• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.377-378
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• 2011

본 논문은 뇌기능 연구에 크게 기여하는 기능적 자기공명영상을 효과적으로 분석하기 위한 유효 연결성(Effective Connectivity, EC)을 이용한 대규모 네트워크(Large-Scale Network, LSN) 분석(LSN-EC)을 제안한다. 유효 연결성은 뇌영역간의 시공간적 인과관계를 표현한 연결성이며, 뇌의 기능적 연결성 및 구조탐색 사용된다. LSN-EC는 뇌영역간의 EC를 표현하고 그룹간의 차이분석을 통하여 뇌질환 분석 및 진단 연구로의 응용이 가능하다. 실험결과에서 알츠하이머병과 관련이 높다고 알려진 후대상피질(Posterior Cingulate Cortex)과 해마(Hippocampus)가 포함된 변연엽(Limbic Lobe), 기저핵 및 시상(Basal Ganglion and Thalamus) 주변 영역에서 감소된 EC를 확인하였다.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2001.11a
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• pp.103-103
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• 2001

목적： 기능적 자기공명영상을 이용하여 숫자 연산과 연관된 뇌영역을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법： 정상 성인 자원자 6명을 대상으로 연산과제를 이용하여 연산과제와 관계된 대뇌영역 꼭 활성화를 유도하였다. 실험은 실험 I과 실험II로 나누어 진행하였다. 실험 I에서 연산과제는 스크린을 통해 보여주고 계산식이 맞는지를 판단하여 신호하도록 하였고[예：(4＋5)$\times$8=72], 대조과제는 십자모양을 집중하여 보도록 하였다. 실험II에서 연산과제는 실험 I과 동일하였고, 대조과제는 화면에 제시되는 세 개의 수가 모두 홀수 또는 짝수일 때 신호하도록 하였다. 기능적 자기공명영상은 1.5T 초전도 자기공명영상장치에서 EPI BOLD 기법을 이용하여 얻었으며 6명에서 얻은 영상을 정상화(normalize)한 후 SPM 프로그램을 이용하여 통계분석을 하였다. 활성화된 뇌 영역은 모형뇌에 지도화하여 두 과제에서 활성화된 뇌 영역을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.405-410
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• 2000

본 연구에서는 기능적 자기공명영상을 이용하여 한글 문장의 의미와 통사 처리에 관한 뇌의 활성화 양상을 비교함으로써 한글문장 이해의 과정에 대한 신경해부학적 증거를 찾고자하였다. 6명의 자원자를 대상으로 문장진위판다과제를 이용하여 활성화를 유도하였다. 1.5T 초전도 자기공명영상 장치에서 EPI로 BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며, 영상 후 처리는 SPM99 분석 프로그램을 이용하였다. 의미관련·통사관련 문장 모두 좌·우 전두회(frontal gyrus) 영역에서 활성화되었다. 의미와 통사처리 영역을 구분하기 위하여 감산법을 적용한 결과, 의미처리는 좌반구의 중측두회(middle temporal gyrus) 영역에서, 통사처리는 우반구의 하전두회(BA44) 부위에서 더 많이 활성화되었다. 의미처리에서 더 우세한 성향을 띠는 부위로 밝혀진 중측두회 영역은 의미처리시에 활성화되는 영역으로 보고하는 기존의 연구와 일치하는 결과이다. 의미와 통사 문장처리시의 뇌 활성화 양상은 뇌의 여러 영역에서 중첩되어 있기는 하지만, 특정영역에서의 차이를 보이고 있으므로, 의미와 통사처리기는 다른 기전(mechanism)에 의해서 일어남을 시사해 준다.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.12 no.1
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• pp.41-47
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• 2020

This study aims to investigate effects of brain-based learning. 27 primary studies were selected through rigorous search process and analyzed through meta-analytic methods. Research findings are as follows. First, the total effect size was .67. Second, the effect of dependent variables was academic achievement, cognitive domain, and affective domain in order. Third, with respect to types of cognitive domain, the effect was self-regulation, creativity, competence, communication, and research ability in order. Fourth, the effect of affective domains was sociality, learning interest, and subject attitude in order. Fifth, regarding development of cognitive ability, the effect size was combined, brain training, learning environments, and right brain activities in order. Sixth, the effect of learning activities was memory improvement and attention enhancement in order.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.22 no.2
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• pp.157-163
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• 2001

