• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권4호
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• pp.233-242
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• 2021

Various anatomical MRI imaging biomarkers for Alzheimer's Disease (AD) identification have been recognized so far. Cortical and subcortical volume, hippocampal, amygdala volume, and genetics patterns have been utilized successfully to diagnose AD patients from healthy. These fundamental sMRI bio-measures have been utilized frequently and independently. The entire possibility of anatomical MRI imaging measures for AD diagnosis might thus still to analyze fully. Thus, in this paper, we merge different structural MRI imaging biomarkers to intensify diagnostic classification and analysis of Alzheimer's. For 54 clinically pronounce Alzheimer's patients, 58 cognitively healthy controls, and 99 Mild Cognitive Impairment (MCI); we calculated 1. Cortical and subcortical features, 2. The hippocampal subfield, amygdala nuclei volume using Freesurfer (6.0.0) and 3. Genetics (APoE ε4) biomarkers were obtained from the ADNI database. These three measures were first applied separately and then combined to predict the AD. After feature combination, we utilize the sequential feature selection [SFS (wrapper)] method to select the top-ranked features vectors and feed them into the Multi-Kernel SVM for classification. This diagnostic classification algorithm yields 94.33% of accuracy, 95.40% of sensitivity, 96.50% of specificity with 94.30% of AUC for AD/HC; for AD/MCI propose method obtained 85.58% of accuracy, 95.73% of sensitivity, and 87.30% of specificity along with 91.48% of AUC. Similarly, for HC/MCI, we obtained 89.77% of accuracy, 96.15% of sensitivity, and 87.35% of specificity with 92.55% of AUC. We also presented the performance comparison of the proposed method with KNN classifiers.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.85-90
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• 2019

본 연구는 65세 이상 경도인지장애 7명을 대상으로 개별 보드게임프로그램 및 추척관찰을 통하여 인지기능 및 우울 수준에 미치는 영향을 알아보고자 하였고 이를 위해 Mini-Mental State Examination Korean version(MMSE-K), Korean Version of Montreal Cognitive Assessment(MoCA-K) 및 Korean Gorm of Geriatric Depression Scale(KGDS)를 사용하였다. 연구결과, MMSE-K 중재 전, 후 및 추적평가에서 유의한 차이를 보였고(p<0.05) 세부항목 중 시간, 장소 및 물건 인식력과 집중력에서 차이를 보였다(p<0.05). MoCA-K는 중재 전, 후 및 추적평가에서 차이를 보였는데(p<0.01) 세부항목 중 시공간, 이름 인식력, 주의집중 및 단기기억력에서 차이를 보였다(p<0.05). KGDS을 통한 우울수준의 중재 전, 후 및 추적 비교에서 우울에 차이를 보였다(p<0.01). 따라서 65세 이상의 경도인지장애 고령자의 개별보드게임은 인지기능을 개선에 도움을 줄 수 있고 또한 고령자의 시간과 장소 인식력을 포함된 개선된 보드게임이 개발되고 적용되기 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제21권12호
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• pp.101-111
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• 2023

본 연구는 국내 경도인지장애 환자의 인지기능을 위한 이중과제 프로그램의 효과를 분석하기 위해 체계적 문헌고찰 및 메타분석을 시행하였다. 8개의 데이터베이스를 사용하여 검색하였으며, 검색어는 경도인지장애, 인지, 이중과제였다. 2013년 1월부터 2023년 7월까지 출간된 문헌 중 무작위 및 비무작위 대조군 실험설계를 분석하였다. 총 682편의 문헌이 검색되어 포함 및 배제 기준을 충족한 8편의 문헌을 최종 분석하였다. 문헌의 질 평가는 RoB와 RoBANS를 사용하였다. 메타분석은 CMA 4.0 ver.을 사용하였다. 분석 결과 이중과제 프로그램의 전체 효과 크기는 중간 효과 크기였다. 결과변수에 따른 효과 크기는 지남력, 실행기능은 큰 효과 크기이며, 전반적 인지기능, 시공간기능, 기억기능, 주의기능은 중간 효과 크기였다. 중재 기간에 따른 분석 결과 적용 기간은 4~8주 적용이 효과가 더 크게 나타났으며, 총 회기에서는 24~30회기 적용의 효과 크기가 더 크게 나타났다. 본 연구는 경도인지장애 환자의 인지기능 증진을 위해 적용된 이중과제 프로그램의 효과 및 적용 방법에 대한 임상적 근거를 제시하였다.

