• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권1호
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• pp.21-32
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• 2022

Early-stage diagnosis of Alzheimer's Disease (AD) from Cognitively Normal (CN) patients is crucial because treatment at an early stage of AD can prevent further progress in the AD's severity in the future. Recently, computer-aided diagnosis using magnetic resonance image (MRI) has shown better performance in the classification of AD. However, these methods use a traditional machine learning algorithm that requires supervision and uses a combination of many complicated processes. In recent research, the performance of deep neural networks has outperformed the traditional machine learning algorithms. The ability to learn from the data and extract features on its own makes the neural networks less prone to errors. In this paper, a dense neural network is designed for binary classification of Alzheimer's disease. To create a classifier with better results, we studied result of different activation functions in the prediction. We obtained results from 5-folds validations with combinations of different activation functions and compared with each other, and the one with the best validation score is used to classify the test data. In this experiment, features used to train the model are obtained from the ADNI database after processing them using FreeSurfer software. For 5-folds validation, two groups: AD and CN are classified. The proposed DNN obtained better accuracy than the traditional machine learning algorithms and the compared previous studies for AD vs. CN, AD vs. Mild Cognitive Impairment (MCI), and MCI vs. CN classifications, respectively. This neural network is robust and better.

• Journal of mucopolysaccharidosis and rare diseases
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• 제5권1호
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• pp.17-21
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• 2021

Hunter syndrome or mucopolysaccharidosis type II (MPS-II) (OMIM 309900) is a rare lysosomal storage disorder caused by deficiency in the activity of the enzyme iduronate-2-sulfatase. This enzyme is responsible for the catabolism of the following two different glycosaminoglycans (GAGs): dermatan sulfate and heparan sulfate. The lysosomal accumulation of these GAG molecules results in cell, tissue, and organ dysfunction. Patients can be broadly classified as having one of the following two forms of MPS II: a severe form and an attenuated form. In the severe form of the disease, signs and symptoms (including neurological impairment) develop in early childhood, whereas in the attenuated form, signs and symptoms develop in adolescence or early adulthood, and patients do not experience significant cognitive impairment. The involvement of the skeletal-muscle system is because of essential accumulated GAGs in joints and connective tissue. MPS II has many clinical features and includes two recognized clinical entities (mild and severe) that represent two ends of a wide spectrum of clinical severities. However, enzyme replacement therapy is likely to have only a limited impact on bone and joint disease based on the results of MPS II studies. The aim of this study was to review the involvement of joints in MPS II.

• 인지과학
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• 제20권1호
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• pp.79-107
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• 2009

공간, 시간적 환경정보를 함께 저장하는 일화기억(episodic memory)은 알츠하이머병에 의해 손상될 뿐만 아니라 일반 노화과정에서도 손상될 수 있다. 본 연구의 목적은 인지기능인 일화기억을 내적회상 기법을 사용하여 평가함으로써 초기 알츠하이머성 치매 환자의 일화기억을 분석하고 평가하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 사진이나 동영상처럼 뇌에 투사되는 피시험자 자신의 과거를 직접 회상한 이미지(the mental image)를 분석하는 새로운 방법을 사용하였다. 초기 알츠하이머성 치매환자3명, 경도 우울증 환자 1명, 대조를 위한 건강한 노인 2명에게 검사 당일로부터 하루, 일주일, 한달 전 그리고 원과거(remote)에 있었던 일을 회상하게 하였다. 회상된 이미지 안에서의 감정상태, 이미지의 색, 사건 발생 순서 등의 중점을 두고 피시험자의 응답을 분석하였다. 순행성기억(anterograde memory) 손상을 관찰하고자 피시험자에 그들이 검사 당시 재현한 모든 이미지를 검사 다음날 다시 상기하도록 요구하였다. 3명의 환자군 모두 회상한 이미지들 사건 발생순서에 맞게 정리하는데 실패하였다. 이들은 대조군과 같은 수의 이미지를 회상해 내었지만, 색이 선명하지 않고 사진과 같은 정적인 이미지를 회상하였다. 이러한 결과는 초기 치매환자가 최근기억(recent memory)을 화상 하는데 일차적으로 손상이 있을 시사하며, 또한 의미기억의 양적인 손상보다 질적 손상이 먼저 발생함을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.765-767
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• 2016

인구 고령화가 급속히 진행되면서 치매인구가 빠른 속도로 증가하고 있다. 치매는 완벽한 치료법이 없기 때문에 경도인지 장애 평가를 통해 조기 발견 및 예방 훈련하는 것이 중요하다. 하지만 경도인지 장애 평가는 수기형태로 평가하기 때문에 도출된 데이터를 활용하기에 한계가 있다. 따라서 기존 방식의 결과 데이터를 통합적으로 관리하고 사용하는 분석 및 저장 시스템이 필수적이다. 본 논문은 경도인지 장애 평가 데이터를 분석 및 저장하기 위한 시스템을 설계하고자 한다.

