• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제2권2호
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• pp.121-128
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• 1991

뇌정위적 방사선 수술 시 정확한 3차원적 선량분포에 대한 정보가 필요한다. 3차원적 치료계획은 최적선량분포를 얻기위한 것이며 환자 데이타, 선량분포, 방사선 조사 요소들에 대한 3차원적인 관계를 다루어야만 한다. 원형 조사면에 대한 single 조사면 선량 데이타와 3차원 선량 알고리듬을 이용하여 non-coplanar moving arcs 에 대한 3차원적 선량모델이 개발되었다. 뇌정위적 방사선 수술시 3차원 선량 알고리듬의 적용과 여러경우에 대한 응용에 대하여 논의되어진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.351-353
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• 2021

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.13-14
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• 2023

뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.240-248
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• 2020

지난 20여 년 간 뇌 과학은 기능성 자기공명영상(fMRI) 등 새로운 기술에 힘입어 크게 발전했으며, 우리는 인간의 본성과 행동 변화에 대해 더욱 정확한 지식을 얻게 됐다. 이 같은 지식은 경영 분야에도 활발하게 응용되고 있다. 이 연구는 마이다스아이티의 사례를 통해 뇌과학을 경영에 어떻게 접목할 수 있는지 통찰을 얻는 것이 목적이다. 건설 소프트웨어 회사인 이 회사는 별도 조직을 두어 뇌 과학을 연구하고 있으며, 뇌 과학에 기반한 인사 정책을 만들어 시행하고 있다. 창업자 이형우 사장은 인본주의 경영 철학을 갖고 있으며, 뇌 과학 연구는 그 철학을 뒷받침한다. 연구 방법으로 사례연구 방법을 채택하였으며, 인터뷰와 직접 관찰, 참여 관찰, 문서 정보 등의 절차를 수행했다. 이 회사의 인적자원 관리 시스템은 뇌과학 연구가 응집된 'SCARF'라는 뇌과학 모델로 설명이 가능하다. 이 회사는 이 모델이 제시하는 것처럼 일터에서 지위감(Status), 확실성(Certainty), 자율감(Autonomy), 관계성(Relatedness), 공정성(Fariness) 위협을 줄임으로써 구성원의 신뢰와 만족도를 제고했고, 이는 창의적이고 고성과 조직이 되는 발판이 되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권8호
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• pp.815-826
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• 2000

본 연구는 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 일반적으로 치매나 다운증후군 같은 정신질환의 경우 백질 또는 회백질의 위축으로 인해 체적이 감소하게 되므로, 사람의 뇌에 대하여 백질과 회백질의 체적 산출을 통한 크기의 변화를 추적함으로서 여러 정신질환의 진단 및 조기 발견에 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일정한 두께의 단면을 촬영하여 단일의 명암 값으로 표현하는 자기공명영상기기의 특성상 번짐 현상을 보이는 자기공명영상으로부터 원래의 두께 안에 존재하는 각 성분의 부분체적을 산출할 수 없음으로 인해 백질과 회백질의 체적산출이 현재까지 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 번짐(blurred)을 보이는 자기공명영상에서 번진 명암 값을 해석하는 새로운 알고리즘에 의해 백질과 회백질의 부분체적을 산출하고, 이를 근거로 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하기 위한 판별값을 결정하였으며, 결정된 판별값에 의해 분리된 영상에서 백질과 회백질의 체적을 산출하였다. 또한 제안된 알고리즘의 검증을 위해 인위적으로 생성된 모델에 알고리즘을 적용하여 산출된 결과를 원래의 모델과 비교하여 보았다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권1호
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• pp.35-41
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• 2010

본 연구는 생체 외 $^1H$ 고분해능 매직앵글스핀닝($^1H$ High-Resolution Magic Angle Spinning; $^1H$ HR MAS) 기술을 이용하여 정상군 adult mice의 뇌에서의 부위별 뇌 신경화학 대사물질(brain neurochemical metabolites)을 정량적으로 분석하고, 이를 이용하여 정상군의 뇌 대사물질의 표준 data base를 정립하기 위함이다. 실험에 사용된 adult mice는 C57BL/6J 모델의 체중 25~28 g, 40주령 수컷 10마리를 사용하였으며, 연령과 성별을 일치시켰다. 또한 뇌의 전두엽(frontal cortex), 측두엽(temporal cortex), 해마(hippocampus), 시상(thalamus) 총 4개의 부위를 채취하여 생체 외 $^1H$ 고분해능 매직앵글 스핀닝 실험을 진행 하였다. 생체 조직의 뇌 대사물질의 절대농도를 획득하기 위하여 대표적인 대사물질(Ace, NAA, NAAG, tCr, Cr, tCho, Cho, mIns, GPC+PC, Lac, GABA, Glu, Gln, tau, Ala)을 각 피크의 면적과 대사물질의 프로톤 개수를 계산하였다. 결과적으로 정상 군에서의 mice 뇌의 신경화학 대사물질들을 Acet, NAA, NAAG, Cho, mIns가 부위별로 절대농도차의 유의성을 나타내었으며, 이 외의 대사물질에서는 유의성이 없는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 $^1H$ HR-MAS을 이용한 생체조직 실험은 뇌조직 내 대사물질의 절대농도를 측정하고 기본적인 지표를 확보하는데 매우 정확하고 정량적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료되며, 더 나아가 mice를 이용한 인간질병 모델의 실험동물에서의 뇌 신경화학 대사물질의 표준 자료화 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제52권4호
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• pp.417-424
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• 2020

