이 논문에서는 스마트 폰에서 오디오 신호의 스펙트럼을 가시광선 스펙트럼으로 매핑하는 방법을 제안한다. 음악이 연주되고 있을때 그 음악과 어울리는 색을 비추면 뇌가 느끼는 감성은 더욱 증폭될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술은 스마트폰을 통해 색을 플레이 되고 있는 음악과 매칭이다. 오디오의 신호가 가지고 있는 주파수와 파형을 색과 밝기로 매핑하여 음악에 맞춰 색을 전환 할 수 있다.
생체 조직에 대한 물리적 특성은 생체공학의 주된 관심사다. 특히 뇌 조직과 같은 매우 무른 생체 조직의 특성은 아직까지 정확히 밝혀지지 않고 있는 실정이다. 이는 윤리적, 사회적인 문제로 실험이 매우 제한적이고 어렵기 때문이다. 하지만 의료 응용분야에서의 로봇 수술이 발달함에 따라 이런 매우 무른 조직에 대한 정확한 특성이 요구되어지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 뇌 조직과 유사한 거동을 보이는 젤라틴으로 시편을 제작하여 기존연구와 비교하고 유사한 거동을 보이는 시편 제작조건을 찾아내고 이 조건으로 만들어진 시편을 이용하여 반복적인 실험을 실시하였다. 이렇게 얻어진 실험 데이터를 이용하여 초탄성 모델에 적용시켜 재료 상수들을 찾고 이를 FE 해석에 적용시켜 실험데이터와 비교하여 일치함을 보였다.
집중에 관한 뇌파 해석은 인간의 인지 이해에 기본적인 요소이다. 본 연구에서는 시각자극에 대한 뇌의 집중, 비집중 상태의 차이특성을 비선형 분석하였다. 적은 샘플 데이터와 시간에 따른 변화특성을 해석하기 위하여 반복 정량 분석 법을 사용하였으며, 자극에 동기된 유발 전위의 반복궤적, 색상 반복 궤적을 도식화하였으며, 비선형 특징 파라미터들의 평균특징과 시변 특성을 추출하였다. 집중-비집중 도식과 파라미터 쌍은 위상공간 변환의 차원과 시간 지연을 결정하기 위한 정보를 제공하였으며, 집중 시의 뇌가 비집중 시의 뇌보다 복잡하다는 특징을 보였으며, 자극에 동기된 유발전위는 평균적 의미에서 동일 반응을 보이나 국부적으로는 환경과 상태에 따라 변화하였다. 본 실험을 통하여 시각자극에 대한 집중과 비집중 시 뇌의 비선형 현상을 해석하기 위한 가능성을 확인하였다.
기능적 자기 공명영상(functional magnetic resonance imaging;fMRI)의 발전은 뇌 기능의 매핑, 휴식 상태에서 뇌 네트워크의 이해에 상당한 기여를 하였다. 본 논문은 알츠하이머의 진행상태를 분류하기 위해 CNN-LSTM 기반의 분류 모델을 제안한다. 첫 번째로 특징 추출 이전 fMRI 데이터에서 잡음을 제거하기 위해 4단계의 전처리를 수행한다. 두 번째, 전처리가 끝나면 U-Net 구조를 활용하여 공간적 특징을 추출한다. 세 번째, 추출된 공간적 특징은 LSTM을 활용하여 시간적 특징을 추출하여 최종적으로 분류하는 과정을 거친다. 실험은 데이터의 시간차원을 조절하여 진행하였다. 5-fold 교차 검증을 사용하여 평균 96.4%의 정확도를 달성하였고 이러한 결과는 제안된 방법이 fMRI 데이터를 분석하여 알츠하이머의 진행을 식별하는데 높은 잠재력을 가지고 있음을 보여준다.
자폐 스펙트럼 장애는 이질적인 신경 발달 장애로, 뇌기능영상에 기반한 기능적 연결성 행렬을 이용해 연구가 활발하게 진행된다. 기능적 연결성 행렬을 분석하기 위해 주성분 분석방법을 이용하며, 이를 통해 뇌의 기능적 경향성 패턴을 확인할 수 있다. 이 때, 서로 다른 연결성 성분 비율과 주성분 벡터를 이용해서 다양한 기능적 경향성 패턴을 얻을 수 있다. 패턴에 따른 랜덤 포레스트 분류 모델의 성능이 달라지는데 이를 비교해본 결과, 상위 50%의 성분을 이용하여 만든 기능적 경향성 패턴 1 이 데이터의 설명 비율도 높고, 우수한 분류 성능을 보이는 것을 확인했다.
