일반적으로 정신질환인 경우 뇌의 미세한 이상이 있는 것으로 알려져 있어 자기공명영상의 시각적 분석에서 뇌의 구조적 이상을 밝히는 데 한계가 있다. 따라서 특정 부위의 용적이나 모양의 이상을 통하여 정신질환의 뇌 구조적 이상을 연구하는 것이 일반적이다 이러한 경우 뇌 자기공명영상은 조직간의 경계가 불분명하여 뇌 구조 분석의 신뢰도는 조직별 분할의 정확성이 좌우한다 본 논문에서는 뇌 자기공명영상의 특성에 적합한 퍼지 분할법을 반복적으로 적용함으로써 분할 영상의 질을 개선하여 뇌 구조 분석의 신뢰도를 높이고, 사용자 편의성을 고려한 소프트웨어를 이용한 좌우 뇌섬엽 용적 측정을 통해 뇌 구조적 이상에 대한 보다 나은 분석 방법을 제시한다.
직격뇌가 높은 건축물에 치거나 인접 건물로부터 뇌전류가 유입되었을 때 잘못된 피뢰설비로 인한 피해는 매우 심각한 실정이다. 낙뢰가 치는 순간에 반도체와 같은 민감한 전자부품을 사용하는 전자 및 통신기기는 뇌전류로 인한 전자기장의 영향으로 오동작이 발생하거나 부품의 손상을 입기가 쉽다. 본 논문에서는 건축물 구조체에 직격뇌가 유입되었을 때 건축물 구조체 및 건물 주위에 나타나는 전위분포특성을 연구하였다. 본 논문에서 30m 높이 건축물의 상부 모서리와 중앙부 그리고 건축물 하부 모서리와 중앙부로 뇌전류가 유입된다고 가정하여 건축물의 전계분포특성을 시뮬레이션하였으며, 뇌전류는 2중 지수함수형태로 모의된 20kA 임펄스 서지 전류를 주입하였다. 뇌서지 전류의 주파수 특성은 Fast Fourier Transform(FFT)을 이용하여 얻었으며, 얻어진 주파수 값을 이용하여 건축물 구조체와 인접지역의 Scalar Potentials과 Electric Fields의 특성을 시뮬레이션하였다. 또한 철골 빔 건축물의 철골 빔에 직접 뇌전류가 유입되는 경우와 건물 하부의 접지전극에 뇌전류가 유입되는 경우로 분리 하여 연구하였다. 그 결과 뇌전류의 유입경로가 건축물의 모서리부분 보다는 중심부에 위치될 때 전위 및 전계 크기가 작았으며 건축 철골구조물보다 건축물 하부에 접지전극이 설치될 때 더 낮은 전계 값을 갖는 것을 확인하였다.
뇌는 신경세포로 이루어진 거대한 시스템이다. 이러한 뇌의 특징은 자기조직 시스템이면서 외계의 정보구조에 맞추어서 자신의 능력을 높일 수 있다는 것이다. 또한 뇌는 병렬정보처리 방식을 대폭적으로 채용한 시스템으로서 제어기구가 전체적으로 분산되어 있다. 이러한 뇌의 동작은 구조적으로 안정적이며 그 구성소자가 어느 정도 파괴되더라도 우수한 동작특성을 유지할 수 있다. 이것은 뇌에 있어서 정보가 거시화 및 분산화 되어 있다는 증거이며, 연상기억과 내용 어드레스 기억 등과 같은 탁월한 기억방식을 실현할 뿐만 아니라 망각능력도 가지고 있다. 현실의 뇌 그 자체를 조사하는 것이 어려운 상황에서는 뇌에 관한 여러 가지 모델을 만들고 이 모델을 구체적으로 상세히 조사함으로써 현실의 뇌를 이해하고자하는 방법이 중요시 된다. 본 강연에서는 이러한 구성적 방법론의 필요성 및 뇌의 생리학적 측면, 뇌의 모델로서의 측면 그리고 신경회로망의 발전단계와 뇌 과학의 세계적 연구동향에 관하여 살펴본다.
뇌의 해부학적 구조에는 개인의 인지적 특성에 대한 많은 정보가 반영된다. 본 연구는 아동과 청소년을 대상으로 생물학적 성숙과 지능의 개인차와 관련한 대뇌의 구조적 변화와 특성을 관찰한 연구들을 중점적으로 개관하였다. 본 연구의 목적은 아동과 청소년의 뇌 구조의 발달 과정을 이해함과 동시에 개인의 지능에 따라 뇌 구조가 발달하는 패턴이 어떠한 차이가 있는지를 알아보는 것이다. 첫 번째 단원에서는 뇌의 구조적 특성에 대한 측정치들(전체 뇌의 크기나 부피, 영역 별 회백질/백질의 부피와 밀도, 피질 두께, 피질 표면적 등)과 부피소-기반 계측법 및 구조적 공분산성 분석 등의 연구 방법들을 설명한다. 두 번째 단원에서는 생물학적 성숙에 따른 뇌 구조의 발달적 변화와 이에 영향을 미치는 변수와 조절 변인들(성별, 정신/발달 장애, 환경 요인, 영역 별 피질의 층 구조)을 설명한다. 세 번째 단원에서는 지능의 두정-전두 통합 이론을 소개하고 뇌 구조 및 뇌의 구조적 공분산성, 기능적 연결성의 발달적 변화가 지능의 개인차에 따라 어떻게 달라지는지에 대한 연구 결과들을 개관한다. 끝으로, 결론 부분에서는 현재까지 이루어진 연구들을 기반으로 하여 후속 연구의 방향과 이 분야 연구의 사회적 가치를 논한다.
