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우울증은 현대 사회에서 가장 흔한 정신질환 중 하나로, 반복되는 재발에 따른 만성화로 인해 사회적인 부담을 증가시킨다. 그러나 다양한 요인들이 복합적으로 관여하는 질병이기 때문에 여러 요인을 효율적으로 고려할 수 있는 기계학습 모델이 필요하다. 본 논문에서는 기본 정보, MRI, 유전자, 인지 검사의 4가지 멀티 모달 데이터를 이용해 우울증 여부를 진단하고 항우울제 반응의 정도를 예측할 수 있는 모델을 제안하여 우울증 진단의 경우 AUROC 점수 0.923, 항우울제 반응성 예측의 경우 MSE 0.08의 정확도를 얻었다. 그리고 제안한 모델의 결과를 정량적으로 분석하여 환자의 데이터를 추가할수록 정확한 진단 및 약물 반응성 예측이 가능함을 확인하고, 정성적으로 분석하여 우울증에 관해 기존에 알려진 주요 요인을 찾는 것뿐 아니라 새로운 가설을 제시하였다.

Depression is one of the most common mental illnesses in the modern society, and it increases the social burden due to repeated recurrences. However, since there are many pre-disposing factors that cause depression, there is need to develop a machine-learning model that examine these factors effectively. In this paper, we propose a model that can diagnose depression and predict the degree of antidepressant response using four multi modal data including basic information, MRI, genetics, and cognitive test. The model achieved 0.923 AUROC score for diagnosis and 0.08 MSE for prediction of antidepressant response. In addition, the results of the proposed model were quantitatively analyzed, and it confirmed that accurate diagnosis and drug response prediction are possible when the patient’s data is added. Qualitative analysis was also conducted to provide new hypotheses as well as findings on the main factors causing depression.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
웹 페이지 스케치기반 HTML코드 자동생성 = Automatic generation of HTML code based on web page sketch 김바다, 박상민, 원태연, 허준영 p.9-14
사물 인터넷 미들웨어에서 날씨 온톨로지 시스템 = Weather ontology system in IoT middleware 김유진, 전수빈, 정인범 p.97-108

Parallel Stacked Bidirectional LSTM 모델을 이용한 한국어 영화리뷰 감성 분석 = Korean movie-review sentiment analysis using parallel stacked bidirectional LSTM model 오영택, 김민태, 김우주 p.45-49
두개악안면 CBCT 영상에서 밝기값 비용함수 최적화 기반의 치아 분리선 및 평면 탐색을 통한 자동 치아 분리 = Automatic teeth separation through searching teeth separation lines and planes based on intensity cost function optimization in maxillofacial CBCT images 이소영, 이민진, 홍헬렌 p.65-70

증강현실을 위한 GPU 기반 실시간 광원 추정 기법 = GPU-based real-time light source estimation for augmented reality 박소영, 조성훈, 이성길 p.1-8

해안 물놀이객 검출을 위한 외곽선 특징맵과 CNN의 결합 모델 = A combined model of outline feature map and CNN for detection of people at the beach 문귀성, 김윤 p.31-38
관심 영역 기반 이미지 자리 표시자 생성 = Saliency-based SVG image placeholder generation 김수지, 최성희 p.39-44

Self-Attention 지배소 인식 모델을 이용한 어절 단위 한국어 의존 구문분석 = Korean dependency parsing using the self-attention head recognition model 임준호, 김현기 p.22-30
IoT 환경에서의 시공간 조인의 효율적 처리 기법 = An efficient method of processing spatio-temporal joins in IoT (internet of things) environments 이기용, 서민지, 이용, 박민우, 이상환 p.86-96
도로 교통망에 대한 사용자의 선호도 변화를 반영한 경로 추천 = Route recommendation based on dynamic user preference on road networks 정주원, 박석 p.77-85

다중 CPS 개발에서 추적성 제공을 위한 안전성 분석기법 간의 의미적 관계 = Semantic relationship between safety analysis techniques to support traceability in developing multiple CPSs 남승우, 혼다네스, 홍장의 p.50-64

Automatic transformation of Korean fonts using unbalanced U-Net and generative adversarial networks = Unbalanced U-Net과 GAN(Generative Adversarial Networks)을 이용한 한국어 폰트 자동 변환 Pangjia, Seunghyun Ko, Yang Fang, Geun-sik Jo p.15-21
멀티 모달 데이터를 이용한 한국형 주요 우울 장애 진단 및 치료 모델 = Diagnostic and therapeutic model for Korean major depressive disorder using multi-modal data 최용화, 김아람, 전민지, 김선규, 한규만, 원은수, 함병주, 강재우 p.71-76

참고문헌 (13건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Does the probability of receiving placebo influence clinical trial outcome? A meta-regression of double-blind, randomized clinical trials in MDD 네이버 미소장
2 Hippocampal volume and depression: a meta-analysis of MRI studies. 네이버 미소장
3 Gene expression in major depressive disorder. 네이버 미소장
4 Evidence of biologic epistasis between BDNF and SLC6A4 and implications for depression 네이버 미소장
5 Relationship between blood pressure and depression in the elderly. The Three-City Study 네이버 미소장
6 Dentate gyrus volume and memory performance in major depressive disorder 네이버 미소장
7 TM. Fonseka et al., "Neuroimaging biomarkers as predictors of treatment outcome in Major Depressive Disorder," Journal of Affective Disorders, Vol. 233, pp. 21-35, 2018. 미소장
8 DNA methylation and clinical response to antidepressant medication in major depressive disorder: A review and recommendations 네이버 미소장
9 Development and evaluation of a multimodal marker of major depressive disorder 네이버 미소장
10 J Yang et al., "Depression detection via Harvesting Social Media: A Multimodal Dictionary Learning Solution," Proc. of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence 2017, pp. 3838-3844, 2017. 미소장
11 GeneCards: integrating information about genes, proteins and diseases 네이버 미소장
12 The association between substance P and white matter integrity in medication-naive patients with major depressive disorder 네이버 미소장
13 Genetic and epigenetic associations ofMAOAandNR3C1with depression and childhood adversities 네이버 미소장

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