대규모 자기지도 학습을 통해 진단을 위한 뇌 네트워크 분석을 발전시키는 BrainMass의 중요성
인간 뇌 기능을 모델링할 때, 시간에 따라 변화하는 뇌 영역의 기능적 연결성을 정확하게 포착하기 위해서는 기존의 고정된 ROI 기반 네트워크 분석 방식에서 벗어나 시간에 따라 재구성되는 동적 ROI를 사용하는 다층 네트워크 모델이 필요하다.
다중 아틀라스 뇌 네트워크 분류를 위해 아틀라스 간 일관성을 증류하고 상호 보완적인 정보를 융합하는 새로운 딥러닝 모델인 AIDFusion을 제안합니다.