본 논문에서는 후취자극 제어장치를 이용하여 후각자극에 대한 인간의 뇌의 활성화 영역을 뇌기능자기공명영상(functional magnetic resonance imaging : fMRI)장치로 측정 또는 가시화하고 이의 임상적용에 대한 기초자료를 마련하고자 하였다. 우선 후각에 이상이 없고 코 수술 경험이 없는 오른손잡이 피험자 4명을 대상으로 5번에 걸쳐 Echo Plannar Imaging(EPI)에 의한 혈액산소농도의존(blood oxygen level dependent : BOLD)법을 이용하여 후각자극에 의한 뇌기능자기공명영상 실험을 수행하였다. 후각자극은 MRI 장치에서 사용할 수 있도록 제작된 후취제어장치를 사용하였으며, 제시된 향은 천연 향의 일종인 lavender-like fragrance를 사용하였다. 향의 제시는 후각의 피로도를 감안하여 3회의 휴식기관과 2회의 자극기간을 각 30초씩 번갈아 시행하였으며, 동시에 5초 간격으로 각 절편 당 30 영상을 연속적으로 획득하였다. Correlation법으로 0.4∼0.7의 문턱치(threshold)범위에서 통계 처리된 뇌의 활성화 영상은 EPI영상과 같은 부위의 T1 강조영상에 overlapping 시켰다. 호흡에 의한 artifact를 제거하기 위해 실험실에 만든 장치로 호흡을 측정하여 post-processing 할 때 반영하였다. 이렇게 얻어진 fMRI 영상의 신호변화를 관찰하여 활성 영역의 위치를 분석하였다. 그 결과 후각자극에 의해 뇌의 전두엽 피질(frontal cortex), 소뇌(cerebellum), 그리고 뇌교(pons)에서 활성화된 신호를 발견할 수 있었다. 또한, 측두엽(temporal lobe)과 뇌섬(insula)에서도 의미 있는 신호가 관찰되었다. 그러나, 일차 후각영역인 piriform cortex와 entorhinal cortex, amygdaloid complex, 그리고 이차후각영역인 orbitofrontal cotex에서는 그다지 많은 빈도로 신호가 발견되지 않았다. 결론적으로 BOLD법을 이용한 fMRI에 의하여 후각자극에 대한 뇌의 활성화영역을 관찰할 수 있었으며, 후각자극에 대한 뇌의 기능을 연구하는데 있어서 중요한 정량적 자료를 제공할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• v.11 no.2
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• pp.202-212
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• 1994

뇌헐혈증은 다양한 요인으로 유발될 수 있겠으나 궁극적으로는 국소적 뇌혈류량이 적정수준 이하로 감소됨으로 해서 초래된다. 이렇게 뇌혈류가 감소된 부위의 중심에는 이미 괴사가 일어난 부위도 있겠지만, 그 주위에 현재 뇌기능은 없으나 장차 혈류가 충분해 지면 소생 가능한 penumbra 영역이 있다. 이런 penumbra영역으로 다시 혈류가 충분히 보충되면 뇌기능이 소생되어 호전의 양상을 보이게 되나, 혈류가 계속 저하되어 있으면 비가역적 뇌손상을 받게 되어 증상이 악환된다. 병변 부위는 자율조절기능(autoregulation)이 파괴되어 혈관이 이완된 상태이기 때문에 측부혈행을 통하여 뇌혈류를 공급시키기기 위해서 혈압을 올리면서 혈액유동을 원활하게 해주는 보존적인 방법을 시행하면서 적응증이 되는 경우에는 수술적으로 외내경동맥문합술과 같은 여러 방법의 bypass혈관 수술이나 경동맥내막절제술로 뇌허혈 부위에 뇌혈류를 적극적으로 증강시켜 호전시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.118-122
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• 2004

본 논문에서는 인체의 머리 부분을 촬영한 의료 영상에서 뇌 영역만을 분할하는 방법에 대해 제시하고자 한다. 뇌의 해부학적 구조 및 기능적 이상 부위를 파악할 경우에 영상 내에 함께 보여지는 두개골과 뇌척수액 등을 제외한 대뇌피질 영역을 분할하면 보다 효과적인 정보 분석 및 진단이 가능하게 된다. 본 시스템에서는 3단계 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 단계에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 제거하기 위한 필터링이고, 두 번째 단계에서는 필터링된 결과에 대한 영상분할을 수행하는 것이다 이 때 정확한 결과 도출을 위하여 사용자의 인터렉션이 들어가게 된다. 세번째 단계에서는 형태학적 방법을 이용하여 분할 결과를 보완한다. 본 연구를 위한 실험에는 자기 공명 촬영 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging), 단일 광전자 방출 단층 촬영영상(SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography), 양전자 방출 단층 촬영영상(PET: Positron Emission Tomography) 등을 사용하였다. 본 시스템에서는 다양한 모달리티의 뇌 영상에서 대뇌피질 부분을 정확하게 영상 분할함으로써 뇌의 구조적 이상을 판단하기 위한 해부학적 정보 분석을 가능케 하고 있다. 뿐만 아니라 뇌 질환에 대한 정확한 진단 시뮬레이션도 가능하게 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.526-530
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• 2006

