T1을 이용한 알츠하이머 진단을 위한 가우스 맵 기술자 융합 기반의 계층적 기반 분류 방법

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13734(2023) 이 기사 인용

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알츠하이머병(AD)은 가장 많이 발생하는 노인 질환 중 하나로 간주됩니다. 2015년에는 AD가 미국의 여섯 번째 사망 원인으로 보고되었습니다. 실질적으로, 비침습적 영상화는 AD 스크리닝, 진단 및 진행을 지원하는 바이오마커를 제공하기 위해 널리 사용됩니다. 본 연구에서는 알츠하이머병(AD), 경도 인지 장애(MCI) 및 정상 대조군(NC)을 구별하기 위해 자기 공명 영상(MRI) T1 강조 이미지를 사용하여 가우스 설명자 기반 특징이 효율적인 새로운 바이오마커가 될 수 있도록 제안합니다. Gaussian Shape Operator, Gaussian Curvature, Mean Curvature 등 다양한 Gaussian Map 기반 특징이 추출됩니다. 앞서 언급한 기능은 SVM(Support Vector Machine)에 도입됩니다. 먼저 해마와 편도체에 대해 별도로 계산되었습니다. 기능의 융합이 이어집니다. 또한 특징 추출 전 영역의 융합도 사용되었습니다. AD, MCI 및 NC에 대해 각각 45, 55, 65개 사례로 구성된 ADNI(Alzheimer's disease Neuroimaging Initiative) 데이터 세트가 이 연구에 지정되었습니다. 형상 연산자 기능은 정상 대 비정상, AD 대 MCI 분류의 경우 각각 74.6%, 98.9%의 정확도로 다른 기능보다 뛰어났습니다.

만성 진행성 신경퇴행성 질환 중 하나는 AD입니다. 알츠하이머병은 2015년 미국에서 6번째 사망 원인입니다1. 전체적으로 AD를 앓고 있는 사람들은 거의 4,400만 명에 달합니다. 앞으로 20년 동안 피해를 입은 사람들의 추정 숫자는 두 배로 늘어날 것입니다2. 따라서 2050년에는 85명 중 1명이 AD2를 갖게 됩니다. 이는 뇌 세포의 죽음으로 인한 일부 행동 변화 및 기억 상실과 관련된 치매 질환으로 간주됩니다3. 초기 알츠하이머병 발병의 징후는 30대에서 60대 사이에 시작됩니다. 첫 번째 증상은 환자마다 다릅니다. 기억력 문제는 종종 최초의 인지 장애 징후 중 하나입니다. 질병이 진행됨에 따라 사람들은 더 큰 기억 상실과 기타 인지 장애를 경험하기 때문에 경도 인지 장애(MCI)로 진단될 수 있습니다. 이 단계에서 환자는 일반적인 교반을 수행할 수 있지만 적절성은 거의 없습니다. MCI는 20~30년 동안 지속될 수 있으므로 가장 긴 단계로 간주됩니다. AD는 전임상, 경증(때때로 초기 단계로 명명됨), 중등도 및 중증(때때로 후기 단계로 명명됨)의 다양한 단계로 진행됩니다. 환자가 5년 동안 머물 수 있는 질병의 말기는 대개 환자의 사망으로 끝난다4.

AD 평균은 향후 몇 년 동안 극적으로 증가할 것으로 예측 가능하기 때문입니다. 하지만 조기 진단과 치료는 현대 과학에서 필수적인 대결로 작용합니다. 또한, 신경영상 기술의 발전과 새로운 바이오마커 발견 시도는 AD에 대한 우리의 이해를 변화시키고 있습니다. 구조화된 자기공명영상(MRI)은 해부학적 구조를 자세히 설명할 수 있는 광범위한 연조직 대비를 갖고 있으며, MRI를 사용한 새로운 바이오마커 기반 정의는 신경 퇴행을 측정할 수 있습니다4,5. AD 환자에 대한 MRI 영상 분석의 초기 연구는 뇌/영역 위축(또는 뇌/영역 부피)6,7,8을 추정하고 백질 고강도와 같은 조직 특성의 변화로 인한 MRI 신호 변경을 정량화하는 데 중점을 두고 있습니다. T2 강조 영상9. Damulina 등10은 다양한 뇌 영역의 WMH 부하를 계산하여 정상 대조군과 AD 환자를 비교하여 AD 환자, 특히 뇌실 주위, 두정엽 백질 및 피질 전두엽 뇌 영역에서 WMH 부하가 증가한 것을 확인했습니다. 다른 사람들은 정상 대조군과 비교하여 AD 환자의 국소 부피 변화를 분석하여 해마 및 근처 내측 측두엽 구조의 위축을 강조합니다6,7,8,11.