| 1 |
1
(i) 피험자 뇌의 임의의 각 정점 (vertex) 위치에서 피질두께 (y)를 측정하고;(ii) 상기 (i)의 피질두께 (y)를 하기 수식 1의 로지스틱회귀분석에 따라 계산되는 정상인 뇌의 대응하는 임의의 각 정점 위치에서의 피질두께 추정값 및 하기 수식 2에 따라 계산되는 피질두께 표준편차 추정값과 연산하여, 하기 수식 3에 따라 비정상도 지수를 산출하며;(iii) 상기 뇌의 임의의 각 정점 위치에서 정상인의 피질두께 분포와 피험자의 피질두께 분포의 차이를 기초로 하여, 피험자의 퇴행성 뇌질환의 발병 위험도에 관한 정보를 제공하는 것인, 퇴행성 뇌질환의 발병 위험도에 관한 정보를 제공하기 위한, 뇌 피질두께 분석방법:(수식 1)(상기 수식 1에서, : 정상인 뇌의 임의의 각 정점 위치에서의 피질두께 추정값; 는 적합 (fitting) 과정에서 계산되는 회귀계수; age: 연령; sex는 성별로서 남성은 1, 여성은 0; 및 edu: 교육 년 수이다);(수식 2) (상기 수식 2에서,: 정상인 뇌의 임의의 각 정점 위치에서의 피질두께 표준편차 추정값; n: 표본 수; : i 번째 샘플의 피질두께 추정값; : i 번째 샘플의 피질두께 측정값이다); (수식 3)(상기 수식 3에서, z: 비정상도 지수; y: 피험자에서 측정한 뇌의 임의의 각 정점 위치에서의 피질두께; : 상기 수식 1에 따라 산출된 정상인 뇌의 각 정점 위치에서의 피질두께 추정값; : 상기 수식 2에 따라 산출된 정상인 뇌의 각 정점 위치에서의 피질두께의 표준편차 추정값이다)
|
| 2 |
2
퇴행성 뇌질환의 발병 위험도 및 확률을 예측하는 함수를 생성하는 방법으로서, (i) 정상인 및 피험자로부터 수득한 뇌 MR 영상 정보 및 퇴행성 뇌질환에 대한 임상 확진 데이터를 입력하고;(ii) 하기 수식 1에 따라 정상인 뇌의 임의의 각 정점 (vertex) 위치에서 피질두께 추정값을 계산하고, (수식 1)(상기 수식 1에서, : 피질두께 추정값; : 적합 (fitting) 과정에서 계산되는 회귀계수; age: 연령; sex: 남성은 1, 여성은 0; 및 edu: 교육 년 수이다),하기 수식 2에 따라, 정상인 뇌의 임의의 각 정점 위치에서 피질두께의 표준편차 추정값을 계산하며,(수식 2) (상기 수식 2에서,: 두께 표준편차 추정값; n: 표본 수; : i 번째 샘플의 피질두께 추정값; : i 번째 샘플의 두께 측정값 이다); 하기 수식 3에 따라 뇌의 임의의 각 정점 위치에서 구조 비정상도 지수 z 및 이것의 평균값을 산출하며,(수식 3)(상기 수식 3에서, z: 비정상도 지수; y: 피험자에서 측정한 뇌의 임의의 각 정점 위치에서의 피질두께; : 상기 수식 1에 따라 산출된 피질두께 추정값; : 상기 수식 2에 따라 산출된 피질두께의 표준편차 추정값이다); 및(iv) 상기 뇌의 임의의 각 정점 위치와 상기 비정상도 지수 z의 평균값, 및 상기 임상 확진 데이터와의 상관관계를 연산처리 하는 것을 포함하여, 퇴행성 뇌질환의 발병 위험도 및 확률을 예측하는 함수를 생성하는 방법
|
| 3 |
3
제 2항에 있어서, 상기 (iv)의 연산처리가 상기 비정상도 지수 z의 평균값의 크기에 따라 상기 뇌 정점 위치를 분류하는 것을 포함하는 것인, 퇴행성 뇌질환의 발병 위험도 및 확률을 예측하는 함수를 생성하는 방법
|
| 4 |
4
제 2항에 있어서, 상기 (iv)의 연산처리가 로지스틱회귀분석에 포워드 방법을 적용하여 수행되는 것인, 퇴행성 뇌질환 발병 위험도 및 확률을 예측하는 함수를 생성하는 방법
|
| 5 |
5
