Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2014.04a
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  • Pages.753-756
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  • 2014
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Development of a model for early detection of Parkinson's disease using diffusion tensor imaging and cerebrospinal fluid

확산 텐서 영상과 뇌척수액을 이용한 파킨슨병의 조기 진단 모델 개발

  • Kang, Shintae (Department of Computer Science and Engineering, Inha University) ;
  • Lee, Wook (Department of Computer Science and Engineering, Inha University) ;
  • Park, Byungkyu (Institute for Information and Electronics Research, Inha University) ;
  • Han, Kyungsook (Department of Computer Science and Engineering, Inha University)
  • 강신태 (인하대학교 컴퓨터정보공학과) ;
  • 이욱 (인하대학교 컴퓨터정보공학과) ;
  • 박병규 (인하대학교 정보전자공동연구소) ;
  • 한경숙 (인하대학교 컴퓨터정보공학과)
  • Published : 2014.04.22
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Abstract

파킨슨병은 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환으로 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 생체지표를 이용하는 것이었지만 이러한 방법에는 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 생체지표인 뇌척수액 내의 ${\alpha}-synuclein$ 단백질 수치와 영상학적 생체지표인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합한 융합 생체지표를 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 10-fold cross validation 에서 모든 성능지표에 대해 최고 100%를 보였으며, cross validation 의 과적합을 감안하더라도 파킨슨병의 조기진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단