• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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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.

• 정신신체의학
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• 제22권2호
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• pp.71-78
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• 2014

연구목적 알츠하이머병 환자들의 행동심리증상(BPSD)은 임상적인 문제들을 일으켜 결국 기능의 감퇴, 간병인 스트레스, 입원, 사망률의 증가를 가져온다. 최근의 연구는 성별차이가 BPSD에서 중요한 역할을 한다고 보고하고 있으나, BPSD와 성별 사이 연관에 대한 국내 연구는 시행된 적이 없었다. 이에 본 연구는 알츠하이머병 환자들의 BPSD가 성별 차이에 의해 영향을 받는 것인지를 검증해 보고자 실시하였다. 방 법 면담과 인지기능평가를 통해 DSM-IV 진단기준에 의하여 알츠하이머병으로 진단받은 98명의 환자들이 본 연구에 참가하였다. 간이정신상태검사(MMSE), 임상치매평가척도(CDR), 전반적 퇴화척도(GDS), 한국형 신경정신행동검사(K-NPI)를 사용하여 인지기능 및 BPSD를 평가하였다. 성별 차이를 확인하기 위해서 독립 t 검증을 사용하여 분석하였으며, MMSE, CDR, GDS와 NPI 사이의 관련성을 살펴보기 위해 피어슨 상관분석을 사용하였다. 결 과 알츠하이머병 환자들의 BPSD에서 통계적으로 유의미한 성별 차이는 관찰되지 않았다. MMSE와 NPI 총점, 그리고 NPI 하위영역인 환각과 유의한 상관관계를 보였으며, CDR의 경우 NPI 총점, 무감동/무관심, 과민/불안정과, GDS의 경우 NPI 하위영역인 환각과 유의한 상관관계를 나타내었다. 결 론 본 연구결과 우리나라 알츠하이머병 환자들의 BPSD에서 성별의 차이는 나타나지 않았지만, 추후 알츠하이머형 치매의 BPSD가 성별 차이에 의한 것인지 혹은 개인 차에 의한 것인지를 더 명확하게 밝혀내기 위한 광범위하고 지속적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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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.

• 공업화학
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• 제28권4호
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• pp.397-403
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• 2017

해마다 증가하는 알츠하이머 질병에 걸린 환자 수는 전체 노인 인구의 15%에 다다르고 있다. 인지장애를 유발하는 심각한 알츠하이머 질병을 조기에 진단하는 것은 중요한 일이지만 MRI, PET, 척수액 진단법과 같은 기존 진단법은 고비용뿐만 아니라 장시간의 진단으로 환자에게 부담을 줄 수 있다. 이러한 기존 알츠하이머 질병 진단법의 단점을 극복하기 위하여 소량의 환자 시료(예 : 혈액)만으로 신속하게 알츠하이머 질병을 조기에 진단할 수 있는 다양한 바이오센싱 기술을 개발하는 연구가 지속되고 있다. 본 미니총설에서는 알츠하이머 질병 진단에 유용하게 활용될 수 있는 혈액 바이오마커를 정성 및 정량적으로 검출할 수 있는 바이오칩 기반의 센서 기술과 이를 통한 조기진단 기술에 대해 간략하게 서술하고, 이와 관련한 최신 연구현황과 발전방향에 대해 논의하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.97-99
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• 2021

최근 고령화 사회가 지속됨에 따라, 치매(Dementia)에 대한 관심이 높아지고 있다. 그 중에서 알츠하이머병(Alzheimer's disease)는 전체 치매 환자의 50~60%로 가장 많은 비율을 차지하는 퇴행성 뇌질환으로, 현재 의료계에선 알츠하이머병에 대한 명확한 예방법 및 치료법에 대해 내놓지 못하고 있으며, 치매 발병 전 조기 치료 및 조기 예방법에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 정상인과 알츠하이머병에 걸린 환자의 MRI 데이터셋을 활용하여 컨볼루션 신경망을 중심으로 여러 가지 활성화 함수를 접목시켜, 가장 효율적인 활성화 함수를 찾고자 한다. 또한 알츠하이머 치매분류 모델링을 통해 향후 의료분야에 적합한 치매 구분 모델링으로 활용하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.366-371
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• 2008

