• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.747-750
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• 2013

알츠하이머병은 치매의 주요 원인 중 하나로 기억, 판단, 언어 등의 지적 기능의 감퇴뿐만 아니라 인격, 행동양상 장애 등을 동반하며 결국은 환자를 죽음에 이르게 하는 위험한 병이다. 본 연구는 뇌 백질의 비등방성을 잘 보여줄 수 있는 확산 텐서 영상 (diffusion tensor imaging; DTI) 데이터로 부터 신경섬유 경로를 생성하고, 알츠하이머병 환자와 정상인의 신경섬유 경로의 특징을 비교 분석 하였다. FSL 프로그램을 사용하여 생성한 신경섬유 경로에서 알츠하이머 환자와 정상인 집단간의 신경섬유 경로는 부피와 밝기에 커다란 차이를 보인다. 특히, 신경섬유 경로의 부피에서 현저한 차이가 있다는 점은 알츠하이머의 조기 진단에 유용하게 사용될 수 있다.

• Korean Journal of Psychosomatic Medicine
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• v.22 no.2
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• pp.71-78
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• 2014

Objectives : Behavioral and psychological symptoms of dementia(BPSD) represent significant clinical problems, resulting in functional decline, caregiver distress, institutionalization and increased mortality. A recent study showed gender differences have important role in the development of BPSD, but relationship between BPSD and gender has never been studied in Korea. This study was designed to examine whether patients with Alzheimer's disease show gender differences in behavioral and psychological symptoms of dementia(BPSD). Methods : Ninety-eight subjects with Alzheimer's disease were included in this study. We carried out history taking and cognitive assessment for the diagnosis of Alzheimer's disease based on DSM-IV. Cognitive impairment and BPSD were measured using the Mini Mental State Examination(MMSE), Global Deterioration Scale (GDS), Clinical Dementia Rating(CDR) and the Korean Neuropsychiatric Inventory(K-NPI). Independent samples t-test was used to examine the differences across gender in BPSD. Correlation analysis between MMSE, CDR, GDS and NPI was performed using Pearson's correlation coefficient. Results : There were no significant gender differences between the gender in BPSD. We found statistically significant negative correlations between MMSE with NPI total score, and with scores of several sub-domains such as hallucination. Conclusions : This study showed that gender differences in BPSD are not significant. Further research is necessary to identify whether BPSD affect gender differences or individual differences.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.333-335
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• 2022

본 논문에서는 기존에 두 가지 모델이 필요했던 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있는 자연어 처리 아키텍처를 제안한다. 단일 모델로 알츠하이머 환자의 언어패턴과 대화맥락을 분석하고 두 가지 결과인 환자분류와 챗봇의 대답을 도출한다. 일상생활에서 챗봇으로 환자의 언어특징을 파악한다면 의사는 조기진단을 위해 더 정밀한 진단과 치료를 계획할 수 있다. 제안된 모델은 전문가가 필요했던 질문지법을 대체하는 챗봇 개발에 활용된다. 모델이 수행하는 자연어 처리 작업은 두 가지이다. 첫 번째는 환자가 병을 가졌는지 여부를 확률로 표시하는 '자연어 분류'이고 두 번째는 환자의 대답에 대한 챗봇의 다음 '대답을 생성'하는 것이다. 전반부에서는 셀프어탠션 신경망을 통해 환자 발화 특징인 맥락벡터(context vector)를 추출한다. 이 맥락벡터와 챗봇(전문가, 진행자)의 질문을 함께 인코더에 입력해 질문자와 환자 사이 상호작용 특징을 담은 행렬을 얻는다. 벡터화된 행렬은 환자분류를 위한 확률값이 된다. 행렬을 챗봇(진행자)의 다음 대답과 함께 디코더에 입력해 다음 발화를 생성한다. 이 구조를 DementiaBank의 쿠키도둑묘사 말뭉치로 학습한 결과 인코더와 디코더의 손실함수 값이 유의미하게 줄어들며 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다. 이는 알츠하이머병 환자의 발화 언어패턴을 포착하는 것이 향후 해당 병의 조기진단과 종단연구에 기여할 수 있음을 보여준다.

• Applied Chemistry for Engineering
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• v.28 no.4
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• pp.397-403
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• 2017

The number of patients suffering from Alzheimer's disease is increasing year after year and almost approaching 15% of the total elderly population. Although it is critical to detect the early stage of Alzheimer's disease, which is a serious illness causing cognitive deficits, various existing diagnosis methods such as MRI, PET and CSF analysis could be the burdens for patients due to their high costs and long time to diagnosis. In order to tackle some of challenging issues for such existing diagnosis methods, extensive efforts have been made on developing fast and convenient biochip sensing methodologies for the diagnosis of Alzheimer's disease with a droplet of patient biofluids (e.g., blood). In this mini-review, we highlight some of the latest biochip sensing technologies that could qualitatively and quantitatively analyze blood biomarkers used for Alzheimer's disease diagnostics and discuss briefly related research trends and future aspects.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.317-320
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• 2021

