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2024-05-22
내역사업 | 우수신진연구 |
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과제명 | 매니폴드 상 함수적 자료와 고차원 자료의 베이지안 통합 분석 | ||||
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과제고유번호 | 1711128155 | ||||
부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
시행계획 내 사업명 | |||||
시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-03-01 ~ 2026-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2022-02-28 |
연구목표 | 본 연구에서는 2차원 매니폴드를 정의역으로 하는 함수적 자료(Functional Data on two-dimensional Manifold; FDoM)와 고차원 자료를 동시에 분석하기 위한 베이지안 통합 분석 모형을 개발한다. 개발한 모형을 퇴행성 뇌질환의 영상 유전학 (imaging genetics) 연구에 활용하여 진단 및 예후모형을 구축하고자 한다. ... | ||
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연구내용 | 영상 유전학에서는 유전적 변이가 뇌에 미치는 영향을 연구하고, 뇌질환의 초기 상태와 관련 있는 유전자를 진단과 치료에 활용하고자 한다. 또한, 뇌 영상과 유전자 정보를 통합하여 진단과 예후 예측의 정확성을 높이고자 한다. 이처럼 뇌 영상과 유전자 정보는 반응변수와 설명변수, 또는 설명변수와 설명변수로 함께 모형화 되어야 하는 경우가 많다. 그러나 두 자료의... | ||
기대효과 | 본 연구는 2차원 매니폴드 상에 정의되는 함수적 자료를 분석하기 위한 초석을 마련하여 영상 유전학 연구의 유의미한 발전을 이끌 것이다. 베이지안 방법론이 갖는 유연한 모형화라는 이점을 통해 뇌 영상과 유전적 변이, 그리고 병적 상태가 갖는 복잡한 연관 관계를 유기적으로 다룰 수 있다. 또한, UK Biobank의 생체 빅데이터 분석을 통해 임상에서 사용 가... | ||
키워드 | 함수적 회귀모형,고차원 자료분석,베이지안 모형,생존분석,2차원 매니폴드 |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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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)명 | 충남대학 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 충남대학 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
국비 | 82,600,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |