뇌피질 형상 기반 신경퇴행·치매 인지저하 바이오마커 연구

Cortical Shape–Based Biomarkers for Neurodegeneration and Cognitive Decline

연구 내용

대뇌 두께·주름 깊이·국소 주름도 같은 형상 지표를 이용해 질환 관련 변화를 정량화하는 연구입니다.

대뇌 피질의 두께와 주름 형태 지표를 결합하여 질환 관련 변화를 정량화하는 연구를 수행합니다. cortical thickness뿐 아니라 sulcal depth, local gyrification index처럼 표면 형상에 기반한 복수 지표를 사용해 민감하게 변하는 영역과 지표 간 보완성을 분석합니다. 또한 PSP에서 substantia nigra의 철 농후 영역을 R2* 기반으로 자동 체적 산출하여, 질환 진행과의 연관성을 평가하는 방향으로 확장합니다. 이러한 형상 기반 마커는 임상 추적 분석과 연계 가능한 특징으로 활용됩니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기에는 Huntington's disease에서 cortical thickness의 한계를 함께 고려하면서, sulcal depth와 local gyrification index 등 보다 포괄적인 형상 지표 조합으로 질환 관련 변화를 해석하는 연구를 수행했습니다. 이후에는 Alzheimer’s disease에서 MMSE와 같은 인지 점수에 대해 cortical thickness, sulcal depth, local gyrification index의 상관 패턴을 지역별로 비교하여 보완적 해석을 강화했습니다. 최근에는 신경퇴행 질환에서 영상 기반 자동 정량화를 확장하기 위해, PSP의 substantia nigra 변형과 철 관련 영역 측정을 딥러닝 기반으로 수행하는 흐름을 보였습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

알츠하이머 인지저하 마커
헌팅턴병 피질 형태 지표
PSP 아트로피 정량화
Substantia nigra R2* 자동 산출
cortical thickness 보완 지표 선정
주름 형태 기반 질환 진행 추정
임상 코호트 추적 분석
해석가능한 뇌영상 특징 모델
감각-지각 이상 단계 예측
질환별 ROI 기반 위험도 분류