이 연구는 신경인성 방광 쥐 모델에서 줄기세포에 의해 발현된 뇌유래신경영양인자가 하부요로 증상에 미치는 영향을 조사하였다. 48마리의 Sprague-Dawley 쥐를 정상군, 하부요로증상군, 하부요로증상+imMSC군 및 하부요로증상+BDNF-eMSC군으로 무작위 선정하였다. 하부요로증상모델은 골반신경절 손상에 의해 유도되었으며 방광 기능평가는 마취 하에 실시하였고, 수축성 검사 및 웨스턴 블롯 분석을 위해 방광 조직을 절제하였다. 뇌유래신경영양인자 발현 중간엽줄기세포 치료가 하부요로증상에 미치는 영향도 평가되었으며 뇌유래신경영양인자 발현 중간엽줄기세포는 방광 조직의 섬유화를 억제하였고 Caspase-3 발현을 감소시켰다. 결론적으로, 뇌유래신경영양인자 발현 중간엽줄기세포는 하부요로증상 쥐 모델에서 세포 사멸의 억제와 함께 방광의 기능 및 수축성의 회복을 가져왔다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.41-49
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• 2007

BCI시스템은 뇌 자체에서 발생하는 전기적인 신호를 측정하여 콘트롤 또는 통신 시스템에 접목시키는 것이다. 이 시스템은 뇌파의 움직임을 실시간으로 검출하고 이를 통해 발생된 신호를 사용하여 전자장비 또는 소프트웨어에 바탕을 둔 프로세서 등을 조정할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 정신 상태에서 발생한 뇌전위 신호를 분석하고 인식하는 뇌-컴퓨터간 인터페이스 시스템을 개발할 때 뇌파 측정시 혼합되는 잡음제거 및 분리에 관한 것을 다루고자 한다. BCI시스템 구현을 위한 뇌파 분류과정에서 이분법의 수리적 모델을 사용하여 뇌파를 분류하고 잡음구간을 추출하는 방법을 제안하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.115-122
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• 2013

최근 의료영상을 이용한 질병 진단법에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 관절경화증은 경동맥의 동맥을 좁게 하여 뇌로 들어가는 혈류의 일부 또는 전체를 차단하는 원인이 된다. 뇌로 흘러가는 혈류가 차단되는 경우 심각한 뇌졸중을 야기하기도 한다. 만일 초기에 경동맥 플라크를 발견하고 이를 치료하면 심각한 뇌졸중을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 경동맥의 동맥 초음파 영상에서 경동맥 플라크를 쉽게 발견하기 위한 능동적 윤곽선 추출기법에 기반을 둔 자동 분할기법을 제안한다. 실험에서 사용되는 초음파 영상은 자동 분할기법을 적용하기 전에 적절히 정렬되어있다고 가정한다. 경동맥의 동맥 초음파 영상에 대하여 스네이크 모델을 이용하여 자동분할 방법과 수동분할 방법을 질적 비교한 결과 제안된 방법이 성공적으로 적용되었음을 보여준다. 실험결과 제안된 방법은 방사선사들이 플라크를 쉽게 찾는데 도움을 줄 수 있는 자동화 방법이 될 것으로 예상된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.132-137
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• 2019

의료영상으로 생성된 데이터의 양은 전문적인 시각적 분석 한계를 점점 초과하여, 자동화된 의료영상 분석의 필요성이 증가되고 있는 실정이다. 이러한 이유 등으로 인하여 본 논문에서는 정상소견과 종양소견을 보이는 각각의 뇌 실질 MRI 의료영상을 이용하여 Inception V3 딥러닝 모델을 이용한 종양 유무에 따른 분류 및 정확도를 평가하였다. 연구 결과, 딥러닝 모델의 정확도 평가는 학습 데이터 세트의 경우 90%, 검증 데이터 세트의 경우 86%의 정확도를 나타내었다. 손실률 평가에서는 학습 데이터 세트의 경우 0.56, 검증 데이터 세트의 경우 1.28의 손실률을 나타내었다. 향 후 연구에서는 딥러닝 모델의 성능 향상 및 평가의 신뢰성 확보를 위하여 공개된 의료영상의 데이터를 충분히 확보하고, 라벨링 분류 작업을 통한 라벨링의 정확도를 개선하여 모델링을 구현해 볼 필요가 있다고 사료된다.