• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권4호
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• pp.211-217
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• 2003

주성분분석은 잘 알려진 데이터 분석 방법으로써 높은 차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 표현하는데 효과적이어서 얼굴인식, 데이터 압축 등에 이용되고 있다. 주성분분석을 하게 되면 원 데이터의 공분산 행렬로부터 정규직교한 고유벡터와 해당하는 고유치를 얻게 되고 그 중 큰 값을 가지는 고유벡터 들을 선택하여 선형 변환함으로써 데이터의 차원을 줄일 수 있게 된다. 망막에 빛 자극이 인가되면 시세포 층에서 전기신호로 변환된 후 복잡한 신경회로를 거쳐 최종적으로 신경절세포 층에서 활동전위의 형태로 출력되게 된다. 본 연구에서는 다채널전극을 사용하여 여러 개 망막 신경절세포로부터 유래되는 활동전위를 기록한 후 개개의 신호를 구분하는 과정을 거치고, 이어서 그 신호를 만들어 내는 각 뉴론들끼리의 시간적, 공간적 흥분발사 패턴을 이해함으로써 궁극적으로 시각정보 인코딩 기전을 밝히려는 연구 목표하에 그 첫 단계로서 망막 신경절세포의 활동전위를 기록한 후 분류하는 과정을 성공적으로 수행하였기에 그 내용을 서술하고자 한다. 망막에서 기록되는 신경절세포 활동전위는 불규칙하고 확률적이기 때문에 주성분분석을 통하여 그 유형을 분류할 수 있었다. 토끼 눈으로부터 망막을 박리하여 망막조각을 얻은 후 신경절세포 층이 전극표면을 향하도록 전극에 부착하였다. 8${\times}$8의 microelectrode array (MEA)를 전극으로 사용하였고, 증폭기는 MEA 60 system을 사용하여 신경절세포 활동전위를 기록하였다. 활동전위 기록 후 파형 분류를 하였다. 잡음이 섞여있는 기록으로부터 신호를 검출하기 위하여, 잡음역치($\pm$3$\sigma$)를 설정하였다. 역치를 넘는 파형 만을 획득한 후 주성분분석을 통해 각 파형의 첫 번째 주성분, 두 번째 주성분을 계산하여 2차원 평면에 투사함으로써 몇 개의 의미있는 클러스터를 얻었다. 이 클러스터는 곧 각 신경절세포에서 유래되는 파형을 반영하므로 주성분분석을 통하여 망막 신경절세포의 활동전위를 각 세포별로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제40권2호
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• pp.132-137
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• 2004

스트로보광에 대한 어류의 전기생리학적 반응을 조사하기 위하여, 전갱이에 각각 4단계의 섬광빈도(1.7~25Hz)와 강도(56~415lx${\cdot}$s)로 광자극을 주어, 그에 대한 망막활동전위 (ERG)를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. ERG 진폭은 스트로보광을 조사한 순간에 최대가 되고, 그 후 가장 작았다가 점차 커져서 안정되는 경향을 보였다. 2. 섬광빈도에 따른 ERG 진폭은 광자극 후 약 12~17분부터 안정되는 경향을 보였다. 3. 전갱이가 받는 자극량은 섬광빈도 10Hz 에서 가장 많았고, 스트로보광 강도가 약해짐에 따라 감소하였다. 4. ERG 진폭변화는 10Hz가 가장 컸고, 스트로보광의 강도가 감소함에 따라 적었다.

• 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

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제17권4호
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• pp.260-267
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• 2006

개개의 망막신경절세포는 자신이 담당하고 있는 망막의 특정부위에 빛자극이 가해지면 그 빛자극의 특징을 활동전위의 형태로 인코딩하게 된다. 이때 개개의 망막신경절세포가 담당하고 있는 망막의 특정부위를 감수야(receptive field)라 부른다. 그러므로 망막신경절세포의 전기적 특성을 파악하기 위해서는 감수야의 위치를 규정하는 작업이 반드시 필요하다. 그 이유는 감수야의 배열 상태를 알게 되면 신경절세포가 어떻게 시각자극을 인코딩하는지 그 메커니즘에 관한 통찰이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 무작위 바둑판 자극을 MEA의 개개 채널에 독립적으로 인가함과 동시에 여러 망막신경절세포의 흥분파를 기록하였다. 이후 오프라인에서 망막신경절세포의 파형을 추출하고 ON-cell, OFF-cell, ON/OFF-cell로 분류한 후 개개의 망막신경절세포의 감수야를 WATLAB을 이용하여 구현하여 보았다. 이런 방식으로 재구성된 ON-cell과 OFF-cell의 감수야의 예를 제시한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.611-615
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• 2004

본 연구는 외부 전원 없이 광다이오드만을 이용하여 생성한 광전 자극을 통해 신경계를 효과적으로 자극하는 방법에 대한 것이다. 광을 통한 전류원 생성 및 전달은 생체 내에 집적된 광소자를 삽입하고 외부에서 광을 통해 신호와 전력을 전달을 한다. 이 기술은 특히 '눈' 이라는 광학적인 연결통로를 이용할 수 있는 인공망막과 같은 시스템에 매우 효과적이다. 그러나 광전 소자를 내부 전원 없이 구동시키는 경우, 광전류가 생체 저항에 직접적인 영향을 받게 되므로 자극에 충분한 전류를 생성할 수 없다. 무 전원 광다이오드를 통해 생성되는 광전류를 신경 자극에 적용하기 위해서는 생체 저항의 크기에 관계없이 활동 전위 생성에 충분한 전류 공급을 할 수 있는 안정된 전류원이 필요하다. 이를 위해서 본 연구에서는 병렬 저항을 도입하였다. 병렬 저항 추가 시 생체 저항을 포함한 전체 저항 값이 낮아지므로, 광원의 세기에 따라 최대의 광전류에 근접한 값을 얻을 수 있게 된다. 그러나 병렬 저항 값의 크기를 낮출수록 자극에 쓰이지 않는 전류량이 늘어나므로, 자극 전류량의 극대 값을 찾기 위해서는 병렬 저항 값의 최적화가 필요하다. 실험을 통해 측정된 실제 자극 전류량이 최대가 되는 병렬 저항 값의 범위는 500Ω∼700Ω 이고, 이때 전류량은 580uA∼860uA 이며 전류 효율은 47.5∼59.7%이었다. 자극의 크기와 빈1도를 변화시키면서 쥐의 좌골 신경을 자극하여 눈으로 확인 가능한 떨림 현상을 확인하였으며, 다채널 기록기를 이용해 활동 전위를 측정하였다. 이를 통해, 인공 망막에서의 광 자극 가능성을 확인할 수 있었다.