GACHON UNIVERSITY OF INDUSTRY-ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION
发明人:
LEE SANG WOONG,이상웅
申请号：
KR1020170144393
公开号：
KR1019299650000B1
申请日:
2017.11.01
申请国别(地区):
KR
年份:
2018
代理人:
摘要：
The present invention relates to a method for diagnosing Alzheimer′s disease based on a structural MRI image using principle component analysis (PCA) features and a regularized extreme learning machine, and to an apparatus thereof. According to the present invention, an early diagnosis for a patient of with Alzheimer′s disease can be performed so as to quickly treat the patient and activate an associated research based on the early diagnosis. To this end, features to be analyzed in the structural MRI image can be measured by a PCA scheme, and each of the measured features are learned through a regularized extreme learning machine (RELM) learning model generated based on big data associated with Alzheimer′s disease collected in hospitals, laboratories, etc., so as to diagnose the progression of Alzheimer′s disease.본 발명은 구조적 MRI 영상에서 분석되어야 할 특징들을 PCA 방식에 의해 측정하고, 상기 측정한 각 특징들을 병원, 연구소 등에서 수집한 치매관련 빅데이터를 토대로 생성한 RELM 학습모델을 통해 학습하여 알츠하이머 병의 진행 단계를 진단함으로써, 치매 환자의 조기 진단을 수행하고, 조기 진단을 토대로 환자의 빠른 치료 및 관련 연구를 활성화할 수 있도록 하는 정규화된 극도의 학습 기계와 PCA 특징을 이용한 구조적 MRI 영상 기반의 치매 진단 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
