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대상자 뇌의 구조적 자기공명영상을 생성하는 단계;상기 구조적 자기공명영상으로부터 지능예측인자를 측정하는 단계; 및상기 측정된 각 지능예측인자의 측정 값을 이용하여 상기 대상자의 지능을 예측하는 단계를 포함하고,상기 지능예측인자는 소정의 뇌 영역에 대해 측정된 대뇌 피질의 두께, 표면적, 뇌 고랑의 깊이, 또는 뇌 주름의 굴곡 측정 값 중 어느 하나 이상을 포함하며,상기 지능예측인자는,뇌의 구조적 자기공명영상을 소정의 수의 영역으로 분할하는 단계;상기 분할된 영역의 특징인 대뇌 피질의 두께, 표면적, 뇌 고랑의 깊이, 및 뇌 주름의 굴곡 측정 값을 측정하는 단계; 및상기 측정된 특징들의 들의 값과 지능과의 상관관계분석을 통해 상기 지능예측인자를 설정하는 단계를 통해 설정되는 것을 특징으로 하는 지능예측방법
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제 1 항에 있어서,상기 지능예측인자를 설정하는 단계는,지능과 상관관계가 임계치 이상인 특징에 대해 지능예측인자로 설정하는 것을 특징으로 하는 지능예측방법
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제 1 항에 있어서,상기 대상자의 지능을 예측하는 단계는,최소부분제곱 회귀분석(PLSR)으로부터 추정된 최소부분제곱 회귀 계수를 이용하여 상기 지능예측인자로부터 상기 대상자의 지능을 예측하는 것을 특징으로 하는 지능예측방법
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대상자 뇌의 구조적 자기공명영상을 생성하는 자기공명영상 생성부; 및상기 구조적 자기공명영상으로부터 지능예측인자를 측정하고, 상기 측정된 각 지능예측인자의 측정 값을 이용하여 상기 대상자의 지능을 예측하는 처리부를 포함하고,상기 지능예측인자는 소정의 뇌 영역에 대해 측정된 대뇌 피질의 두께, 표면적, 뇌 고랑의 깊이, 또는 뇌 주름의 굴곡 측정 값 중 어느 하나 이상을 포함하며,상기 지능예측인자는,뇌의 구조적 자기공명영상을 소정의 수의 영역으로 분할하고, 상기 분할된 영역의 특징인 대뇌 피질의 두께, 표면적, 뇌 고랑의 깊이, 및 뇌 주름의 굴곡 측정 값을 측정하여, 상기 측정된 특징들의 값과 지능과의 상관관계분석을 통해 설정되는 것을 특징으로 하는 지능예측장치
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제 5 항에 있어서,상기 지능예측인자는,지능과의 상관관계가 임계치 이상인 특징에 대해 설정되는 것을 특징으로 하는 지능예측 장치
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제 5 항에 있어서,상기 처리부는,최소부분제곱 회귀분석(PLSR)으로부터 추정된 최소부분제곱 회귀 계수를 이용하여 상기 지능예측인자로부터 상기 대상자의 지능을 예측하는 것을 특징으로 하는 지능예측 장치
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제 1 항에 있어서,상기 지능예측인자를 설정하는 단계는,통계적 유의성이 0
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제 1 항에 있어서,상기 뇌의 구조적 자기공명영상을 소정의 수의 영역으로 분할하는 단계는, 상기 뇌의 구조적 자기공명영상을 78 개의 영역으로 분할하고,상기 지능예측인자를 설정하는 단계는,대뇌 피질의 두께 측정값으로 구성된 12 개의 해부학적으로 분할된 영역, 대뇌 피질의 표면적 측정값으로 구성된 2 개의 해부학적으로 분할된 영역, 대뇌 피질의 뇌 고랑의 깊이 측정값으로 구성된 6 개의 해부학적으로 분할된 영역, 및 대뇌 피질의 주름의 절대값 평균 곡률 측정값으로 구성된 5 개의 해부학적으로 분 된 영역을 포함하는 25 개의 영역의 각 특징값을 지능예측인자로 설정하는 것을 특징으로 하는 지능예측방법
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제 5 항에 있어서,상기 설정되는 지능예측인자는,통계적 유의성이 0
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제 5 항에 있어서,상기 지능예측인자를 설정시, 상기 뇌의 구조적 자기공명영상을 78 개의 영역으로 분할하고,상기 설정되는 지능예측인자는,대뇌 피질의 두께 측정값으로 구성된 12 개의 해부학적으로 분할된 영역, 대뇌 피질의 표면적 측정값으로 구성된 2 개의 해부학적으로 분할된 영역, 대뇌 피질의 뇌 고랑의 깊이 측정값으로 구성된 6 개의 해부학적으로 분할된 영역, 및 대뇌 피질의 주름의 절대값 평균 곡률 측정값으로 구성된 5 개의 해부학적으로 분 된 영역을 포함하는 25 개의 영역의 각 특징값인 것을 특징으로 하는 지능예측 장치
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