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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
원지혜 (성균관대학교) 박현진 (뇌 과학 이미징 연구단)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2017년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2017.6
수록면
872 - 875 (4page)

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Depression occurs in around 40-45% of patients diagnosed with Parkinson’s disease (PD) and it often becomes worse as PD progress. Although underlying mechanisms of depression in PD are not clear, alteration in brain structure and genetic variants are known to contribute to its development. In this study, we aimed to explain clinical score of PD progression for PD patients with depression and non-PD patients with depression by features obtained from imaging genetics approach. Imaging genetics is a novel approach to identify genetic variants related to imaging features. All imaging and genetic data were obtained from openly accessible research database (PPMI). Imaging features were obtained through connectivity analysis derived from tractography of diffusion magnetic resonance imaging (MRI). We then identified genetic variants using the imaging features as intermediate phenotype according to the imaging genetics approach. The linear regression model was constructed to combine neuroimaging features and genetic factors to explain clinical scores of PD progression. We confirmed this linear model explains the clinical score well (coefficient of R<SUP>2</SUP> of 0.728 and adjusted R<SUP>2</SUP>of0.57)

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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