• 생명과학회지
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• 제30권12호
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• pp.1118-1127
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• 2020

알츠하이머병은 점진적인 신경세포의 손상과 이로 인해 인지기능 장애를 유발하는 질병이다. 이 질환은 현재로서는 치료할 수 있는 질환이 아니고 진행을 멈추게 할 수 있는 방법이 없다. 그러나 초기에 알츠하이머병을 치료하는 것이 가장 효과적이므로 초기 진단은 증상을 관리할 수 있는 가장 좋은 기회를 제공할 수 있다. 알츠하이머병을 진단하기 위한 바이오마커로는 아밀로이드 베타(Aβ), 병적인 타우, 그리고 신경퇴화가 있고, Aβ의 축적, 인산화 타우는 뇌척수액이나 양전자 방출 단층촬영술을 통해 분석할 수 있다. 그러나 뇌척수액의 채취는 매우 침습적이고 양전자 방출 단층촬영술은 전문적인 고가의 장비가 필요하다. 지난 수십년 동안 빠르고 최소한의 침습성을 가진 바이오마커 분석법을 개발하기 위하여 혈액에 기반한 바이오마커 분석 기술이 연구되어 왔다. 그 중 주목할 만 한 발견이 혈장에서 Aβ의 주요 원천으로 혈소판과의 관련성이다. 아밀로이드 베타는 혈액-뇌 장벽을 통과 할 수 있고 정상 상태에서는 뇌와 혈액 간 평형을 이루게 된다. 흥미롭게도, 여러 임상시험 결과 혈장에서 Aβ42/Aβ40 비율이 가벼운 인지장애 질환과 알츠하이머병에서 감소되어 있는 것을 증명하였다. 종합하면, 이러한 최근의 발견들은 침습성을 최소화한 알츠하이머병의 초기 진단 기술을 개발하는 데 이용될 수 있다. 본 총설에서, 저자들은 알츠하이머병의 바이오마커에 대한 최근 연구결과들, 특히 말초에서 Aβ를 생산하는 혈소판의 역할과 혈액 기반 바이오마커로서의 개발 가능성에 대해 고찰하였다.

• Molecules and Cells
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• 제39권6호
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• pp.501-507
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• 2016

The corpus callosum is a bundle of nerve fibers that connects the two cerebral hemispheres and is essential for coordinated transmission of information between them. Disruption of early stages of callosal development can cause agenesis of the corpus callosum (AgCC), including both complete and partial callosal absence, causing mild to severe cognitive impairment. Despite extensive studies, the etiology of AgCC remains to be clarified due to the complicated mechanism involved in generating AgCC. The biological function of PI3K signaling including phosphatidylinositol-3,4,5-trisphosphate is well established in diverse biochemical processes including axon and dendrite morphogenesis, but the function of the closely related phosphatidylinositol-3,4,-bisphosphate (PI(3,4)P2) signaling, particularly in the nervous system, is largely unknown. Here, we provide the first report on the role of inositol polyphosphate 4-phosphatase II (INPP4B), a PI(3,4)P2 metabolizing 4-phosphatase in the regulation of callosal axon formation. Depleting INPP4B by in utero electroporation suppressed medially directed callosal axon formation. Moreover, depletion of INPP4B significantly attenuated formation of Satb2-positive pyramidal neurons and axon polarization in cortical neurons during cortical development. Taken together, these data suggest that INPP4B plays a role in the regulating callosal axon formation by controlling axon polarization and the Satb2-positive pyramidal neuron population. Dysregulation of INPP4B during cortical development may be implicated in the generation of partial AgCC.

• 대한의생명과학회지
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• 제25권1호
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• pp.99-106
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• 2019

Amyloid positron emission tomography (PET) allows early and accurate diagnosis in suspected cases of Alzheimer's disease (AD) and contributes to future treatment plans. In the present study, a method of implementing a diagnostic system to distinguish ${\beta}$-Amyloid ($A{\beta}$) positive from $A{\beta}$ negative with objectiveness and accuracy was proposed using a machine learning approach, such as the Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machine (SVM). $^{18}F$-Florbetaben (FBB) brain PET images were arranged in control and patients (total n = 176) with mild cognitive impairment and AD. An SVM was used to classify the slices of registered PET image using PET template, and a system was created to diagnose patients comprehensively from the output of the trained model. To compare the per-slice classification, the PCA-SVM model observing the whole brain (WB) region showed the highest performance (accuracy 92.38, specificity 92.87, sensitivity 92.87), followed by SVM with gray matter masking (GMM) (accuracy 92.22, specificity 92.13, sensitivity 92.28) for $A{\beta}$ positivity. To compare according to per-subject classification, the PCA-SVM with WB also showed the highest performance (accuracy 89.21, specificity 71.67, sensitivity 98.28), followed by PCA-SVM with GMM (accuracy 85.80, specificity 61.67, sensitivity 98.28) for $A{\beta}$ positivity. When comparing the area under curve (AUC), PCA-SVM with WB was the highest for per-slice classifiers (0.992), and the models except for SVM with WM were highest for the per-subject classifier (1.000). We can classify $^{18}F$-Florbetaben amyloid brain PET image for $A{\beta}$ positivity using PCA-SVM model, with no additional effects on GMM.

