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+뇌연령(brain age)은 신경퇴행성 질환 및 정신질환을 조기 진단 및 예측하기 위한 생체지표로 제안되었다. 최
+근 딥러닝 기법의 발전은 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 데이터를 이용한 뇌연령 예측의
+정확도를 향상시키고 있으며, 뇌연령 예측을 위한 다양한 딥러닝 기반 모델의 정확도를 정량적으로 비교하고
+검증할 필요가 있다. 본 연구에서는 뇌 구조적(structural) T1 강조 MRI 데이터를 이용하여 다양한
+Convolutional Neural Network (CNN) 기반 뇌연령 예측 모델의 성능을 비교하고 평가하였다. 뇌연령 예측 모
+델의 성능을 평가하기 위해 실제연령과 예측된 뇌연령의 Mean Absolute Error(MAE)와 상관관계(Pearson
+Correlation Coefficient, R)를 성능 평가 지표로 사용하였다. 성능 평가 결과, 테스트한 CNN 아키텍처
+(architecture) 기반 딥러닝 모델중 2D-CNN 모델이 5.77의 MAE와 0.88의 R로 가장 높은 성능을 보였다. T1
+강조 MRI 데이터를 이용한 딥러닝 기반 뇌연령 예측 모델의 성능 평가를 통해 뇌연령 예측 모델의 정확도를 개
+선하고 신경퇴행성질환 및 정신질환 환자의 가속 노화 예측력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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