바이오의공학부 정아영 학부연구생,
  

Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2024 학술대회 발표 허가

보건과학대학 바이오의공학부 정아영 학부연구생(지도교수: 석흥일)은 휴지상태 기능성 자기공명영상(resting state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI) 데이터로 자폐 스펙트럼 장애(autism spectrum disorder, ASD)를 진단하는 연속 웨이블릿(continuous wavelet transform, CWT) 기반 트랜스포머(Transformer) 인공지능 모델을 개발하였다. 이 성과는 의료인공지능 분야 세계최고권위의 국제학술대회인 Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2024에 발표 허가되었다.

본 연구에서는 rs-fMRI를 사용하여 자폐 스펙트럼 장애(ASD)를 진단하기 위해 설계된 웨이블릿 기반 트랜스포머 모델인 BrainWaveNet을 제안하였다. 이는 CWT로 추출한 주파수 도메인 데이터와 cross-attention 메커니즘을 활용하여 시공간적 특징과 주파수 기반 요소 간의 상호 관계를 학습한다. 이는 뇌 신호를 다양한 주파수 대역과 관점에서 특징(feature)을 추출함으로써 뇌 신호의 폭넓은 이해를 가능하게 한다. BrainWaveNet은 기존 ASD 분류 모델과 비교하여 뛰어난 성능을 보여주었으며, ASD 진단에 대한 뇌과학적 통찰을 제공한다.

* 논문제목: BrainWaveNet: Wavelet-based Transformer for Autism Spectrum Disorder Diagnosis

* 저자정보: 정아영(고려대학교 보건과학대학 바이오의공학부)*, 허다운(고려대학교 인공지능학과)*, 강은송(고려대학교 뇌공학과), 석흥일(고려대학교, 인공지능학과)†

(* 공동 제1저자, † 교신저자)