논문은 CT영상에서 영역 확장 기법을 이용하여 인간의 장기 중 뇌와 간을 자동으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 뇌와 간이 CT영상에서 비교적 넓은 영역을 차지하고 있다는 사실에 기인하였으며, CT영상에서 특정 장기 영역을 추출하기 위해서 크게 초기 탐색 영역 결정 단계와 최종 장기 영역 단계로 나누어진다. 초기 탐색 영역은 CT영상 내에서 추출하고자 하는 장기 영역과 관계없는 부분을 제거하고 특정 장기 영역만을 남겨 관심 장기 영역의 검출률을 높이는 작업이다. 본 논문에서는 CT영상에서 비교적 높은 Gray Level을 가지고 있는 뼈영역인 두개골과 척추의 위치를 기반으로 하여 초기 탐색 영역을 결정하는 방법을 사용하였다. 특정 장기 영역의 추출은 ATID(Automatic Threshold Intensity Decision)를 이용한 이진화 단계, 모폴로지의 Opening 기법을 이용한 잡음제거 단계, Region Growing 기법을 이용한 특정 영역 추출 단계를 이용하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 Region Growing 기법을 거친 다음 각각의 그룹 중에서 크기가 가장 큰 부분을 최종 특정 장기 영역으로 결정하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 국립전남대학교 부속병원에서 수집된 각각 뇌영상 100장과 간영상 100장을 사용하여 실험하였고, 제안된 알고리즘을 통해 관심 장기 영역을 추출했을 경우 약 91%이상의 높은 추출률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.203-207
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• 2002

본 연구에서는 한국사람이 모국어인 한국어 단어를 산출할 때와 외국어인 영어 단어를 산출할 때 관여하는 대뇌 영역을 fMRI 를 통해 조사하였다. 또한, 단일 언어를 산출할 때와 두 언어를 수시로 바꾸어서 인출할 때 관련되는 뇌 영역이 어디인지를 조사하였다. 실험에 참가한 피험자는 외국어를 공식적인 교육을 통해 12 세 근처에서 배우기 시작한 대학생이었다. 흔히 분류하는 방식으로 late learner로 구분되는 학생들이었다. 한 피험자가 세 종류의 실험 모두에 참여하였다. 피험자의 실험과제는 그림을 보고 그림에 해당되는 이름을 인출하여 말하는 과제였다. 실험 1, 2, 3 모두에서 사건관련 fMRI(event-related fMRI) 기법을 사용하였다. 실험 1에서는 그림을 보고 그림 이름에 해당되는 한국어 어휘와 외래어 어휘를 산출하게 하였다. 언어관련 뇌영역인 Wernicke 영역, Broca 영역, SMA 영역, SMG 영역 등에서 유의미한 활성화가 있었다. 실험 2 에서는 실험 1 에서 사용하지 않았던 그림을 사용하여 그림의 영어 이름과 외래어 이름을 인출하게 하였다. 외국어인 영어 단어를 산출할 때에도 모국어 단어를 산출할 때와 유사한 영역이 활성화되었다. 특히 외래어 산출 시에는 뇌 활성화 영역이 모국어와 영어 단어 산출할 때와 모국어 산출할 때 활성화되는 공통 영역이 활성화되었다. 모국어 산출과 영어 단어 산출의 차이점은 외국어 산출 시에 활성화 영역이 전반적으로 더 컸다는 것과 외국어 단어 산출 시에 Broca 영역보다 조금 밑쪽에서 그리고 모국어 단어 산출시에는 전전두엽 영역에서 더 많은 활성화가 있었다. 실험 3 에서도 실험 1 과 실험 2 에 사용하지 않았던 그림을 사용하였다. 실험 3 의 특이한 결과는 언어 switching 이 있는 경우에 전통적인 언어 영역 활성화 외에 전전두엽의 활성화가 컸다는 것이다. 아마도 언어를 바꾸어 가면서 단어를 산출하는 것이 전전두엽의 정보선택과정에 많은 영향을 주었던 것으로 해석된다. 전체적으로 어휘 산출시에 모국어 어휘, 외국어 어휘, 외래어 등을 산출할 때 공통되는 언어 영역과 언어 특성적 영역이 활성화된다고 결론지을 수 있을 것 같다.

• Sleep Medicine and Psychophysiology
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• v.25 no.2
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• pp.82-91
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• 2018

Objectives: Synchronous electroencephalogram (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been used to explore sleep stage dependent functional brain networks. Despite a growing number of sleep studies using EEG-fMRI, few studies have conducted network analysis on whole night sleep due to difficulty in data acquisition, artifacts, and sleep management within the MRI scanner. Methods: In order to perform network analysis for whole night sleep, we proposed experimental procedures and data processing techniques for EEG-fMRI. We acquired 6-7 hours of EEG-fMRI data per participant and conducted signal processing to reduce artifacts in both EEG and fMRI. We then generated a functional brain atlas with 68 brain regions using independent component analysis of sleep fMRI data. Using this functional atlas, we constructed sleep level dependent functional brain networks. Results: When we evaluated functional connectivity distribution, sleep showed significantly reduced functional connectivity for the whole brain compared to that during wakefulness. REM sleep showed statistically different connectivity patterns compared to non-REM sleep in sleep-related subcortical brain circuits. Conclusion: This study suggests the feasibility of exploring functional brain networks using sleep EEG-fMRI for whole night sleep via appropriate experimental procedures and signal processing techniques for fMRI and EEG.