Hyunji / A-Performance-Evaluation-of-CNN-for-Brain-Age-Prediction-Using-Structural-MRI-Data

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Hyunji
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1 -뇌연령(brain age)은 신경퇴행성 질환 및 정신질환을 조기 진단 및 예측하기 위한 생체지표로 제안되었다. 최 1 + 뇌연령(brain age)은 신경퇴행성 질환 및 정신질환을 조기 진단 및 예측하기 위한 생체지표로 제안되었다. 최
2 근 딥러닝 기법의 발전은 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 데이터를 이용한 뇌연령 예측의 2 근 딥러닝 기법의 발전은 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 데이터를 이용한 뇌연령 예측의
3 정확도를 향상시키고 있으며, 뇌연령 예측을 위한 다양한 딥러닝 기반 모델의 정확도를 정량적으로 비교하고 3 정확도를 향상시키고 있으며, 뇌연령 예측을 위한 다양한 딥러닝 기반 모델의 정확도를 정량적으로 비교하고
4 검증할 필요가 있다. 본 연구에서는 뇌 구조적(structural) T1 강조 MRI 데이터를 이용하여 다양한 4 검증할 필요가 있다. 본 연구에서는 뇌 구조적(structural) T1 강조 MRI 데이터를 이용하여 다양한
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