| 1 |
1
1) 피처 추출 단계;2) 피처 조합 단계; 3) 피처 정규화 단계; 및 4) 피처 선택 및 분류 단계를 포함하고, 4) 피처 선택 및 분류 단계는, 4-1) MRMR(minimal redundancy maximal relevance) 및 SFS(sequential feature selection)를 이용하여 최적의 피처를 선택하는 단계; 및4-2) 극한 심층학습(extreme learning machine) 분류방법을 사용하여 정상인으로부터 알츠하이머병 또는 경도인지장애를 분류하는 단계;를 포함하는 것인, 정상인으로부터 알츠하이머병 또는 경도인지장애 분류를 위한 진단정보 제공방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 피처는 뇌수축, 뇌척수액의 단백질, 인지능(cognitive performance) 및 아포지단백 ε4 대립 유전자(apolipoprotein ε4 allele) 상태를 포함하는 것인, 정상인으로부터 알츠하이머병 또는 경도인지장애 분류를 위한 진단정보 제공방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서, 뇌 수축은 구조적 자기공명영상(structural magnetic resonance imaging)으로 대뇌피질의 두께, 표면적 및 회백질의 용량을 측정하는 것인, 정상인으로부터 알츠하이머병 또는 경도인지장애 분류를 위한 진단정보 제공방법
|
| 4 |
4
제2항에 있어서, 뇌척수액의 단백질은 아밀로이드 베타 42, 전체 타우 단백질 및 과인산화된 타우 단백질로 이루어진 군에서 선택된 하나 이상인, 정상인으로부터 알츠하이머병 또는 경도인지장애 분류를 위한 진단정보 제공방법
|
| 5 |
5
제2항에 있어서, 인지능은 간이 정신상태 판별검사(mini-mental state examination)로 인지점수를 측정하는 것인, 정상인으로부터 알츠하이머병 또는 경도인지장애 분류를 위한 진단정보 제공방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서, 결과 검증 단계는 정확도(accuracy, ACC), 민감도(sensitivity, SEN), 특이도(specificity, SPE) 및 ROC(receiver operating characteristic)의 AUC(area under the curve)로 이루어진 군에서 선택된 하나 이상으로 검증하는 것인, 정상인으로부터 알츠하이머병 또는 경도인지장애 분류를 위한 진단정보 제공방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서, MRMR(minimal redundancy maximal relevance)은 하기 [수학식 2], [수학식 21] 및 [수학식 22]를 이용하는 것인, 정상인으로부터 알츠하이머병 또는 경도인지장애 분류를 위한 진단정보 제공방법[수학식 2][수학식 21][수학식 22] 피처 및 분류와의 상호의존성의 합은 D(S, c)이고, 서로 다른 피처들간의 상호의존성의 합은 R(S) 임
|
| 8 |
8
제1항에 있어서, SFS(sequential feature selection)는 MRMR 알고리즘으로 식별된 상위 60개의 피처를 사용하는 것인, 정상인으로부터 알츠하이머병 또는 경도인지장애 분류를 위한 진단정보 제공방법
|
