KR20190067477A - 아밀로이드 페트(pet) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
Description
도 2는 아밀로이드 침착 여부에 따라 구분되는 종래의 병리학적 아밀로이드 병기의 예를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 (a) 정상군에서의 비교를 통해 소정의 기준값을 결정하기 위한 그래프, (b) 경도 인지 장애군에서의 비교를 통해 소정의 기준값을 결정하기 위한 그래프 및 (c) 알츠하이머 치매군에서의 비교를 통해 소정의 기준값을 결정하기 위한 그래프의 예를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 분석한 결과를 나타낸 그래프들의 예를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 5의 분석 결과를 바탕으로 파악한 환자의 뇌의 피질 두께를 이미지화한 예를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 분석한 결과를 나타낸 그래프들의 또 다른 예를 나타낸다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 7의 분석 결과를 바탕으로 파악한 환자의 뇌의 피질 두께를 이미지화한 예를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 장치를 나타낸 블록도이다.
20: 제 1 아밀로이드 침착율 분석부
30: 제 2 아밀로이드 침착율 분석부
40: 분류부
50: 병기 추정부
100: 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 장치
Claims (13)
- 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 방법으로서,
환자의 아밀로이드 페트 영상으로부터 상기 환자의 뇌의 아밀로이드 침착율(Standardized uptake value ratio)에 관한 데이터를 획득하는 단계;
상기 환자의 뇌의 아밀로이드 침착율에 관한 데이터에 기초하여 상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율을 분석하는 단계;
상기 환자의 뇌의 아밀로이드 침착율에 관한 데이터에 기초하여 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 분석하는 단계;
상기 분석된 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율 및 상기 분석된 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율에 기초하여 상기 환자를 미리 설정된 복수개의 그룹들 중 어느 하나의 그룹으로 분류하는 단계; 및
상기 분류된 그룹에 기초하여 상기 환자의 병기를 추정하는 단계가 포함되는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 환자의 뇌의 아밀로이드 침착율에 관한 데이터에 기초하여 상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율을 분석하는 단계에서는,
소정의 기준값에 따라 상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 상기 소정의 기준값 이상이면 상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율을 양성으로 추정하고,
상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 상기 소정의 기준값 이하면 상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율을 음성으로 추정하는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물에는 시상하부(hypothalamus), 편도체 핵(amygdaloid nuclei), 마이네르트 기저핵(nucleus basalis of meynert), 조가비핵(putamen), 꼬리말 핵(caudate nucleus) 및 섬피 피질의 회백질과 백색질(Insular cortex gray matter and white matter)이 포함되는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 방법.
- 제 3 항에 있어서,
상기 환자의 뇌의 아밀로이드 침착율에 관한 데이터에 기초하여 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 분석하는 단계에서는,
소정의 기준값에 따라 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물 각각의 아밀로이드 침착율 중 적어도 하나 이상이 상기 소정의 기준값 이상이면 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 양성으로 추정하고,
상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물 각각의 아밀로이드 침착율이 모두 상기 소정의 기준값 이하면 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 음성으로 추정하는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 방법.
- 제 3 항에 있어서,
상기 환자의 뇌의 아밀로이드 침착율에 관한 데이터에 기초하여 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 분석하는 단계에서는,
소정의 기준값에 따라 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물 각각의 아밀로이드 침착율이 모두 상기 소정의 기준값 이상이면 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 양성으로 추정하고,
상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물 각각의 아밀로이드 침착율 중 적어도 하나 이상이 상기 소정의 기준값 이하면 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 음성으로 추정하는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 미리 설정된 복수개의 그룹들에는,
상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 음성이고, 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율이 음성인 제 1 그룹;
상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 양성이고, 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율이 음성인 제 2 그룹; 및
상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 양성이고, 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율이 양성인 제 3 그룹이 포함되는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 방법.
