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저자정보
정병창 (고려대학교) 김대겸 (고려대학교) Marcus Kaiser (Newcastle University) 한철 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
2,016 - 2,026 (11page)

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The Alzheimer’s Disease (AD) is a neuro-degenerative disease which impairs cognitive functions. One hypothesis of its development is the accumulation and spread of amyloid-β in the brain, leading neuronal cell deaths and consequent cognitive declines. Recent simulation studies focused on these processes to unveil their roles in disease progression through mathematical models. However, it is a challenging problem to estimate the model parameters for precise simulation due to their high model complexities. In this study, we employed graph convolutional neural network (GCN) to overcome this difficulty. GCN captures information flows between artificial neurons of the model through the given connectivity information, and its dynamics is similar to spreading of the toxic protein. We quantified the amount of its accumulation, and the connectivity between brain regions from various brain MR images of actual patients. Our GCN model well predicted the spread of the amyloid-β, showing high correlation with the real data.

목차

Abstract
I. 서론
II. 연구방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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