[머신러닝]1.치매예측 인공지능

<개발환경>

window10, jupyter notebook, Google Colab

<환경변수>

python==3.8.10
CUDA==11.3
cuDNN==8.2
pytorch==1.12.1
chardet==5.0.1
Flask==2.0.1
werkzeug==2.0.1
markupsafe==2.0.1

 

Anaconda 환경에서 python 3.8.10 가상환경 생성 후
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 로 설치

 

<Dataset>

보안사항으로 제공불가

 

<주제>

치매환자 예측을 위한 인공지능 개발

 

<목적>

-기존 알츠하이머 검사방법

1. 신체검사 : 일정 기간동안 환자 인지기능 질환을 관찰.
2. 신경심리검사 : 문진표등을 활용하여 뇌 기능을 객관적 파악.
3. 뇌 영상검사 : MRI, CT, PET 등 뇌 영상검사를 통해 파악.
-공통점
1. 시간과 비용이 많이 든다.
2. 알츠하이머병 진단에 있어 환자에 대해 가장 잘 알고 있는 보호자의 보고를 통한 정확한 병력 청취를 통해 1차 파악 후 정밀검사를 실시.

-단점

시간과 비용이 많이 소요되며, 건강검진 차원 예방목적으로 검사를 실시하는것이 아닌 진단을 위한 목적으로만 사용됨.

 

-해결방법 제안

1. 단순한 검사기법으로 예방목적 검사방법 제안

2. 논문을 참고하여 알츠하이머 환자는 공통적으로 후각기능이 저하된다는점, 후각기능을 fNIRS를 이용해 측정된 뇌신호를 분석해 척도를 확인가능하다는점을 합쳐 fNIRS 를 인공지능으로 분석하여 알츠하이머 환자를 예측.

 

<참고사항>

1. 무조건 ML 만 사용해서 해결해결하기위해 노력했습니다.