A Study on Diagnosis of Alzheimer's Disease using Raman Spectra from Platelet

혈소판 라만 스펙트럼을 이용한 알츠하이머병 진단에 관한 연구

In this paper, we use the Raman spectra measured from platelet to the diagnosis of Alzheimer's disease(AD). The Raman spectra used in the experiments were preprocessed with the following method and then fed into the classifier. The first step of the preprocessing is a simple smoothing followed by background elimination to the original spectra to make it easy to measure the intensity of the peaks. The last step of the preprocessing was peak alignment with the reference peak. After the inspection of the preprocessed spectra, we found that proportion of two peak intensity at 743 and 757 $cm^{-1}$ and peak intensity at 1658 $cm^{-1}$ are the most discriminative features. Then we apply mapstd method for normalization. The method returned data with means to 0 and deviation to 1. With these two features, the classification result involving 278 spectra showed about 95.5% true classification in case of MLP(multi-layer perceptron). It means that the Raman spectra measured from platelet would be effectively used to the diagnosis of Alzheimer's disease.

본 논문은 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼을 알츠하이머병(AD: Alzheimer's Disease) 진단에 사용하는 연구에 관한 것이다. 실험에 사용한 라만 스펙트럼은 다음과 같은 몇 가지 전처리 과정을 거친 다음 분류기를 이용하여 질병의 유무를 판별하였다. 먼저 스펙트럼은 간단한 smoothing을 거친 다음 스펙트럼의 각 피크 크기를 쉽게 측정할 수 있도록 기준선 (baseline)의 왜곡을 차감하였고, 그 다음 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬한다. 이와 같은 전처리 과정을 수행한 라만 스펙트럼으로부터 AD과 정상상태(NOR: normal)를 구분할 수 있는 특징을 조사하였는데 그 결과 여러 피크들 중 743과 757 $cm^{-1}$ 영역의 피크 비와 1658 $cm^{-1}$ 영역의 피크 크기가 AD와 NOR 스펙트럼에서 가장 변별력 있는 특징을 나타내는 것을 확인하였다. 이 특징들을 MAP(maximum a posteriori)와 MLP(multi-layer perceptron) 분류기에 사용하여 총 278개의 스펙트럼에 적용한 결과 MLP에서 평균 약 95.5%의 분류율을 보였다. 이 결과는 혈소판 라만 스펙트럼이 알츠하이머병 진단에 매우 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다.