정신질환 판별 지원을 위한 기계학습 기술 개발

Abstract

본 과제는 정신질환 환자의 뇌파 데이터를 처리하는 뇌파 분석 기술을 확보하고, 기계학습 및 다양한 통계기술을 사용하여 뇌파 데이터 기반 정신질환 판별 지원 기술 및 시스템을 개발하는 데에 목적을 둔다. ○ 정신질환 뇌파 데이터 수집 ○ 정신질환 뇌파 데이터 분석을 위한 파이프라인 구축 ○ 기계학습 기술 기반 정신질환 판별기술 연구 및 개발

Ⅳ. Results of the research ○ Collect psychiatric disorders’ EEG data Collect two independent EEG datasets related to alcohols (alcohol drinking data and alcoholism data) Collect clinical and meta-data for the patients for the EEG ○ Discovered EEG-features related to alcohols Identified Theta-Gamma coupling and gamma reduction after alcohol drinking condition Discovered common EEG-features between alcohol drinking and alcoholism features (gamma waves in parietal lobe) Identfied the increasing features in increasing of alcohol-use dependence ○ Developed discriminative models for alcoholism based on machine learning Developed the scoring method for the severity of alcohol-use-dependence Developed deep-learning models (DBN,CNN) for alcoholism classifications