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영어

In Alzheimer’s disease (AD), the hippocampus is among the first structures, which is affected, due to the neuropil and neurofibrillary tangle thread deposition, which eventually results in a neuronal loss. Moreover, recently a large number of magnetic resonance imagining studies have stated that AD patients has get smaller hippocampus volume as compared to healthy subjects. Hippocampal magnetic resonance imaging volumetric is a potential biomarker for an AD but is hindered by the limitation of manual segmentation and low visualization because of its small structure. To solve that problems, most image analyst used to Freesurfer and FSL for automatic segmentation of brain structures. In this paper, we apply to extract hippocampus region using Freesurfer (v.6.0) automated toolbox for early diagnosis of AD subjects with different groups. a total 158 baseline subjects were used for the experiment, from which 38 patients belong to AD, 46 patients belong to MCIs (stable-MCI, not converted to AD after 18th month of periods) and 36 patients belong to MCIc (converted-MCI, converted to AD within 18th month of periods), and remaining 38 patients belong to elderly normal subjects (NC), and all these subjects were downloaded from Alzheimer’s disease Neuroimaging Initiative database (ADNI). We used the gained hippocampal volumes to discriminate between AD, MCIs, MCIc, and elderly controls (NC) patients. Here, for dimensionality reduction purpose we have used manifold learning based ‘isometric feature mapping’ ISOMAP technique, which only selects the important feature from a bunch of features and later random forest and softmax classifier were used to classify the binary classification problems.

한국어

알츠하이머 병 (Alzheimer's disease, AD) 에서 해마는 신경 세포 및 신경 섬유 얽힘 스레드 침착으로 인해 영향 을 받는 첫 번째 구조물 중 하나이며 결국 신경 세포의 손실을 초래합니다. 또한 최근에 많은 자기 공명 영상 연구에 서 AD 환자는 건강한 피검자에 비해 해마의 체적이 작다는 의견을 제시했다. 해마 자기 공명 영상 체적은 AD를 위한 잠재적인 바이오 마커이지만 작은 구조로 인해 수동 분할 및 낮은 시각화의 한계가 에 의해 어려움이 있다. 이 러한 문제를 해결하기 위해 대부분의 이미지 분석가는 뇌 구조의 자동 세분화를 위해 Freesurfer와 FSL에 익숙했 습니다. 본 연구에서는 다른 그룹의 AD 환자의 조기 진단을 위해 Freesurfer (v.6.0) 자동화 도구 상자를 사용하여 해마 영역을 추출하는 방법을 이용한다. 38 명의 환자가 AD에 속하며, 46 명의 환자가 MCI에 속한다 (안정-MCI, 18 개월 후에 AD로 전환되지 않음) 및 36 명의 환자가 MCIc에 속한다 (전환-MCI, 18 개월 이내에 AD로 전환), 나머지 38 명의 노인은 정상 대상 (NC)에 속하며 이러한 모든 환자들의 정보는 알츠하이머병 Neuroimaging Initiative database (ADNI)에서 다운로드 되었습니다. AD, MCIs, MCIc 및 노인 대조군 (NC) 환자를 구별하 기 위해 우리는 구입한 해마 체적을 사용했습니다. 여기서 차원적 감소를 위해 우리는 다양한 학습 기반의 ISOMAP 기법을 사용했다. 이 기법은 많은 기능들 중 중요한 특징만을 선택하고 나중에 랜덤 포레스트와 softmax 분류기를 사용하여 이진 분류 문제들을 분류했다.