• 노인정신의학
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• 제16권1호
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• pp.17-23
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• 2012

The diagnosis of Alzheimer's disease (AD) is still obscure even to specialists. To improve the diagnostic accuracy, to find at-risk people as early as possible, to predict the efficacy or adverse reactions of pharmacotherapy on an individual basis, to attain more reliable results of clinical trials by recruiting better defined participants, to prove the disease-modifying ability of new candidate drugs, to establish prognosis-based therapeutic plans, and to do more, is now increasing the need for biomarkers for AD. Among AD-related biochemical markers, cerebrospinal beta-amyloid and tau have been paid the most attention since they are materials directly interfacing the brain interstitium and can be obtained through the lumbar puncture. Level of beta-amyloid is reduced whereas tau is increased in cerebrospinal fluid of AD patients relative to cognitively normal elderly people. Remarkably, such information has been found to help predict AD conversion of mild cognitive impairment. Despite inconsistent findings from previous studies, plasma beta-amyloid is thought to be increased before the disease onset, but show decreasing change as the disease progress. Regarding other peripheral biochemical markers, omics tools are being widely used not only to find useful biomarkers but also to generate novel hypotheses for AD pathogenesis and to lead new personalized future medicine.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.2924-2944
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• 2023

Alzheimer's disease (AD) is a neurological condition that is recognized as one of the primary causes of memory loss. AD currently has no cure. Therefore, the need to develop an efficient model with high precision for timely detection of the disease is very essential. When AD is detected early, treatment would be most likely successful. The most often utilized indicators for AD identification are the Mini-mental state examination (MMSE), and the clinical dementia. However, the use of these indicators as ground truth marking could be imprecise for AD detection. Researchers have proposed several computer-aided frameworks and lately, the supervised model is mostly used. In this study, we propose a novel 3D Convolutional Neural Network Multilayer Perceptron (3D CNN-MLP) based model for AD classification. The model uses Attention Mechanism to automatically extract relevant features from Magnetic Resonance Images (MRI) to generate probability maps which serves as input for the MLP classifier. Three MRI scan categories were considered, thus AD dementia patients, Mild Cognitive Impairment patients (MCI), and Normal Control (NC) or healthy patients. The performance of the model is assessed by comparing basic CNN, VGG16, DenseNet models, and other state of the art works. The models were adjusted to fit the 3D images before the comparison was done. Our model exhibited excellent classification performance, with an accuracy of 91.27% for AD and NC, 80.85% for MCI and NC, and 87.34% for AD and MCI.

• 재활치료과학
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• 제10권4호
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• pp.39-52
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• 2021

목적 : 본 연구의 목적은 기억력 장애를 가진 성인 환자를 대상으로 기억력 향상을 위한 작업치료 중재를 수행한 단일대상연구의 특성을 확인하고 질적 수준을 알아보는 것이다. 연구방법 : 본 연구는 2011년부터 2020년까지 기억력 향상 작업치료 중재 연구 중 단일대상연구 설계를 적용한 총 6편의 논문을 분석한 문헌연구로, 연구내용에 대한 일반적 특성 및 연구방법의 질적 수준을 분석하였다. 결과 : 분석대상의 질적 수준은 66.7%(4편)가 중간 수준이었고 33.3%(2편)는 높은 수준이었으며, 낮은 수준의 연구는 없었다. 단일대상연구 설계 유형은 모두 반전설계로 ABA가 가장 많았다. 대상자는 뇌졸중, 치매, 경도인지장애 환자였으며, 대상자 수는 1~3명이었다. 독립변수는 오차배제훈련, 어플리케이션 활용 중재, 전산화인지훈련, 시간차회상훈련이었다. 종속변수는 공통변수인 기억력과 함께 집중력, 뇌파변화, 수단적 일상생활활동 및 우울이었다. 중재시간은 30~40분, 중재회기는 6~15회기였으며, 총 연구기간은 3~8주로 다양하였다. 중재 결과 모든 연구에서 중재 후 종속변수가 향상된 것으로 보고되었다. 결론 : 기억력훈련에 대한 단일대상연구 적용 작업치료 중재 연구들은 모두 중간 이상의 질적 수준을 보여 임상에서 적용 시 근거기반자료로 의의가 있으며, 기억력 향상에 효과적인 연구들이라는 것을 확인하였다.