• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.209-216
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• 2019

Over the past decade, researchers were able to solve complex medical problems as well as acquire deeper understanding of entire issue due to the availability of machine learning techniques, particularly predictive algorithms and automatic recognition of patterns in medical imaging. In this study, a technique called transfer learning has been utilized to classify Magnetic Resonance (MR) images by a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN). Rather than training an entire model from scratch, transfer learning approach uses the CNN model by fine-tuning them, to classify MR images into Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI) and normal control (NC). The performance of this method has been evaluated over Alzheimer's Disease Neuroimaging (ADNI) dataset by changing the learning rate of the model. Moreover, in this study, in order to demonstrate the transfer learning approach we utilize different pre-trained deep learning models such as GoogLeNet, VGG-16, AlexNet and ResNet-18, and compare their efficiency to classify AD. The overall classification accuracy resulted by GoogLeNet for training and testing was 99.84% and 98.25% respectively, which was exceptionally more than other models training and testing accuracies.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권6호
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• pp.377-383
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• 2023

Purpose: There is increasing attention to the application of transcranial direct current stimulation (tDCS) for enhancing cognitive functions in subjects to aging, mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer's disease (AD). Despite varying treatment outcomes in tDCS which depend on the amount of current reaching the brain, there is no general information on the impacts of anatomical features associated with AD on tDCS-induced electric field. Objective: The objective of this study is to examine how AD-related anatomical variation affects the tDCS-induced electric field using computational modeling. Methods: We collected 180 magnetic resonance images (MRI) of AD patients and healthy controls from a publicly available database (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative; ADNI), and MRIs were divided into female-AD, male-AD, female-normal, and male-normal groups. For each group, segmented brain volumes (cerebrospinal fluid, gray matter, ventricle, rostral middle frontal (RMF), and hippocampus/amygdala complex) using MRI were measured, and tDCS-induced electric fields were simulated, targeting RMF. Results: For segmented brain volumes, significant sex differences were observed in the gray matter and RMF, and considerable disease differences were found in cerebrospinal fluid, ventricle, and hippocampus/amygdala complex. There were no differences in the tDCS-induced electric field among AD and normal groups; however, higher peak values of electric field were observed in the female group than the male group. Conclusions: Our findings demonstrated the presence of sex and disease differences in segmented brain volumes; however, this pattern differed in tDCS-induced electric field, resulting in significant sex differences only. Further studies, we will adjust the brain stimulation conditions to target the deep brain and examine the effects, because of significant differences in the ventricles and deep brain regions between AD and normal groups.

• 동의신경정신과학회지
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• 제34권4호
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• pp.359-368
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• 2023

Objectives: This study aims to establish a Korean medicine doctor's range of services in the dementia relief primary care system based on the previously developed dementia clinical practice guidelines (CPGs). Developing a dementia relief primary care Clinical Pathway (CP) can aid clinically when the Korean medicine primary care doctor conducts treatment. Methods: We analyzed Dementia Korean Medicine Primary Care Model Data and then applied CP Methodology to develop the configuration of the Korean Medicine Primary Care Model. For patients with Alzheimer's dementia (AD), vascular dementia (VD), and mild cognitive impairment (MCI), the Korean Medicine Primary Care Model focuses on improving cognitive function, everyday living abilities and easing symptoms through interventions described in CPGs. The contents of the draft model later include references to already-existing CPs. Results: The study sites were chosen as Korean medical clinics connected to primary care physicians in the dementia-friendly model. The CP used a time task matrix version to arrange the clinical chronology, which included all examinations, diagnoses, and treatment procedures, from the initial appointment to follow-ups and the end of therapy. Conclusions: It anticipates that Korean primary care doctors familiar with dementia can use the offered therapies for the first time by creating the dementia Korean medicine primary care model in this study. This is expected to maximize the range of medical services provided by Korean medicine and improve the standard of medical treatment.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권2호
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• pp.103-114
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• 2010

목적 : 자기공명영상을 이용한 치매연구에서 삼차원 T1강조 뇌 구조 영상으로 뇌기능을 분석할 경우 복셀 기반 형태분석 방법이 이용 된다. 그러나 일반적으로 The Montreal Neurological Institute (MNI) 152 라는 젊은 서양성인 뇌로 만들어진 표준판에 정규화되고 이는 분석오차가 생길 수 있어 한국 노인 및 치매환자의 뇌를 분석할 경우 부정확한 결과를 초래한다. 따라서, 본 연구의 목적은 뇌 분석을 최적화 하기 위해 한국 노인 및 치매 환자의 뇌 구조 영상의 표준판을 개발하는데 있다. 대상 및 방법 : 검사장비는 3테슬러를 이용하였으며 8채널 SENSE (sensitivity encoding) 머리코일을 이용하였다. 펄스열은 삼차원 T1 강조 터보 경사자장 타입으로 뇌의 해부학 영상을 획득하였다. 신경심리 검사 점수결과에 따라 정상 노인 43명, 경도인지장애 환자 44명, 알츠하이머성 치매 환자 36명 의 세 그룹으로 나누었다. 일반 선형 모델 방정식을 사용하여 나이와 성별 및 질환간의 차이에 의한 인자를 고려 하였으며, 평가된 인자는 쌍일치 접근 방법으로 한국 노인과 치매 환자의 뇌 표준판을 만들었다. 두 표준판의 Talairach 기준 점에 따른 평균거리와 뇌실의 거리를 계산하였다. 또한 뇌 전체 영역에서 회백질과 백질을 확률이 50% 이상인 복셀 개수를 세어 회백질과 백질의 영역을 계산하였다. 결과 : 최종 뇌 표준판은 MNI152뇌 표준판과 비교했을 경우 공간 분해능이 높았고, 평균거리와 뇌실의 크기에서 차이가 있었다. 회백질 및 백질의 영역은 본 연구에서 개발한 뇌 표준판의 회백질과 백질 모두에서 더 적었고, 백질보다 회백질에서 더 많은 차이가 있었다. 결론 : 본 연구에서 개발한 한국 뇌 표준판은 앞으로 한국 노인과 치매환자의 질환을 분석하는 연구에 유용할 것으로 생각된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제17권4호
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• pp.294-307
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• 2013

