뇌파를 이용한 뇌 신호원 국소화 및 뇌기능 분석에 관한 연구

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1 뇌파를 이용한 뇌 신호원 국소화 및 뇌기능 분석에 관한 연구
뇌파를 이용한 뇌 신호원 국소화 및 뇌기능 분석에 관한 연구 주관연구책임자: 공동연구책임자: 박 광석 (서울의대 의공학교실) 신 인선 (한국교원대학교 수학교육과) 김 보연 (서울대 의공학연구소)

2 연구개발의 필요성 복잡한 생성 기전과 전달 경로  여전히 미지의 연구 분야 뇌파 뇌파를 묘사할 수 있는
새로운 언어와 분석 방법론 필요 신호의 근원에 관한 정보 선형/비선형 동역학 신호의 패턴인식

3 연구개발의 최종목표 뇌파 신호원 국소화 기법 개발 뇌파의 선형, 비선형적 특성 분석 기법 개발 뇌파의 패턴 인식 기법 개발
인체의 전기전도 모델과 쌍극자 전류원 모델에 기반한 유발 뇌전위의 신호원 국소화 뇌파의 선형, 비선형적 특성 분석 기법 개발 불안, 공포, 휴식 등의 다양한 심리 상태에 따른 뇌전도 상의 변화를 적절하게 묘사하는 동역학적 파라메터 추출 뇌파의 패턴 인식 기법 개발 뇌파의 구별과 인식을 위한 정량적, 정성적 특성 추출과 하이브리형 구별 및 인식 시스템 개발

4 뇌파 신호원 국소화 기법 연구 1 차년도 2 차년도 3 차년도 균일한 머리 모형과 4층 모델에 대한 수학적 모델 확립
쌍극자 신호원 모델의 적용 타당성 연구 2 차년도 대칭적 머리 모형에 대한 신호 전달 모델 확립 및 신호원 국소화(source localization) 알고리즘 개발 3 차년도 MR 영상에서 추출한 머리 모형에 대한 신호 전달 모델 확립 및 국소화 알고리즘 개발

5 뇌파 신호와 쌍극자(dipole) 모델 MR 영상에 기반한 머리 모형

6

7 뇌파의 선형/비선형적 특성 분석 기법 연구 1 차년도 2 차년도 3 차년도 다양한 심리적 상황을 객관적으로 구현
차폐된 방에서 뇌파를 측정할 수 있는 시스템 구현 2 차년도 심리적 변화를 설명할 수 있는 주요 파라메터 획득 비선형 분석 방법의 실시간 측정 알고리즘 개발 3 차년도 심리 상태에 따른 변화를 설명하는 일반적 모델 개발 모델의 생리학적 연관성 및 의미 부여

8 Correlation dimension
EEG attractor 뇌파의 혼돈 이론적 모델 (Chaotic modeling) Correlation integral Correlation dimension

9 인간의 상태에 따른 뇌파의 정량적, 정성적 특성 비교
뇌파의 패턴인식 기법 연구 1 차년도 정량적 뇌파 특성 정의 및 검출 방법 연구 정성적 뇌파 특성 정의, 기술 및 검출 방법 연구 2 차년도 인간의 상태에 따른 뇌파의 정량적, 정성적 특성 비교 뇌파의 특성에 따른 구별 및 인식 방법 개발 3 차년도 정량적, 정성적 특성을 이용한 하이브리드형 파형 구별 및 인식 시스템 개발

10 퍼지시스템 유전자 알고리즘 인공신경회로망 얕은 수면 깊은 수면 REM 각성상태 눈 움직임
통계적 특성, 주파수 특성, 비선형 특성, 특징 파형, 반복성, ···

11 신경 회로망을 이용한 수면 단계 분석

12 특징 추출 EEG 델타파(0-4Hz), 쎄타파(4-8Hz), 알파파(8-13Hz), 베타1파(13-22Hz), 베타2파(22-35Hz) 상대 파워 EEG(0-35Hz)의 전체 파워 델타/쎄타, 알파/쎄타 파워비 EEG 스펙트럼 밀도의 평균 주파수, 분산 EOG 0-4Hz 파워, EOG(0-35Hz)의 전체 파워 EOG 스펙트럼 밀도의 평균 주파수, 분산 EMG EMG(0-35Hz) 전체 파워 EMG 스펙트럼 밀도의 평균 주파수, 분산

13 신경회로망 학습 신경회로망 학습 17개의 입력 노드, 6개의 출력 노드 1층의 은닉층
다층 펴셉트론 모델을 학습시키기 위해서 오류 역전파 알고리즘(error-back propagation) 사용 출력값을 전문가의 수면 단계 분류와 비교

14 결과

15 연구개발 추진체계 뇌파 측정 신호원 국소화 서울대 의공학과 선형, 비선형 패턴 인식 특성 분석 교원대 서울대 의공학연구소
쌍극자 모델링 파라메터 추정 서울대 의공학과 패턴 인식 특징적 패턴추출 하이브리드형 시스템 구축 서울대 의공학연구소 선형, 비선형 특성 분석 상관차원적 분석 결정론적 비선형론 교원대 뇌파 측정

16 기대성과 및 활용방안 특정 감각 자극에 대한 뇌파 신호원 국소화 가능 신호원 국소화 뇌파의 생성 기전에 대한 이해의 폭을 넓힘
뇌의 기능적 구조와 연결성을 밝히는 데 기여 기존의 관점에서는 불가능했던 새로운 방법 도출 선형/비선형 특성 분석 비선형 동역학을 이용한 뇌파 연구 방법론 확립 비선형 이론 및 혼돈 과학 분야의 연구 활성화 패턴 인식 각성도 측정, 수면 단계 분석 등에 적용 뇌질환 진단 등의 뇌의약학 분야에 널리 응용 컴퓨터 인간 상호작용에 입각한 제품 개발에 기여