인체 삽입형 뇌 신경자극기는 소비전력에 있어서 효율적인 구조로 설계되어야 한다. 이들 자극신호는 파형이 단순하고, MCU(micro controller unit)의 대기시간은 실행시간보다 훨씬 긴 특성을 가짐에도 불구하고, 이러한 특성을 고려한 저전력 설계가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 자극신호 특성에 기반하는 저전력 알고리즘을 제안한다. 또한 뇌 신경자극기 S/W, NMS(neuro modulation simulation)의 설계 및 구현 결과도 제시한다. 저전력 알고리즘 구현을 위해, 기존 뇌 신경자극기 프로그램의 함수별 수행(running) 시간을 분석하여, 실행(execution) 시간과 대기(waiting) 시간을 도출하였다. 그리고 AM-LPM(active mode-low power mode) 전환시간을 추정하여 저전력 알고리즘 구현에 반영하였다. 본 논문에서 제안하는 저전력 알고리즘은 자극신호의 특성을 이용하여 출력을 다수의 구간으로 분할하고, MCU를 구간별 AM 또는 LPM으로 운용한다. 제안하는 알고리즘의 검증을 위해, 외부 제어프로그램을 개발하여 알고리즘의 동작상태를 확인하였고, 오실로스코프를 이용하여 출력신호의 정확성을 확인하였다. 검증 결과, 제안하는 저전력 알고리즘을 적용할 경우, 기존 뇌 신경자극기 대비 소모전류를 76.31% 감소시킴을 확인 할 수 있었다.
임신 중 감염에 의한 산모의 면역 활성화는 조현병과 자폐 스펙트럼 장애를 포함한 신경 발달 질환의 위험을 증가시킨다. 여러 연구에서 poly (I:C) 또는 LPS를 사용하여 모체 면역 활성화 유도한 자손에서 비정상적인 행동과 뇌 발달을 관찰하였다. 또한 최근 뇌에 상주하며 면역 세포로 기능하는 미세아교세포가 MIA 유발 자손의 행동 이상과 뇌 발달에 중요한 역할을 한다는 것이 보고되고 있으나 아직 메커니즘은 명확하지 않다. 본 연구에서는 GPCR의 구성원인 GPR56의 미세아교세포 특이적 억제가 행동 이상과 뇌 발달을 유발하는지 여부를 조사하였다. 먼저, MIA 유도는 발달 중인 뇌의 미세아교세포 집단에 영향을 미치지 않으나, 미세아교세포를 분리하여 GRP56의 발현을 조사한 결과, MIA 유도 태아에서 성별에 관계 없이 E14.5와 E18.5 사이에서 GPR56 발현이 억제됨을 관찰하였다. 그리고 미세아교세포 특이적 GPR56 억제는 MIA 유도 자손에게서 나타나는 사교성 결손, 반복적인 행동 패턴 및 증가된 불안 수준과 같은 비정상적인 행동을 관찰하였다. 미세아교세포 GPR56 억제 마우스에서는 MIA 유도 자손과 같은 비정상적인 피질 발달이 관찰되지 않았지만, c-fos 염색을 통해 뇌 활동이 관찰되었다. 따라서 본 연구는 미세아교세포 특이적 GPR56 결핍이 이상 행동을 유발함을 시사하며, 추후 연구를 통해 MIA 자손의 행동 결손 진단 및/ 치료 표적을 위한 바이오마커로 활용될 수 있음을 시사한다.
목적 경도인지장애와 알츠하이머 치매 환자에서 아밀로이드베타 양성을 예측할 수 있는 MRI 특징을 알아보고 머신러닝으로 아밀로이드베타 양성 예측 모형의 성능을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 후향적 및 단면조사연구로 경도인지장애와 알츠하이머 치매 총 139명의 환자를 대상으로 하였다. 이들은 모두 뇌 MRI와 아밀로이드 PET-CT를 시행하였다. 대상자는 아밀로이드 베타 양성군(n = 84)과 아밀로이드 베타 음성군(n = 55)으로 분류하였다. 시각적 분석으로는 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도와 뇌미세출혈 개수를 시행하였다. 정량분석으로 뇌백질 고신호 병변의 부피와 국소뇌부피를 측정하였다. 다중 로지스틱 회귀분석과 머신러닝 기법으로 아밀로이드베타 양성을 가장 잘 예측할 수 있는 MRI 특징을 확인하였다. 결과 시각적분석에서 아밀로이드베타 양성군은 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도(p = 0.02)와 뇌미세출혈 개수(p = 0.04)가 유의미하게 높았다. 해마, 내후각피질, 설전부의 국소뇌부피들은 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 작았다(p < 0.05). 제3뇌실(p = 0.002)의 부피는 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 컸다. 간이 정신 상태 검사와 국소뇌부피를 이용하여 머신러닝기법을 이용했을 때 좋은 정확도를 보였다(81.1%). 결론 간이 정신 상태 검사, 제3뇌실과 해마 부피를 이용한 머신러닝의 적용은 아밀로이드베타 양성을 예측하는데 활용될 수 있다.
본 논문은 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 정상인과 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 계산한다. 본 논문에서는 뇌 MR영상에서 체적을 산출하고 백질과 회백질을 산출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 그리고 각 구성 비율에 따라 표현되는 명암 값 분석을 통한 대뇌 자기공명영상으로부터 백질 및 회백질을 추출할 수 있는 판별값을 결정하는 방법을 개발하였다. 각 슬라이스에 추출된 화소의 수를 이용하여 백질 및 회백질의 체적을 구하는 방법을 제안하였다. 그리고 환자의 뇌척수액/대뇌 체적비와 연령을 입력으로 받아 판별식을 통해 판별값을 계산하며, 계산된 판별값을 이용해 기준점과 비교함으로써 정상과 비정상을 진단하였다. 결과적으로 연령이 증가 할수록 백질과 회백질의 체적은 감소하고 뇌척수액의 체적은 증가하고 있는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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