제 4항에 있어서, 상기 (iv)의 연산처리가 하기 수식 4에 의해 수행되는 것인, 퇴행성 뇌질환 발병 위험도 및 확률을 예측하는 함수를 생성하는 방법: (수식 4)(diag: 퇴행성 뇌질환 발병 위험도 및 확률을 예측하는 함수; : 적합화 과정에서 계산되는 회귀계수; entorhinalL: 좌뇌 내후각 (left entorhinal) 영역의 비정상도 지수; entorhinalR: 우뇌 내후각 (right entorhinal) 영역의 비정상도 지수; fusiformL: 좌뇌 방추상 (left fusiform) 영역의 비정상도 지수; middletemporalL: 좌뇌 중앙관자 (left middle temporal) 영역의 비정상도 지수)
|
| 6 |
6
제 5항에 있어서, 상기 수식 4의 함수가 이것의 ROC (Receiver operating characteristic) 곡선에서 AUC (Area under the ROC curve)가 0
|
| 7 |
7
제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항의 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
|
| 8 |
8
퇴행성 뇌질환의 발명 위험도 및 확률을 예측하는 함수를 생성하는 장치로서, (i) 정상인 및 피험자로부터 뇌 MR 영상 및 퇴행성 뇌질환에 대한 임상 확진 데이터를 입력하는 입력부; (ii) 하기 수식 1에 따라 뇌의 각 정점 (vertex) 위치에서 피질두께 추정값을 계산하고, 하기 수식 2에 따라, 뇌의 각 정점 위치에서 피질두께의 표준편차 추정값을 계산하며: 하기 수식 3에 따라 뇌의 각 정점 위치에서 구조 비정상도 지수 z 및 이것의 평균값을 계산하고; 상기 뇌의 각 정점 위치와 상기 비정상도 지수 z의 평균값, 및 상기 임상 확진 데이터와의 상관관계를 연산처리 하는 것을 포함하는 연산부: (수식 1)(상기 수식 1에서, : 두께 추정값; : 적합 (fitting) 과정에서 계산되는 회귀계수; age: 연령; sex: 남성은 1, 여성은 0; 및 edu: 교육 년 수이다),(수식 2) (상기 수식 2에서,: 두께 표준편차 추정값; n: 표본 수; : i 번째 샘플의 피질두께 추정값; : i 번째 샘플의 두께 측정값 이다),(수식 3)(상기 수식 3에서, z: 비정상도 지수; y: 피험자에서 측정한 뇌의 임의의 각 정점 위치에서의 피질두께; : 상기 수식 1에 따라 산출된 피질두께 추정값; : 상기 수식 2에 따라 산출된 피질두께의 표준편차 추정값이다); 및(iii) 상기 뇌의 각 정점 위치와 상기 비정상도 지수 z의 평균값, 및 상기 임상 확진 데이터와의 연산된 상관관계를 이용하여, 퇴행성 뇌질환의 발명 위험도 및 확률을 예측하는 함수를 생성하는 생성부를 포함하는, 퇴행성 뇌질환의 발병 위험도 및 확률을 예측하는 함수 생성 장치
|
| 9 |
9
(i) 정상인 및 피험자로부터 수득한 뇌 MR 영상에 대해 하기 수식 1에 따라 뇌의 각 정점 (vertex) 위치에서 피질두께 추정값을 계산하며:(수식 1)(상기 수식 1에서, : 피질두께 추정값; : 적합 (fitting) 과정에서 계산되는 회귀계수; age: 연령; sex: 남성은 1, 여성은 0; 및 edu: 교육 년 수이다);(ii) 하기 수식 2에 따라, 뇌의 각 정점 (vertex) 위치에서 피질두께의 표준편차 추정값을 계산하고:(수식 2) (상기 수식 2에서,: 두께 표준편차 추정값; n: 표본 수; : i 번째 샘플의 피질두께 추정값; : i 번째 샘플의 두께 측정값 이다
|
| 10 |
10
제 7항에 있어서, 상기 퇴행성 뇌질환은 치매인 것인, 뇌 구조 비정상도 지수 z로부터 퇴행성 뇌질환의 발병 위험도 및 확률을 예측하는 방법
|
| 11 |
11
(i) 피험자의 뇌 MR 영상으로부터 뇌 정점위치의 피질두께를 측정하고, (ii) 제 5항 또는 제 6항의 방법에 따른 함수에 상기 (i)에서 측정한 피질두께를 상기 피험자의 뇌 정점위치와 대응하는 정상인의 뇌 정점위치의 피질두께 추정값 () 및 피질두께 표준편차 추정값 ()과 함께 적용하여, diag 값을 산출하며; 및(iii) 상기 diag 값이 0
|