• 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.

• Animal cells and systems
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• 제12권1호
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• pp.11-14
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• 2008

Finding a way to strengthen human cognitive functions, such as learning and memory, has been of great concern since the moment people realized that these functions can be affected and even altered by certain chemicals. Since then, plenty of endeavors have been made to look for safe ways of improving cognitive performances without adverse side-effects. Unfortunately, most of these efforts have turned out to be unsuccessful until now. In this study, we examine the effect of a natural compound, idesolide, on hippocampus-dependent recognition memory. We demonstrate that idesolide is effective in the enhancement of recognition memory, as measured by a novel object recognition task. Thus, idesolide might serve as a novel therapeutic medication for the treatment of memoryrelated brain anomalies such as mild cognitive impairment(MCI) and Alzheimer's disease.

• 재활치료과학
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• 제12권2호
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• pp.85-98
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• 2023

목적 : 본 연구의 목적은 경도인지장애 고령자에게 인공지능 동작 인식 기술을 활용한 전산화인지훈련 프로그램을 실시하여 인지 기능, 우울감, 삶의 질을 향상시키고자 한다. 연구방법 : 연구 참여자는 총 7명(실험군 = 4명, 대조군 = 3명)이며 코로나-19 발생 기간인 2021년 10월부터 12월까지 시행되었다. 프로그램은 직접 개발한 인공지능 동작 인식 기술을 활용한 전산화 프로그램 "MOOVE Brain"을 활용했으며 실험군은 한 달 동안 주 3회 30분씩 프로그램을 진행하였고 대조군에게는 중재를 제공하지 않았다. 치료의 전후 평가는 Korean version of the Mini-Mental State Examination-2, Korean version of the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease Assessment Packet for Daily Life Evaluation, Korean version of the short form Geriatric Depression Scale (SGDS-K), 그리고 Geriatric Quality of Life Scale (GQOL)을 이용하였다. 결과 : 치료 전후로 실험군의 주의력 지표인 Stroop Color Test에서 평균 점수가 향상되었고(p = .068), 그룹 간 비교를 했을 때는 실험군의 실행 기능 평가 지표인 Stroop Color/Word Test 평균 점수가 향상되었다(p = .057). 그룹 간의 변화량을 비교했을 때는 실험군의 삶의 질 측정 도구인 GQOL (p = .057)과 우울증 지표인 SGDS-K (p = .057)의 평균 점수가 개선되었다. 하지만 각 영역들은 통계적으로 유의미하지 않았다. 결론 : 본 연구의 결과는 코로나-19로 인해 격리되어 있거나 의료 서비스를 받기 힘든 경도인지장애 고령자의 인지 및 심리 사회적 문제를 해결하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정신신체의학
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• 제29권1호
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• pp.67-76
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• 2021

연구목적 본 연구는 알츠하이머병 및 경도인지장애 환자에서 뇌의 퇴행성 변화 (내측두엽 위축, 대뇌백질병변) 및 신경인지기능과 일상생활 수행능력과의 연관성을 살펴보고자 하였다. 방 법 본 연구는 단면 연구로서, 알츠하이머병 및 경도인지장애로 진단받은 111명을 대상으로 하였다. 내측두엽 위축은 표준화된 시각 기반 척도(Scheltens scale)에 의해 평가하였으며, 대상군을 두 그룹으로 분류하였다. 일상생활 수행능력은 한국어판 블레스트 치매 척도-일상생활 수행능력(Korean version of Blessed Dementia Scale-Activity of daily living, BDS-ADL)으로 평가하였으며 신경인지기능은 The Korean version of the consortium to establish a registry for Alzheimer's disease (CERAD-K)로 평가하였다. 내측두엽 위축의 정도에 따른 일상생활 수행능력의 차이를 보기 위해 독립표본 t-test를 시행하였으며, 일상생활 수행능력과 신경인지기능과의 상관관계를 분석하기 위해 피어슨 상관분석 및 계층적 다중회귀분석을 시행하였다. 결 과 내측두엽 위축이 심할수록, 그리고 단어목록재인 검사 점수가 낮을수록 BDS-ADL 점수가 높았다(p<0.05). 계층적 다중회귀분석 결과 MMSE-K, 단어목록 재인검사 점수가 BDS-ADL의 유의한 예측인자로 나타났다(Adjusted R²=0.442, F=44.611, p<0.001). 결 론 알츠하이머병과 경도인지장애 환자에서 일상생활 수행능력은 내측두엽 위축 및 단어목록재인 검사 점수와 유의한 상관관계를 보였다. 일상생활 수행능력과 관련된 인자를 분석한 본 연구는 임상 실제에서 유용한 정보를 제공할 것으로 생각된다. 일상생활 수행능력과 뇌의 구조 및 기능과의 연관성에 대해서 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제54권4호
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• pp.249-255
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• 2022

