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뇌 의료영상 제공 장치로부터 알츠하이머 환자의 뇌에 대한 자기공명영상 및 확산텐서영상을 포함하는 뇌 의료영상을 제공받아 획득하는 뇌 의료영상 획득부;상기 획득한 알츠하이머 환자의 뇌에 대한 자기공명영상과 확산텐서영상을 이용하여 백질 네트워크를 생성하는 백질 네트워크 생성부; 상기 생성한 백질 네트워크에 대한 적어도 하나 이상의 네트워크 속성의 변화를 인식하여 상기 생성한 백질 네트워크의 변화를 검출하는 백질 네트워크 변화 검출부; 및상기 생성한 백질 네트워크의 변화를 검출한 검출 결과를 제공하는 검출 결과 제공부;를 포함하며,상기 백질 네트워크 생성부는,상기 자기공명영상에 대한 복수의 관심영역을 설정하고, 상기 확산텐서영상으로부터 상기 백질의 신경경로를 획득하여 상기 획득한 백질의 신경경로에 따라 상기 백질의 구조적 신경연결에 대한 신경연결 매트릭스를 산출하고, 상기 산출한 신경연결 매트릭스에 따라 상기 각 관심영역을 나타내는 각 노드를 에지로 연결하여 가중치 무방향 그래프를 구성함으로써 상기 백질 네트워크를 생성하며,상기 네트워크 속성은, 상기 백질 네트워크의 글로벌 효율성, 군집계수, 연결성 또는 이들의 조합을 포함하고,상기 백질 네트워크의 변화를 검출하는 것은, 상기 알츠하이머 환자의 성별, 연령대, 교육연한 또는 이들의 조합과 동일한 정상인에 대해 사전에 구축한 백질 네트워크의 네트워크 속성과 상기 생성한 백질 네트워크의 네트워크 속성을 비교함으로써 수행되며,상기 알츠하이머 환자의 뇌 의료영상을 상기 뇌 의료영상 제공 장치로부터 주기적으로 제공받아 해당 알츠하이머 환자의 백질 네트워크에 대한 변화를 주기적으로 검출하여 상기 알츠하이머 환자의 알츠하이머 진행경과를 추적하여 연속적으로 인식하는 것을 특징으로 하는 알츠하이머 환자의 백질 네트워크 변화를 검출하는 장치
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청구항 1에 있어서,상기 백질 네트워크 변화 검출부는,상기 각 관심영역에 대해 생성한 노드와 타 노드 간에 직접적으로 연결된 에지의 수를 계산하여 상기 각 관심영역에 대한 군집계수를 각각 측정하고, 상기 측정한 군집계수와 사전에 구축한 상기 정상인의 백질 네트워크에서 측정한 군집계수를 각각 비교하여 상기 군집계수의 변화를 인식하는 군집계수 변화 인식부; 및상기 에지로 연결한 각 노드 간의 최단 경로 길이의 역에 대한 평균을 계산하여 상기 생성한 백질 네트워크의 글로벌 효율성을 측정하고, 상기 측정한 글로벌 효율성과 사전에 구축한 상기 정상인의 백질 네트워크에 대한 글로벌 효율성을 비교하여 상기 글로벌 효율성의 변화를 인식하는 글로벌 효율성 변화 인식부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 알츠하이머 환자의 백질 네트워크 변화를 검출하는 장치
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청구항 1에 있어서,상기 백질 네트워크 변화 검출부는,상기 생성한 백질 네트워크와 사전에 구축한 상기 정상인의 백질 네트워크를 비교하여 상기 생성한 백질 네트워크에서 상기 연결성의 변화를 인식하고, 상기 인식한 연결성의 변화가 있는 상기 생성한 백질 네트워크에 대한 서브 네트워크를 식별하는 연결성 변화 인식부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 알츠하이머 환자의 백질 네트워크 변화를 검출하는 장치
