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Hyper-alignment of inter-individual brain networks using deep neural network : predicting task-related brain networks of individuals based on public neurocinematic fMRI data

Other Titles
 딥 러닝을 이용한 개인 뇌기능 신경 연결망의 하이퍼 정합 뉴로시네마틱스 기반 개인 뇌기능 신경연결망 예측 연구 
Authors
 장창원 
Issue Date
2018
Description
Department of Medical Science
Abstract
특정한 기능을 수행하고 있는 뇌의 활성화 패턴 및 연결성 패턴을 확인하기 위한 전통적인 방법은 피험자가 특정 기능을 불러 일으키는 과제를 수행하고, 이때 fMRI 와 같은 뇌기능 촬영 장비를 이용해 과제를 수행중인 뇌 영상을 획득하는 것이다. 그러나 만약 피험자의 육체 또는 인지기능에 문제가 있어 과제를 수행 할 수 없거나, 시공간 적인 제약으로 fMRI 촬영을 하지 못한다면, 피험자의 뇌기능능상태를 파악 할 수 있을까? 즉, 피험자에게 자극을 주지 않고, 자극에 해당하는 뇌 활성화 정도를 파악 할 수 있는 방법은 무엇일까? 모든 사람의 뇌는 비슷하게 동작한다는 가정을 가지고, 피험자의 뇌기능을 파악하기 위해 다른 사람이 해당 기능을 수행할 때 뇌기능을 촬영하여 이를 목적했던 피험자에게 적용하는 것은 좋은 아이디어 일 수 있다. 그러나, 여러 사람이 동일한 과제를 수행 하더라도, 개인에게 내재 되어있는 고유의 개인성 때문에 서로의 뇌 반응은 다른 형태로 나타난다. 따라서 본 연구에서는 뇌기능 활성화 또는 연결성에 기반한 사람과 사람간 뇌기능 매핑 함수를 구하여 특정 피험자의 뇌기능을 추론하는 새로운 방법을 제시한다. 복잡한 뇌 활성화 또는 연결성 지도를 적절히 압축하기 위해 딥러닝 방법의 일종인 Stacked auto-encoder 을 이용해 활성 또는 연결성 패턴을 압축하였고, 또한 딥러닝을 이용해 사람-사람 매핑 함수를 도출 하였다. 영화 데이터로 학습된 딥러닝 레이어들은 학습훈련(training)에 사용되지 않은 영화 장면들을 보는 동안 발생하는 뇌기능을 예측하였고, 영화 뿐만이 아니라, 5가지의 인지과제를 수행하는 동안의 뇌기능을 적절히 예측하였다.
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1. College of Medicine (의과대학) > Others (기타) > 3. Dissertation
URI
https://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/160074
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