알츠하이머병은 주요한 공중보건 문제로 나타나며 연구분야에서도 최우선적인 과제이다. 알츠하이머병(AD)에서 뇌척수액(CSF)을 활용한 바이오마커인 아밀로이드-β(Aβ42), 총 타우(T-tau) 및 인산화 타우(P-tau)가 알츠하이머병 병태생리학의 핵심 요소를 반영한다. 임상 연구 및 새로운 측정법을 통한 임상적으로 활용되는 진단은 전임상 알츠하이머병에 대해 민감적이고 특이적이며 신뢰할 수 있는 바이오마커의 발굴, 뿐만 아니라 치매의 조기 발견 및 감별 진단과 질병 진행 모니터링에 도움이 되는 검사법의 개발에도 중요할 것이다. 증상 전 단계에서 AD의 조기 발견은 시냅스 손상 및 신경 손실이 확장되기 전에 개입이 수행되기 때문에 치료 개입을 조기에 가능하게 하고 치료 성공을 위한 가능성이 더 큰 좋은 기회로 이어진다. 따라서 새롭고 접근하기 쉽고 비용이 적게 드는 바이오마커를 임상 진단에 활용하는 것이 매우 유익할 것이다. 치매의 초기단계에 일어나는 병리학적 변화나, 질병의 진행정도를 추적할 수 있는 다양한 바이오마커들의 진단방법을 찾는 일은 치료제 개발처럼 중요한 연구 분야이다. 조기진단을 위해 임상증상을 대변하거나(surrogate marker), 증상이 나타나기 이전 상태를 측정할 수 있는 새로운 진단마커가 필요한 상황이다. 이러한 이유로 인지기능 저하정도를 측정하여 정상, 경도인지장애(mild cognition impairment, MCI) 및 전임상(preclinical) 상태의 사람을 판별할 수 있는 바이오마커(biomarker)를 활용한 조기진단법 개발의 중요성이 강조되고 있다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.321-327
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• 2013

이름대기 능력의 손상은 신경학적 질환을 지닌 환자뿐만 아니라, 정상적인 노화과정에 있는 노인에게서도 빈번하게 관찰된다. 이름대기 능력을 평가하기 위해 가장 널리 사용되고 있는 한국판 보스톤 이름대기 검사(Korean version-the Boston Naming Test, K-BNT)는 60문항으로 구성되어 있다. 일반노인들은 노화에 따른 주의력 감소로 인하여 검사 소요시간이 길면 검사에 대한 집중이 어려워지므로, 검사 결과에 대한 타당도 및 신뢰도를 확보하기 위해서는 문항축소가 바람직하다. 본 연구의 목적은 '문항반응이론(Item Response Theory)'을 적용하여, 60개 문항의 K-BNT를 일반노년층의 이름대기 능력을 가장 잘 평가할 수 있는 15개 문항의 검사(즉, K-BNT-15)를 개발하는 것이었다. 이를 위하여, 일반노인 175명을 대상으로 라쉬분석을 실시하여, 문항적합도, 성별 차이, 문항난이도 등을 평가하였다. K-BNT-15의 실시 결과, 일반 노년층은 10년 단위로 수행력이 감소하였고, 경도인지장애(mild cognitive impairment, MCI) 환자는 일반 노년층에 비해 유의하게 낮은 수행력을 보였다. 본 연구에서는 언어 평가도구의 단축형 개발 시, 특정 집단의 언어적 능력과 문항의 응답 결과의 관계를 규명하여 그 집단에게 적합한 문항을 선별할 수 있다는 점에서 문항반응이론이 유용함을 보여주었다. 또한, K-BNT-15가 노화에 따른 대면이름대기 감소 및 환자군과의 차이를 잘 보여주는 검사임을 검증하였다.