- 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 장치로서,
환자의 아밀로이드 페트 영상으로부터 상기 환자의 뇌의 아밀로이드 침착율(Standardized uptake value ratio)에 관한 데이터를 획득하기 위한 아밀로이드 침착율 정보획득부;
상기 환자의 뇌의 아밀로이드 침착율에 관한 데이터에 기초하여 상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율을 분석하기 위한 제 1 아밀로이드 침착율 분석부;
상기 환자의 뇌의 아밀로이드 침착율에 관한 데이터에 기초하여 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 분석하기 위한 제 2 아밀로이드 침착율 분석부;
상기 분석된 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율 및 상기 분석된 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율에 기초하여 상기 환자를 미리 설정된 복수개의 그룹들 중 어느 하나의 그룹으로 분류하기 위한 분류부; 및상기 분류된 그룹에 기초하여 상기 환자의 병기를 추정하기 위한 병기 추정부가 포함되는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 장치.
- 제 7 항에 있어서,
상기 제 1 아밀로이드 침착율 분석부에서는,
소정의 기준값에 따라 상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 상기 소정의 기준값 이상이면 상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율을 양성으로 추정하고,
상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 상기 소정의 기준값 이하면 상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율을 음성으로 추정하는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 장치.
- 제 7 항에 있어서,
상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물에는 시상하부(hypothalamus), 편도체 핵(amygdaloid nuclei), 마이네르트 기저핵(nucleus basalis of meynert), 조가비핵(putamen), 꼬리말 핵(caudate nucleus) 및 섬피 피질의 회백질과 백색질(Insular cortex gray matter and white matter)이 포함되는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 장치.
- 제 7 항에 있어서,
상기 제 2 아밀로이드 침착율 분석부에서는,
소정의 기준값에 따라 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물 각각의 아밀로이드 침착율 중 적어도 하나 이상이 상기 소정의 기준값 이상이면 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 양성으로 추정하고,
상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물 각각의 아밀로이드 침착율이 모두 상기 소정의 기준값 이하면 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 음성으로 추정하는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 장치.
- 제 7 항에 있어서,
상기 제 2 아밀로이드 침착율 분석부에서는,
소정의 기준값에 따라 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물 각각의 아밀로이드 침착율이 모두 상기 소정의 기준값 이상이면 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 양성으로 추정하고,
상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물 각각의 아밀로이드 침착율 중 적어도 하나 이상이 상기 소정의 기준값 이하면 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율을 음성으로 추정하는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 장치.
- 제 7 항에 있어서,
상기 미리 설정된 복수개의 그룹들에는,
상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 음성이고, 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율이 음성인 제 1 그룹;
상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 양성이고, 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율이 음성인 제 2 그룹; 및
상기 환자의 뇌의 피질의 아밀로이드 침착율이 양성이고, 상기 환자의 뇌의 피질 하부 구조물의 아밀로이드 침착율이 양성인 제 3 그룹이 포함되는 것을 특징으로 하는 아밀로이드 페트(PET) 영상을 이용한 알츠하이머 치매의 병기 측정 장치.