인간의 신체는 노화가 진행됨에 따라 구조 및 기능이 저하되어 다양한 질병에 취약해지게 된다. 특히 뇌구조의 변화는 혈관 및 대사성 뇌 질환과 같은 질병에 대한 면역 체계가 취약해지고 신경정신질환에 쉽게 노출되게 된다. 본 연구에서는 이러한 뇌 구조를 비침습적으로 관찰할 수 있는 자기공명영상 기법을 이용하여 65세에서 85세까지의 여성을 대상으로 뇌 부피, 회백질, 백질, 피질하부 영역의 부피가 노화에 따라 어떻게 변화 하는지 패턴을 조사하였으며, 연구결과로 피질하부영역에서 선형적으로 유의미하게 감소하는 변화 패턴을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과는 뇌 구조 영역의 노화로 인한 변화가 노년기 신경정신질환과 밀접한 관련이 있음을 시사하고 있으며, 노년기 뇌 발달에 대한 이해를 도울 수 있는 정보를 제공할 수 있다.
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.
뇌파, 즉 뇌전도는 뇌에서 일어나는 전위의 변화를 기록하는 것이다. 이는 두개골의 두피에 전극을 부착하거나 뇌 표면 또는 뇌속에 전극을 삽입하여 기록할 수 있다. 종래에는 뇌파는 활동전위의 동기화와 통합의 결과로서, 어떤 피질 영역에서의 뉴론의 활동을 직접 반영하는 것이라고 생각되어 왔다. 그러나 EEG 활동에서 상당한 부분은 뉴론의 막전위에 기인하며, 특히 느린 시냅스 후 전위의 가중에 기인한다고 할 수 있다. 그렇지만 활동전위가 EEG에 전혀 공헌하지 않는 것은 아니다. EEG는 그 파형에 따라 동기화 또는 비동기화로 나눌 수 있는데, 그 근간을 이루는 뇌 구조물은 상이하다. 그리고 피질의 활동에서 유래한 EEG는 피질하 구조물에 의해서도 영향을 받는다. 이러한 EEG를 활용한 연구는 인간 정신 과정을 이해하는데 이바지하는 바가 클 것이다.
Jung Hyun, Kim;Jong-Min, Lee;Uicheul, Yoon;Hyun-Pil, Kim;Bang Bon, Koo;In Young, Kim;Dong Soo, Lee;Jun Soo, Kwon;Sun I., Kim
대한의용생체공학회:의공학회지
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제25권5호
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pp.323-328
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2004
대뇌조직 구분을 위한 실험적인 정보를 제공하기 위한 뇌조직 확률 지도를 개발하는 경우 개인마다 구조적으로 다양한 형태를 가진 뇌의 특성과 특히 인종간의 두드러진 차이론 반드시 고려해야 한다 본 연구에서는 특정 그룹에 대한 뇌조직 확률 지도를 제작하는데 필요한 절차를 알아보고 나이에 따른 그룹간의 뇌조직 확률 지도의 구조적인 차이를 살펴보고자 한다 피험자 그룹은 100명의 건강한 한국인이며 나이에 따라 두 그룹으로 분류하였다. 뇌 확률 지도의 기준 좌표계를 설정하기 위해 전체 그룹 내의 모든 피험자의 뇌 영상에 대한 평균 영상을 구하고, 각 뇌 영상을 기준 좌표계로 정규화 시킨다. 정규화 과정에서 얻어진 변환 매개 변수를 미리 각 뇌조직(회질, 백질, 뇌척수액)으로 분할된 피험자의 영상에 적용하고 각 그룹 내에서 변환된 뇌 조직 영상을 평균함으로써 뇌 조직 확률 지도를 완성하였다. 나이에 따른 구조적인 차이를 살펴보기 위해 그룹간 확률 값의 차이 영상을 구하였다. 이전 연구결과에서와 마찬가지로 나이가 증가함에 따라 뇌실이 확대되고 회질의 위축이 전체적인 뇌 영역에서 일어났다. 그러므로 우리는 대뇌 조직 분할을 위해 설험적인 정보들을 사용하고자 할 때는 특정 그룹에 대한 뇌 확률 지도를 사용할 것을 제안한다.
자기공명영상(MRI)은 뇌의 구조적 및 기능적 연구에서 핵심 기술로 필요성이 증가하고 있다. Tractography 분석을 이용하는 뇌지도(Connectome)는 MRI를 통해 뇌의 구조적 연결성을 확인하고 연결성의 변동성을 이용해 질병 병리학에 대한 이해를 높이는 방법으로 인간을 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만 마우스 같은 작은 동물의 경우 분석 방법의 표준화가 부족하고 영상에 대한 정확한 전처리 전략 및 아틀라스 기반 신경 정보학에 대한 과학적 합의가 없다. 또한, 인간의 뇌에 비해 마우스의 뇌는 매우 작기 때문에 높은 해상도를 갖는 영상을 획득하는 것에도 어려움이 있다. 연구에서는 구조적 영상과 확산 텐서 영상을 이용해 구조 영역 세분화를 포함한 구조적 연결성 분석을 가능하게 하고 마우스 뇌 데이터를 처리하는 Allen Mouse Brain Atlas 기반 영상 데이터 분석 파이프라인을 제시한다. 각 분석 방법은 마우스 뇌 영상 데이터의 분석을 가능하게 하고 이미 인간 영상데이터로 검증된 소프트웨어를 이용해 신뢰성을 가질 수 있게 하였다. 또한, 연구에서 제시되는 파이프라인은 복잡한 분석 과정과 다양한 기능들 중 마우스 Tractography에 필요한 기능들을 정리하여 사용자가 효율적으로 데이터 처리를 하는데 최적화되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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