여러 종류의 센서, RFID, 유무선 통신, DBMS 관리, 동영상 전송을 포함하는 유비쿼터스 정보통신 기술은 산업분야 뿐만 아니라 의료분야 적용될 수 있다. 본 연구에서는 배설물 센싱, 리마인드 지원, 그리고 웹원격 모니터링 시스템으로 구성되는 알츠하이머 환자관리 시스템을 설계하였다. 연구결과, 배설물 센싱시스템은 64명의 환자를 중앙에서 관리할 수 있고, 리마인드 지원 시스템은 알츠하이머 환자들의 기억력을 도와줄 수 있고, 환자마다 맞춤형 재생시나리오를 편집할 수 있으며, 웝원격 모니터링 시스템은 15 프레임율을 가지고 환자를 실시간 모니터링 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.900-909
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• 2013

본 연구의 목적은 요양병원에 입원한 알츠하이머 치매환자의 재원기간에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 분석 자료는 건강보험심사평가원의 2009년 환자표본데이터를 사용하여 추출하였고, 요양병원에 입원한 65세 이상의 노인이면서 알츠하이머 치매로 입원한 178개 병원의 총 538명을 분석에 이용되었다. 요인은 환자 측 변수와 요양병원의 구조특성변수이며, 환자특성변수는 성별, 연령, 중증도를 사용하였고, 중증도는 요양병원 수가처치 코드를 이용하여 5개의 그룹(의료고도, 의료중도, 문제행동군, 인지장애군, 의료경도)으로 분류하였다. 구조특성변수는 병상수, 의사수, 간호사수, 그리고 CT 보유수를 연구모형에 포함하여 분석하였다. 다중회귀분석결과에서 병원의 구조변수는 환자의 재원기간에 통계학적으로 유의한 영향은 없었다. 환자변수 중에서 중증도의 경우 의료고도와 문제행동군에서 통계학적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 모두 음의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 이는 중증도가 높은 의료고도에서 레퍼런스 그룹인 의료중도에 대해 양의 관계를 가질 것이라는 예상과는 상반된 결과였다. 이러한 결과는 알츠하이머 치매환자의 특성과 병원의 구조적특성이 환자의 재원일수 변이에 큰 영향을 미치지 않는다는 가능성을 시사하고 있다. 요양병원은 일반 급성기 병원과는 다른 환자의 질병 특성을 지니고 있고, 수가 지불체계에 대해서도 다른 특성을 가진다. 특히 최근 대두되는 '사회적 입원' 문제와 같이 환자의 사회경제적인 요인에 의한 변이가 대두되는 시점에서, 재원기간에 영향을 미칠 수 있는 사회경제적인 요인에 대한 연구가 지속적으로 필요할 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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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.

• 대한영상의학회지
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• 제85권1호
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• pp.184-196
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• 2024

목적 인지기능 저하를 진단하기 위해서 자기공명영상을 이용한 영상 소견의 진단능을 평가하였다. 대상과 방법 총 138명의 주관적인 인기지능 저하를 호소하며, MRI 검사를 시행한 환자를 대상으로 하였다. 이 환자 그룹은 신경정신학적 평가를 통해 알츠하이머군과 비알츠하이머군으로 분류되었다. 우리는 이들의 white matter hyperintensity와 cerebral microbleed를 평가하였으며, Kruskal- Wallis test를 통해 그룹 간의 비교를, receiver operating characteristic (이하 ROC)를 통해 영상학적 소견의 진단능을 평가하였다. 결과 인지기능 정상인 경우와 경도인지장애 환자와 비교해서 알츠하이머 환자에서 엽 혹은 심부 미세출혈이 빈번하게 관찰되었으며, 심한 심부 혹은 뇌실주위, 전체 백질 신호강도 또한 인지기능 정상에 비해서 알츠하이머 환자에서 많이 관찰되었다. 알츠하이머 환자와 다른 환자 그룹(정상 혹은 경도인지장애)을 비교할 때 엽미세출혈과 뇌실주위 뇌백질 신호강도 증가가 같이 존재하는 경우 가장 높은 진단능을 보였다(area under the ROC curve = 0.702[95% 신뢰구간: 0.599-0.806], p < 0.001). 결론 자기공명영상에서 확인한 영상 소견을 바탕으로 인지기능 저하의 진단능을 평가하였다. 인지기능 저하의 진단에 있어서 엽미세출혈과 뇌실주위 뇌백질 신호강도 증가가 같이 존재하는 경우에 높은 진단능을 보였으며, 이러한 소견을 바탕으로 인지기능 저하를 진단하는 데 있어 영상 소견이 도움을 줄 수 있을 것이라는 가능성을 보여주었다.