• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권4호
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• pp.228-236
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• 2004

망막의 신경절세포는 눈에 가해진 시각 정보를 흥분파의 형태로 변환하여 시신경을 통하여 대뇌의 시각피질까지 전달한다. 과거에 사용하여 왔던 방법은 단일 전극을 단일 뉴론의 세포내, 외에 삽입함으로써 특정 시간대에 특정 뉴론만을 기록하는 방법이었으므로 신경망 전체를 통하여 처리되어 나오는 정보를 알아보기에는 적합하지 않다. 다행히 최근에 다채널 전극을 사용하여 여러 신경세포에서 나오는 신호를 동시에 기록할 수 있는 다채널기록법(multichannel recording) 이 개발되었으므로 본 연구에서는 8행 ${\times}$ 8열의 다채널전극을 사용한 다채널기록법을 이용하여 망막신경절세포 군집의 흥분파를 기록, 분석함으로써 단일 신경세포가 아닌 망막 신경망을 거쳐 최종적으로 나오는 신호에 대해서 연구하였다. 전극에 부착된 망막 절편에 2초 동안 빛을 가하고 5초 동안 빛이 차단되는 자극을 반복적으로 인가한 후, PSTH 분석방법으로 망막 신경절세포를 ON 세포, OFF세포, ON/OFF세포의 세가지 유형으로 분류할 수 있었으며, ON 세포: 35.0$\pm$4.4%, OFF 세포： 30.4$\pm$1.9%, ON/OFF 세포： 34.6$\pm$5.3% (전체 망막절편수=8)로 분포되어 있음을 확인하였다. 또한 상호상관(Cross-Correlation) 분석방법을 통해서 인접한 세포들끼리 매우 짧은 시간대에(<1 ms) 동기화된 흥분을 발사함을 확인할 수 있었고, 동기화된 흥분은 6～8개의 세포로 구성된 세포 클러스터에서 일어남을 확인하였다. 즉 개개의 신경절세포들이 빛 자극을 처리함에 있어 독립적으로 작용한다는 기존의 가정과는 달리 인접한 세포끼리는 동기화된 흥분을 보이는 것을 확인하였으며, 이러한 방식은 시세포 수와 신경절세포 수의 불균형으로 인해 초래되는 병목현상을 완화할 수 있는 효과적인 기전으로 생각된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권1호
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• pp.20-26
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• 2007

망막질환에 의해 변성된 망막에서는 시냅스 조직의 구성이나 전기적 특성이 정상망막과는 크게 다를 것으로 예상된다. 그러므로 본 논문에서는 다채널기록법을 이용하여 정상 망막과 변성 망막에서 망막파형을 기록한 후 그 파형을 주성분 분석법과 독립성분분석법을 이용하여 비교 분석하였다. 주성분분석법은 망막파형 분석법으로 확립된 방법인 반면 독립성분분석법은 EEG 신호의 분석법으로는 확립된 방법이나 아직 망막파형 분석법으로 사용된 적이 없으므로 본 연구진이 최초로 적용하여 보았다. 본 연구진에 의해 프로그램된 독립성분분석법을 위한 toolbox를 사용하여 시공간적 분석을 실시한 결과 정상 마우스에서는 독립성분분석법 또한 주성분분석법과 같이 망막신경절세포 파형의 분석 방법으로서의 사용가능성을 발견하였다 그러나 rd/rd 마우스에서는 독립성분분석법으로 그린 공간지도상에서 다수의 강한 활성과 약한 활성이 혼재되어 나오는 복잡한 양상을 띄었다. 추후 어떠한 기전에 의해 변성망막의 공간지도가 이렇게 복잡한 양상을 띄는지에 관한 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권3호
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• pp.148-154
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• 2005

망막에서 나오는 활동전위와 같이 복잡한 신경망을 거쳐 처리되는 전기신호를 분석하기 위해서는 기존의 단일 전극 기록법으로는 어렵다. 단일 전극을 통한 활동전위의 기록은 개개의 신경세포 특성을 알아내는 데에는 유용한 방법이나 신경세포 간의 시간적, 공간적인 관계는 알아낼 수 없다는 한계를 가지고 있으므로 이같은 한계를 극복하기 위하여 다채널 전극을 이용한 신경신호 기록방법이 최근에 개발되어 널리 이용되고 있다. 다채널전극 기록 방식인 MEA60 시스템은 세포 밖에 위치한 60개의 전극이 생체신호를 동시에 기록한다. 세포 fi에 위치한 각각의 전극이 포착한 신경 신호는 하나의 망막신경절세포 반응이라기보다는 여러 세포의 반응이 동시에 기록될 가능성이 높다. 그러므로 여러 세포의 반응이 함께 기록된 신호로부터 각각의 세포로부터 나오는 파형을 구분하는 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 다채널 전극으로 기록한 망막 신경절세포 신호로부터 MATLAB을 이용하여 활동전위 파형을 검출하고 분류하는 과정을 구현하여 보았다. 이러한 분류과정은 추후 진행되는 신호분석방법인 자극 후 시간 히스토그램(poststimulus time histogram, PSTH), 자기상관관계(autocorrelogram), 상호상관관계(cross-correlogram)를 보기 위하여 반드시 거쳐야 하는 전처리(preprocess) 과정이다. 본 연구에서는 MATLAB을 이용한 파형 구분 프로토콜을 확립하였을 뿐만 아니라 이러한 프로토콜이 신경절 세포의 활동전위 파형을 검출하는 데 유용한 방법임을 입증하였다