치매 등), 혈관·대사 위험, 인지기능과 어떻게 연관되는지 정리한다....
... 고위험군과 핵심 위험요인에 집중시켜 관리 효율과 비용-효과성을 높이는 데 기여할 수 있다. - 루틴 영상·저채널 EEG 기반 경량 파이프라인은 PACS/EMR 연동형 병원용 AI 솔루션,클라우드 기반 B2B 헬스케어 서비스, 뇌건강 플랫폼의 핵심 엔진으로 활용될 수 있어, 치매·정신건강·웰니스 시장을 겨냥한 국내 의료 AI·디지털 헬스 산업의 새로운 제품군을 형성할 수 있다. (3) ...