16-3 · 인지·신경 건강 · 2026-11-14
첨단기술 기반 치매 진단기술 실용화 및 고도화 연구
뇌영상과 음성 연구에서 병원·장비가 달라져도 유지되는 지표를 찾습니다.
연구 질문과 목표
MRI·PET의 뇌 구조 지표와 음성의 휴지기·어휘·문장 특성을 모달리티별로 평가하고 독립 코호트에서 고정 모형을 대조합니다.
- 내부 목표
- 독립 외부 코호트 AUROC 0.90 이상
- 연구 분야
- 인지·신경 건강
- 이 기록의 근거
평가 자료
- OASIS-2 MRI 방문 메타데이터
OASIS-2 공식 demographic XLSX · MRI 원파일은 공식 두 벌 배포
명부 동결 - DementiaBank ADReSS Challenge 2020
2020 공식 분할, labels 파일
분할 규칙 동결 - ADNI / OASIS-3 / DementiaBank
세 제공처의 자료 정의 및 접근 조건 확인
보류
가상 하네스 · cog16
다기관 MRI·음성 융합: 합성 코호트의 교차 코호트 검증
합성 다기관 코호트에서 정상과 경도인지장애·치매를 가르는 외부 AUROC는 한 방향에서 외부 시험 540건에 0.932(DeLong 95% 하한 0.909), 반대 방향에서 560건에 0.926(0.905)입니다. 정상군 기준 보정을 쓴 값이며 내부 목표는 0.90입니다.
- 목표 이상인 시드 반복 평가
- 10회 중 9회, 하한까지 넘은 것 7회, 최솟값 0.881
- 합성 동시 보유 융합
- AUROC 0.955
- 목표 미달 조건
- ZERO_ADAPTATION_B_TO_A, SPEECH_UNSEEN_UNIT, EFFECT_SCALE_0.5, EFFECT_SCALE_0.75
- 감사기가 다시 계산한 AUROC
- 21개
한계
- 코호트는 모두 합성이며 AUROC는 가정한 질병 효과 크기를 따라갑니다. 효과를 0.5, 0.75배로 줄이면 목표에 못 미칩니다. ADNI·OASIS-3·DementiaBank 자료는 읽지 않았습니다.
- 공개 자료에는 같은 참여자의 MRI와 음성을 잇는 연결이 없습니다. 동시 보유 융합은 합성 쌍 코호트에서만 평가했고 1차 결과와 따로 보고합니다.
- 학습에 없던 장비를 보정하려면 그 기관의 정상군 사례가 시험 분할과 분리돼 있어야 합니다. 없으면 점수를 내지 않고 보류하도록 설계했습니다.
- FreeSurfer·음향 특징 추출, PyTorch 모듈, 도메인 적대 학습은 규격만 있고 실행하지 않았습니다. 하네스는 이미 추출된 합성 특징에 표준 라이브러리 참조 신경망을 학습합니다.
- 감사기는 증거에 실린 사례별 점수에서 AUROC와 구간을 다시 계산합니다. 점수를 만든 모형을 다시 적합하지는 않습니다.
- 출력은 임상의 검토를 전제로 한 연구용 위험도 점수입니다. 진단을 내리지 않습니다.
합성 입력만 (synthetic_only). 합성 코호트의 가상 지표입니다. ADNI·OASIS-3·DementiaBank 자료는 읽지 않았고, 실제 코호트 평가가 아니며 임상 타당성 평가와 감사자 서명을 포함하지 않습니다. 별도 감사기가 관문 4개 중 4개를 통과했습니다.
감사 기록(JSON) · 실행 산출물(JSON) · 16-3 설계 명세: 다기관 MRI·음성 융합 · 16-2·16-3 재현 기록 · 16-2·16-3 교차검증 이력
python3 -B -m cog16.orchestrate --check evidence/cog16-run.json
python3 -B -m cog16.audit --run evidence/cog16-run.json --output evidence/cog16-audit.json
python3 -B -m unittest discover -s tests -p 'test_cog16_*.py' -v자료와 적격 조건
종단 영상·임상·인지 코호트입니다. NITRC 계정이 필요하며 DementiaBank 음성과 동일인으로 연결할 근거는 확인되지 않았습니다.
촬영·진단·인지 평가를 포함합니다. 세대별 관찰 범위와 방문 단위 변수를 확인해야 합니다.
말뭉치별 음성·전사·진단 범위가 다릅니다. 영상 자료와의 동일인 연결은 확인되지 않았습니다.
시험할 경계 사례
- 동일인·시점 기준 MRI와 음성의 매칭 여부
- 촬영 장비·기관과 음성 환경 편차에 따른 성능 변화
- 외부 평가에 앞서 가중치와 대상 진단 정의를 고정
공통 가상 시험
- 기관·장비·대상 분리와 같은 대상의 모달리티 확인 · 5/5건 일치
공고가 요구하는 것
예측·진단 분야는 탐색 임상적 성능시험 완료 또는 확증 시험계획 승인을 요구합니다. 영상 분야는 독립 상급종합병원 두 곳 이상의 실증을 요구하며, 양쪽 모두 논문 목표가 있습니다.
제안요구서 인쇄 쪽 82–84 · 12개 과제의 요건
해석 범위와 다음 검증
같은 참여자의 영상과 음성 및 같은 진단 시점이 확인되기 전에는 단일 모달 평가만 성립합니다.
- 다음 검증
- 승인된 자료를 반입한 뒤 ADNI와 OASIS-3를 두 외부 방향으로 같은 하네스를 실행하고 음성은 따로 평가합니다. 합성 수치는 그때 교체합니다.