파킨슨병은 뇌의 흑질 영역에서 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환이다. 현재까지 병을 완치시킬 수 있는 치료법은 없지만 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 바이오마커를 이용한 것으로 이러한 방법은 파킨슨병 환자를 높은 정확도로 진단할 수 있지만 정상인에 대한 진단은 상대적으로 낮은 성능의 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 바이오마커인 뇌척수액 내의 α-synuclein 단백질 수치와 영상학적 바이오마커인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합하여 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 진단을 위해 개발된 모든 모델은 10-fold cross validation 성능평가에서 정확도가 최고 91.3%의 높은 성능을 보였으며, test 성능평가에서는 확산 텐서 영상의 모수들 중 FA와 α-synuclein 단백질 수치가 결합된 모델, MO와 α-synuclein 단백질 수치가 결합된 두 모델에서 최고 72%의 정확도 성능을 보여 파킨슨병의 진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 파킨슨병의 진단을 위해 개발된 모델의 영상학적 특징 벡터를 통하여 파킨슨병 환자와 정상인의 신경섬유 경로의 특징을 분석하였다.
본 논문에서는 생화학적 바이오마커인 뇌척수액 내의 α-synuclein 단백질 수치 및 영상학적 바이오마커인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합해 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하며 성능을 평가했다.