본 연구는 주기적인 알츠하이머 병의 중증도 모니터링을 위해 스마트 인솔을 통한 보행 특징 추출과 머신러닝 기반 중증도 분류의 성능에 대해 살펴보았다. 최근 고령화가 가속화되는 추세에 있어 치매 환자가 급증하고 있으며, 중증도가 심해질수록 필요한 치료 비용 및 노력이 급증하기 때문에 조기 진단이 최선의 치료 전략으로 보여진다. 환자 친화적이고 저비용의 관성 측정 장치가 내장된 스마트 인솔만을 사용하여 다양한 보행 실험 패러다임에서 환자의 보행 특징을 추출하고, 이를 알츠하이머 병의 중증도 진단을 위한 머신러닝 기반 분류기를 훈련시켜 성능을 평가한 결과, 숫자세기와 같이 뇌에 부하를 주는 하위 작업이 포함된 복합 보행을 측정한 데이터셋을 사용하여 훈련된 분류 모델이 일반 걷기 데이터셋을 사용한 모델보다 성능이 높게 나타나는 것이 관찰되었다. 본 연구는 안전하고 환경적 제약이 적은 방법을 사용하여 시기 적절한 진단뿐만 아니라 주기적인 중증도 모니터링 시스템의 일환으로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.97-99
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• 2021

As the aging society continues in recent years, interest in dementia is increasing. Among them, Alzheimer's disease is a degenerative brain disease that accounts for the largest percentage of all dementia patients, with the medical community currently not offering clear prevention and treatment for Alzheimer's disease, and the importance of early treatment and early prevention is emphasized. In this paper, we intend to find the most efficient activation function by combining various activation functions centering on convolutional neural networks using MRI datasets of normal people and patients with Alzheimer's disease. In addition, it is intended to be used as a dementia classification modeling suitable for the medical field in the future through Alzheimer's dementia classification modeling.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.12 no.4
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• pp.366-371
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• 2008

The IT communication technology including sensors, RFlD, wire/wireless communication, DBMS and motion picture transmission can be applied to industry and medical fields. In this paper, patient monitoring system which composed of excrements sensing, remind supporting and web-remote monitoring system has been designed and implemented. It has been shown that excrements sensing system had capabilities of monitoring a maximum of 64 patients, remind support system can be used for helping memory of the patients with Alzheimer's disease, and web remote motion picture monitoring system can monitor patients over the internet with 1 to 15 frames/sec.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.12
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• pp.900-909
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• 2013

This study purposed to analyze the determinants of length of stay for patients having alzheimer dementia in geriatric hospitals. Sample data was collected from the National Patient Sample (NPS) produced by the Health Insurance Review & Assessment Service (HIRA) in 2009. Total 538 alzheimer inpatients over 65 years were used in the analysis. Patients were classified into 5 risk groups to represent the case-mix differences of patients. Organizational characteristics of geriatric hospitals such as number of beds, doctors, and nurses were included in the analysis model. In multivariate regression analysis, hospital variables were not statistically significant in explaining the length of stay. Two risk group were statistically significant in analysis, However, their signs of relationship with the dependent variable were opposite to the expectations. These results suggest that the characteristics of patients and hospitals did not have impacts on the length of stay. There will be needs to test the effects of other factor such as social needs which represents the socio-economic status of the family for the patients.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.323-324
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• 2022

전 세계적으로 고령화 사회가 지속됨에 따라 평균수명이 증가하여 고령화 문제가 심각해지고 있는 추세이다. 고령에 속하는 65세 이상 노인들이 자주 발병하는 알츠하이머 치매는 명확한 치료법이 존재하지 않아 발병 전 조기 발견 및 예방이 중요하다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 알츠하이머 치매분류방법을 제안한 논문과, 그래프 합성곱 신경망, 다중 커널 학습 분류기, 기계학습, SVM 분류기 등의 방법으로 알츠하이머 치매 분류에 대한 논문을 소개하고, 각각의 제안 방법 및 특징에 대해 비교분석한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.85 no.1
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• pp.184-196
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• 2024

Purpose We investigated potentially promising imaging findings and their combinations in the evaluation of cognitive decline. Materials and Methods This retrospective study included 138 patients with subjective cognitive impairments, who underwent brain MRI. We classified the same group of patients into Alzheimer's disease (AD) and non-AD groups, based on the neuropsychiatric evaluation. We analyzed imaging findings, including white matter hyperintensity (WMH) and cerebral microbleeds (CMBs), using the Kruskal-Wallis test for group comparison, and receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for assessing the diagnostic performance of imaging findings. Results CMBs in the lobar or deep locations demonstrated higher prevalence in the patients with AD compared to those in the non-AD group. The presence of lobar CMBs combined with periventricular WMH (area under the ROC curve [AUC] = 0.702 [95% confidence interval: 0.599-0.806], p < 0.001) showed the highest performance in differentiation of AD from non-AD group. Conclusion Combinations of imaging findings can serve as useful additive diagnostic tools in the assessment of cognitive decline.