목적 : 본 연구의 목적은 다양한 신경심리검사를 통해 알츠하이머 치매 및 경도인지장애 환자군과 정상 노인 대조군에서 뇌회색질 부피와 신경심리검사 (SNSB) 결과의 복셀 기반분석을 이용한 상관관계를 알아내는데 있다. 대상 및 방법 : 총 피험자는 75명으로, 정상노인 25명, 경도인지장애 환자 25명, 그리고 알츠하이머 치매 환자 25명이었다. 모든 피험자로부터 유전자검사, 표준신경심리검사 (SNSB), 해부학적인 삼차원 T1 강조영상을 자화준비 고속경사에코 시퀀스를 이용하여 얻었다. 각 피험자군에서 뇌 회색질의 용적변화와 신경심리검사 점수와의 상관관계를 관찰하기 위하여, 복셀기반과 관심영역 기반 방법을 이용하여 분할한 회색질 영상을 다중회기방식 (multiple regression)으로 통계처리 하였다. 이때 피험자 각각의 성별과 나이 및 유전자 보유형태를 공변량 (covariate) 값으로 넣어 그 차이를 고려하였다. 결과 : 알츠하이머 환자군에서는 레이 복합도형 그리기 지연회상 검사 (RCFT delayed recall) 점수가 낮을수록 뇌 회색질 용적이 감소했다. 경도인지 장애군에서는 서울 언어학습 검사 (SVLT) 점수가 낮을수록 뇌회색질 용적이 감소했다. 정상 피험자 군에서 한국형 보스턴 이름대기 검사 (K-BNT) 점수 및 한국형 간이정신상태 검사 (K-MMSE) 점수와 뇌 회색질 부피가 음의 상관관계가 있음을 보였고, 레이 복합도형 그리기 검사 (RCFT) 점수와는 양의 상관관계를 보여주고 있다. 결론 : 나이, 성별, 유전자형태를 공변량으로 사용하였을 때 뇌에서 신경심리검사 결과와 3D T1 강조영상에서 얻은 뇌 회색질 부피 사이에 통계적으로 유의한 상관관계가 있음을 밝혔다. 이들 피험자를 대상으로 하는 종적 연구가 이루어 져야 한다고 생각이 든다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권3호
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• pp.638-652
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• 2023

목적 경도인지장애와 알츠하이머 치매 환자에서 아밀로이드베타 양성을 예측할 수 있는 MRI 특징을 알아보고 머신러닝으로 아밀로이드베타 양성 예측 모형의 성능을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 후향적 및 단면조사연구로 경도인지장애와 알츠하이머 치매 총 139명의 환자를 대상으로 하였다. 이들은 모두 뇌 MRI와 아밀로이드 PET-CT를 시행하였다. 대상자는 아밀로이드 베타 양성군(n = 84)과 아밀로이드 베타 음성군(n = 55)으로 분류하였다. 시각적 분석으로는 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도와 뇌미세출혈 개수를 시행하였다. 정량분석으로 뇌백질 고신호 병변의 부피와 국소뇌부피를 측정하였다. 다중 로지스틱 회귀분석과 머신러닝 기법으로 아밀로이드베타 양성을 가장 잘 예측할 수 있는 MRI 특징을 확인하였다. 결과 시각적분석에서 아밀로이드베타 양성군은 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도(p = 0.02)와 뇌미세출혈 개수(p = 0.04)가 유의미하게 높았다. 해마, 내후각피질, 설전부의 국소뇌부피들은 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 작았다(p < 0.05). 제3뇌실(p = 0.002)의 부피는 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 컸다. 간이 정신 상태 검사와 국소뇌부피를 이용하여 머신러닝기법을 이용했을 때 좋은 정확도를 보였다(81.1%). 결론 간이 정신 상태 검사, 제3뇌실과 해마 부피를 이용한 머신러닝의 적용은 아밀로이드베타 양성을 예측하는데 활용될 수 있다.