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알츠하이머 환자의 백질 네트워크 변화를 검출하는 장치에서, 뇌 의료영상 제공 장치로부터 알츠하이머 환자의 뇌에 대한 자기공명영상 및 확산텐서영상을 포함하는 뇌 의료영상을 제공받아 획득하는 뇌 의료영상 획득 단계;상기 장치에서, 상기 획득한 알츠하이머 환자의 뇌에 대한 자기공명영상과 확산텐서영상을 이용하여 백질 네트워크를 생성하는 백질 네트워크 생성 단계;상기 장치에서, 상기 생성한 백질 네트워크에 대한 적어도 하나 이상의 네트워크 속성의 변화를 인식하여 상기 생성한 백질 네트워크의 변화를 검출하는 백질 네트워크 변화 검출 단계; 및상기 장치에서, 상기 생성한 백질 네트워크의 변화를 검출한 검출 결과를 제공하는 검출 결과 제공 단계;를 포함하며,상기 백질 네트워크 생성 단계는,상기 자기공명영상에 대한 복수의 관심영역을 설정하고, 상기 확산텐서영상으로부터 상기 백질의 신경경로를 획득하여 상기 획득한 백질의 신경경로에 따라 상기 백질의 구조적 신경연결에 대한 신경연결 매트릭스를 산출하고, 상기 산출한 신경연결 매트릭스에 따라 상기 각 관심영역을 나타내는 각 노드를 에지로 연결하여 가중치 무방향 그래프를 구성함으로써 상기 백질 네트워크를 생성하며,상기 네트워크 속성은, 상기 백질 네트워크의 글로벌 효율성, 군집계수, 연결성 또는 이들의 조합을 포함하고,상기 백질 네트워크의 변화를 검출하는 것은, 상기 알츠하이머 환자의 성별, 연령대, 교육연한 또는 이들의 조합과 동일한 정상인에 대해 사전에 구축한 백질 네트워크의 네트워크 속성과 상기 생성한 백질 네트워크의 네트워크 속성을 비교함으로써 수행되며,상기 알츠하이머 환자의 뇌 의료영상을 상기 뇌 의료영상 제공 장치로부터 주기적으로 제공받아 해당 알츠하이머 환자의 백질 네트워크에 대한 변화를 주기적으로 검출하여 상기 알츠하이머 환자의 알츠하이머 진행경과를 추적하여 연속적으로 인식하는 것을 특징으로 하는 알츠하이머 환자의 백질 네트워크 변화를 검출하는 방법
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청구항 6에 있어서,상기 백질 네트워크 변화 검출 단계는,상기 장치에서, 상기 각 관심영역에 대해 생성한 노드와 타 노드 간에 직접적으로 연결된 에지의 수를 계산하여 상기 각 관심영역에 대한 군집계수를 각각 측정하고, 상기 측정한 군집계수와 사전에 구축한 상기 정상인의 백질 네트워크에서 측정한 군집계수를 각각 비교하여 상기 군집계수의 변화를 인식하는 군집계수 변화 인식 단계; 및상기 장치에서, 상기 에지로 연결한 각 노드 간의 최단 경로 길이의 역에 대한 평균을 계산하여 상기 생성한 백질 네트워크의 글로벌 효율성을 측정하고, 상기 측정한 글로벌 효율성과 사전에 구축한 상기 정상인의 백질 네트워크에 대한 글로벌 효율성을 비교하여 상기 글로벌 효율성의 변화를 인식하는 글로벌 효율성 변화 인식 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 알츠하이머 환자의 백질 네트워크 변화를 검출하는 방법
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청구항 6에 있어서,상기 백질 네트워크 변화 검출 단계는,상기 장치에서, 상기 생성한 백질 네트워크와 사전에 구축한 상기 정상인의 백질 네트워크를 비교하여 상기 생성한 백질 네트워크에서 상기 연결성의 변화를 인식하고, 상기 인식한 연결성의 변화가 있는 상기 생성한 백질 네트워크에 대한 서브 네트워크를 식별하는 연결성 변화 인식 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 알츠하이머 환자의 백질 네트워크 변화를 검출하는 방법
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