• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제16권2호
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• pp.115-123
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• 2012

목적: Tract-based spatial statistics와 화소기반 형태분석 방법을 이용하여 경도의 알츠하이머병 환자와 경도인 지장애 환자에서 확산텐서영상을 이용하여 뇌 백질의 이상을 평가하고자 하였다. 대상과 방법: 21명의 경도의 알츠하이머병 환자와 13명의 경도인지장애 환자, 그리고 16명의 건강한 노인군을 대상으로 확산텐서영상을 시행하였다. 각 참가자마다 분할 비등방도를 구하여 Tract-based spatial statistics를 이용하여 세 그룹간의 비교를 하였다. Tract-based spatial statistics 방법과의 비교를 위하여, 화소기반 형태분석 방법을 이용한 분석도 함께 시행하였다. 결과: Tract-based spatial statistics 분석결과, 경도의 알츠하이머 환자에서 건강한 노인군보다 방사관의 양측 전각과 우측 후각, 후시상방사, 우측 상세로다발, 뇌량체부, 우측 쐐기전소엽이랑에서 분할 비등방도가 유의하게 감소하였다. 화소기반 형태분석에서는 양측 갈고리다발, 좌측 부해마회의 백질, 우측 대상다발에서 추가적으로 분할 비등 방도가 감소되어 있었다. 경도의 알츠하이머 환자군과 경도인지장애 환자군의 비교, 경도인지장애 환자군과 건강한 노인군의 비교연구에서는 분할 비등방도의 유의한 차이는 없었다. 결론: Tract-based spatial statistics 분석결과, 경도의 알츠하이머 환자군에서 건강한 노인군에 비해 뇌 백질의 분할 비등방도가 여러 곳에서 감소되어 있었다. 화소기반 형태분석방법은 tract-based spatial statistics보다 더 많은 곳에서 뇌 백질의 이상을 보였다. 그러나, 인공물 또한 더 많이 관찰되었다.

• 대한치매학회지
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• 제21권4호
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• pp.147-161
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• 2022

Background and Purpose: Subjective cognitive decline (SCD) refers to the self-perception of cognitive decline with normal performance on objective neuropsychological tests. SCD, which is the first help-seeking stage and the last stage before the clinical disease stage, can be considered to be the most appropriate time for prevention and treatment. This study aimed to compare characteristics between the amyloid positive and amyloid negative groups of SCD patients. Methods: A cohort study to identify predictors for the clinical progression to mild cognitive impairment (MCI) or dementia from subjective cognitive decline (CoSCo) study is a multicenter, prospective observational study conducted in the Republic of Korea. In total, 120 people aged 60 years or above who presented with a complaint of persistent cognitive decline were selected, and various risk factors were measured among these participants. Continuous variables were analyzed using the Wilcoxon rank-sum test, and categorical variables were analyzed using the χ² test or Fisher's exact test. Logistic regression models were used to assess the predictors of amyloid positivity. Results: The multivariate logistic regression model indicated that amyloid positivity on PET was related to a lack of hypertension, atrophy of the left temporal lateral and entorhinal cortex, low body mass index, low waist circumference, less body and visceral fat, fast gait speed, and the presence of the apolipoprotein E ε4 allele in amnestic SCD patients. Conclusions: The CoSCo study is still in progress, and the authors aim to identify the risk factors that are related to the progression of MCI or dementia in amnestic SCD patients through a two-year follow-up longitudinal study.

• 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.

• 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.

• 대한치매학회지
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• 제21권4호
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• pp.117-125
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• 2022

Background and Purpose: Medication adherence is essential for effective medical treatment. However, it is challenging for cognitively impaired patients. We investigated whether an automated telephone reminder service improves medication adherence and reduces the decline of cognitive function in isolated patients with cognitive impairment. Methods: This was a single-center, randomized clinical trial. We enrolled mild cognitive impairment (MCI) or Alzheimer's disease (AD) patients who lived alone or with a cognitively impaired spouse. We provided an automated telephone reminder service for taking medication to the intervention group for 6 months. The control group was provided with general guidelines for taking the medication every month. The participants underwent neuropsychological assessment at the beginning and end of the study. Statistical significance was tested using nonparametric Wilcoxon rank sum and Wilcoxon matched-pairs signed-rank tests. Results: Thirty participants were allocated randomly to groups, and data for 29 participants were analyzed. The mean age was 79.6 (standard deviation, 6.0) years and 79.3% of the participants were female. There was no significant difference in medication adherence between the 2 groups. However, a subgroup analysis among participants with more than 70% response rates showed better medication adherence compared to the control group (intervention: 94.6%; control: 90.2%, p=0.0478). There was no significant difference in the change in cognitive function between the 2 groups. Conclusions: If a patient's compliance is good, telephone reminders might be effective in improving medication adherence. It is necessary to develop reminder tools that can improve compliance for cognitively impaired patients.

• 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.