미래에서 온 타입 캡슐

세부과제 2
Deep learning for Early Detection of Dementia
and a pilot study

운영회의

2016.05.24

목차

인공지능(기계학습)을 이용한 질병 진단

Why Deep Learning?

기존 기계학습

Deep Learning

Deep Learning을 이용한 EEG 분석 Pilot Study

Why Deep Learning (Neural Network)?
Integrated Learning

기존 데이터 분석을 통한 질병 진단

기존 기계학습을 이용한 학습

기존 기계학습을 이용한 진단

딥러닝을 이용한 진단

딥러닝을 이용한 학습

사람의 인지 과정과 유사

추상화: 저수준표현è고수준 표현

기존 기계학습 기법 대비 Deep Learning 장점

자동화된 Feature selection

학습 데이터 제작 비용 ↓ 시간 ↓

대용량 원시 데이터 학습 (sensor, raw,…)

월등한 성능!!

현재 딥러닝 기술 수준

Playing Game

Object Recognition

Semantic Segmentation

Image Completion

Hand Writing by Machine

Music Composition

Image Caption Generation

Visual Question Answering

Word Analogy

Neural Machine Translation

Playing Game

Object Recognition

Semantic Segmentation

Image Completion

Hand Writing by Machine

Music Composition

Painting

Image Caption Generation

Visual Question Answering

Word Analogy

Neural Machine Translation

Deep Learning을 이용한 EEG 분석 Pilot Study

UCI EEG Data

Two groups: alcoholic and nc

122 subjects x about 120 trials (different stimuli); total 11057 cases

Each case:  64 electrodes x 256 hz

700mb

Stimulus: object S1, or S1 and S2 (matched or non-matched)

Electrode position: Zhang et al. 1995

Alcoholic EEG vs NC EEG

Pilot Study

Pilot Study

Deep Belief Network을 이용한 EEG 데이터 학습

EEG 최대값 465.63, 최소값 -158.96, 평균 -1.86

대부분 -30~+100에 집중

Z-score normalization

Pilot Study

‘전체 데이터의 90% 학습, 10%는 평가에 이용’ 10 fold cross-validation

실험결과

Accuracy(=(TP+TN)/(P+N)): 0.77

Precision(=TP/(TP+FP)): 0.78

Sensitivity(=Recall=TP/(TP+FN)): 0.78

F1 score(=2TP/(2TP+FP+FN)): 0.78

Further Study

Further study

뇌파 패턴 분석

Normalization 최적화 (z-score, linear min-max, 3depth linear, Bezier,...)

Activation function 최적화

Network type 최적화

DBN, CNN, RNN, LSTM, RBM, DeepQ,..

Question? Comment?