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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 51 - 60 (10page)
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변량 분석 알고리듬은 알츠하이머 병을 예측하기 위한 툴로 종종 사용된다. 정상인으부터 경도인지장애와 알츠하이머병의 효과적인 조기 예측 및 진단은 매우 중요하다. 조기 예방 치료는 노인 복지에 있어 점차적으로 위험요소를 줄이는데 도움이 되며 안정적인 삶이 보장되어 질 것이다. 비침습적인 바이오마커로 MRI가 사용된다. 이는 형태학적 차이와 뇌 위축 정도를 파악한다. 그리고 Freesurfer 툴을 사용하여 피질 분할 후 MRI 슬라이스를 사용한다. 새로운 접근법은 듀얼 트리 복한 웨이블릿 계수 추출, 최소 중복성과 최대 관계 특색 부분 집합을 사용하여 정상인과 알츠하이머 병 예측에 적용한다. 새로운 제안 방법의 성능은 91.02±3.38%, 83.10±3.4%로 높은 특이도와 민감도의 성능이며 예측 정확도는 87.07±2.71%까지 산출되어진다. 실험결과는 제안 방법은 기존의 방법보다 우수함을 보여준다.
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참고문헌 (18)
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J. Ashburner / 2011 / Multivariate models of inter-subject anatomical variability / NeuroImage 56:422~439
N. Koutsouleris / 2009 / Use of neuroanatomical pattern classification to identify subjects in at-risk mental states of psychosis and predict disease transition / Arch. Gen. Psychiatry 66:700~712
M. Weygandt / 2011 / MRI pattern recognition in multiple sclerosis normal-appearing brain areas / PLoS One 6:e21138
M. Chupin / 2009 / Fully automatic hippocampus segmentation and classification in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment applied on data from ADNI / Hippocampus 19:579~587
S. Klöppel / 2008 / Automatic classification of MR scans in Alzheimer's disease / Brain 131:681~689
N. Koutsouleris / 2009 / Use of neuroanatomical pattern classification to identify subjects in at-risk mental states of psychosis and predict disease transition / Arch. Gen. Psychiatry 66:700~712
M. Weygandt / 2011 / MRI pattern recognition in multiple sclerosis normal-appearing brain areas / PLoS One 6:e21138
M. Chupin / 2009 / Fully automatic hippocampus segmentation and classification in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment applied on data from ADNI / Hippocampus 19:579~587
S. Klöppel / 2008 / Automatic classification of MR scans in Alzheimer's disease / Brain 131:681~689
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