- 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022030692A1 (ko) | 2020-08-03 | 2022-02-10 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | Pet-ct 영상을 이용하는 알츠하이머 질환의 진단 방법 및 이의 장치 |
KR20220108272A (ko) * | 2021-01-26 | 2022-08-03 | 동아대학교 산학협력단 | 뇌질환 판단을 위한 시계열 기반의 pet 영상 분석 장치 및 그 방법 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102378306B1 (ko) | 2020-05-06 | 2022-03-25 | (주)자이온프로세스 | 알츠하이머 진단 장치 및 방법 |
KR102322531B1 (ko) | 2021-03-15 | 2021-11-04 | 삼육대학교산학협력단 | 착용형 아밀로이드-베타 플라크 검사 장치 및 이를 포함하는 알츠하이머병 진단 시스템 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20090104845A (ko) * | 2007-01-30 | 2009-10-06 | 지이 헬쓰케어 리미티드 | 신경퇴행성 질환의 진단을 돕는 수단 |
US20100021388A1 (en) * | 2003-08-22 | 2010-01-28 | University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education | Benzothiazole derivative compounds, compositions and uses |
KR20110028443A (ko) * | 2008-07-07 | 2011-03-18 | 하마마츠 포토닉스 가부시키가이샤 | 뇌 질환 진단 시스템 |
US20130208245A1 (en) * | 2010-05-05 | 2013-08-15 | Melanie Crombie Williams Campbell | Method and system for imaging amyloid beta in the retina of the eye in association with alzheimer's disease |
KR20160107831A (ko) * | 2015-03-05 | 2016-09-19 | 재단법인 아산사회복지재단 | 퇴행성 뇌질환 진단에 적합한 이미지 바이오 마커를 획득하는 방법, 장치 및 이를 이용하여 퇴행성 뇌질환을 진단하는 방법 |
KR101757646B1 (ko) * | 2016-03-08 | 2017-07-14 | 경북대학교 산학협력단 | 베타 아밀로이드 pet 영상을 이용한 영상 분석 시스템 및 이의 동작 방법 |
KR20190041136A (ko) * | 2017-10-12 | 2019-04-22 | 전남대학교산학협력단 | Pet 뇌 영상 아밀로이드 측정을 위한 부피 기반 정량지표 분석 방법 및 컴퓨터 프로그램 |
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- 2017-12-07 KR KR1020170167447A patent/KR102051666B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100021388A1 (en) * | 2003-08-22 | 2010-01-28 | University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education | Benzothiazole derivative compounds, compositions and uses |
KR20090104845A (ko) * | 2007-01-30 | 2009-10-06 | 지이 헬쓰케어 리미티드 | 신경퇴행성 질환의 진단을 돕는 수단 |
KR20110028443A (ko) * | 2008-07-07 | 2011-03-18 | 하마마츠 포토닉스 가부시키가이샤 | 뇌 질환 진단 시스템 |
US20130208245A1 (en) * | 2010-05-05 | 2013-08-15 | Melanie Crombie Williams Campbell | Method and system for imaging amyloid beta in the retina of the eye in association with alzheimer's disease |
KR20160107831A (ko) * | 2015-03-05 | 2016-09-19 | 재단법인 아산사회복지재단 | 퇴행성 뇌질환 진단에 적합한 이미지 바이오 마커를 획득하는 방법, 장치 및 이를 이용하여 퇴행성 뇌질환을 진단하는 방법 |
KR101696061B1 (ko) | 2015-03-05 | 2017-01-13 | 재단법인 아산사회복지재단 | 퇴행성 뇌질환 진단에 적합한 이미지 바이오 마커를 획득하는 방법, 장치 및 이를 이용하여 퇴행성 뇌질환을 진단하는 방법 |
KR101757646B1 (ko) * | 2016-03-08 | 2017-07-14 | 경북대학교 산학협력단 | 베타 아밀로이드 pet 영상을 이용한 영상 분석 시스템 및 이의 동작 방법 |
KR20190041136A (ko) * | 2017-10-12 | 2019-04-22 | 전남대학교산학협력단 | Pet 뇌 영상 아밀로이드 측정을 위한 부피 기반 정량지표 분석 방법 및 컴퓨터 프로그램 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022030692A1 (ko) | 2020-08-03 | 2022-02-10 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | Pet-ct 영상을 이용하는 알츠하이머 질환의 진단 방법 및 이의 장치 |
KR20220016570A (ko) | 2020-08-03 | 2022-02-10 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | Pet-ct 영상을 이용하는 알츠하이머 질환의 진단 방법 및 이의 장치 |
KR20220108272A (ko) * | 2021-01-26 | 2022-08-03 | 동아대학교 산학협력단 | 뇌질환 판단을 위한 시계열 기반의 pet 영상 분석 장치 및 그 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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KR102051666B1 (ko) | 2019-12-04 |
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