과제 상세정보
목록의학 데이터 분석을 위한 베이지안 저차원 그래프 모형에 대한 연구
작성자
관리자
조회수
94
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 생애 첫 연구사업 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 의학 데이터 분석을 위한 베이지안 저차원 그래프 모형에 대한 연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711109563 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 계속과제 | 이전연도 과제번호 | 1711092330 | ||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2018-09-01 ~ 2021-08-31 | 당해연도 연구기간 | 2020-03-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 연구에서는 그래프 데이터(e.g., 기능적 연결성)와 고차원 데이터(e.g., SNP)를 효과적으로 모형화하기 위해 새로운 베이지안 방법론을 제안한다. 본 방법론은 특히 알츠하이머병(Alzheimer's disease; AD)을 조기에 진단하기 위해 고안되었다. 첫 번째 연구목표는 뇌의 기능적 연결성의 차원 축소이다. 두 번째 연구목표는 뇌의 기능적 연... | ||
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| 연구내용 | 의학 빅데이터는 다른 빅데이터와는 다르게 그 분석결과가 인간의 생명과 직결되어 있다. 특히 의학 빅데이터를 이용하여 환자의 예후를 정확히 예측함으로써 환자의 건강과 의료의 효율성을 증진시킬 수 있다. 의학 영상과 유전자 데이터로 대표되는 의학 빅데이터는 공간적 상관성, 고차원성 (high- dimensionality), 자연적으로 형성되는 군집 등의 특성을... | ||
| 기대효과 | 본 연구자는 그래프데이터와 고차원 데이터를 효과적으로 모형화하기 위해 새로운 베이지안 방법론을 제안한다. 본 연구에서는 베이지안 주성분 분석과 베이지안 변수 선택 방법을 확장한 베이지안 저차원 선형모형과 생존모형을 개발하고자 한다. 본 연구는 그래프와 고차원 데이터의 특징을 살린 차원축소 기법을 제안함으로써, 서로 형태가 다른 데이터를 베이지안 방법론을 통... | ||
| 키워드 | 차원축소,그래프 모형,베이지안 방법론,생존모형 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 자연 > 수학 > 응용통계 > 의학/생물통계 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 건강 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 충남대학교 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 충남대학교 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 30,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||