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Department of Biomedical engineering. Hanyang University
 
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계산뇌신경공학
연구실 : Computational Neuroengineering Lab. 지도교수 : 임창환

소 개
계산(뇌)신경공학(Computational Neuroengineering)은 뇌신경에서 발생하는 신호를 측정, 분석하고 뇌신경을 자극함으로써 다양한 뇌신경질환의 기전을 규명하고, 뇌의 신비를 밝히며, 나아가 뇌와 컴퓨터를 연결시키기 위한 다양한 원천기술을 개발하는 신생 학문이다. 본 연구실에서는 뇌에서 발생하는 전기 신호(뇌파), 자기 신호(뇌자도), 근적외선분광 등을 측정하고 이를 영상화하는 기술을 개발하고 있으며 이를 기반으로 간질, 치매, 정신분열증, 뇌졸중, 우울증 등 난치성 뇌신경정신질환을 진단하고 발생기전을 규명하기 위해 노력하고 있다. 또한, 비침습적인 전자기적 신경 조절 기술인 경두개자기자극(TMS), 경두개직류자극(tDCS) 시스템을 개발하고 임상에 적용하기 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구실에서는 기능적자기공명영상(fMRI)와 같은 공간분해능이 높은 신경영상 기술을 시간분해능이 높은 뇌파/뇌자도 신호원 영상과 결합하는 멀티모달 신경영상 기술을 개발하였으며, 실시간으로 뇌 활동의 변화를 영상화할 수 있는 실시간 동적 신경영상 기술을 구현하였다. 이와 같은 첨단 기술들을 바탕으로 최근에는 뇌와 컴퓨터(기계)를 접속하는 신기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: BCI) 기술을 개발하고 있으며 뇌파의 가장 중요한 적용 분야 중 하나인 간질 발생 부위 국지화와 정신질환의 기전 규명 및 진단 기술 개발 연구를 국내외 다양한 임상연구진들과의 공동연구를 통해 수행하고 있다.

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뇌-컴퓨터 인터페이스
(Brain Computer Interface, BCI)

뇌-컴퓨터(또는 기계) 인터페이스(이후 BCI)는 뇌신경계로부터의 신호를 측정, 분석하여 컴퓨터 또는 외부기기를 제어하거나 사용자의 의사, 의도를 외부에 전달하기 위한 기술을 통칭한다. 특히 BCI는 근위축성측삭경화증(amyotrophic lateral sclerosis: ALS, 흔히 루게릭병으로 불림), 뇌줄기졸중(brainstem stroke), 척수 손상, 뇌성마비 등의, 선천적 혹은 후천적 요인들로 인하여 뇌와 근육 사이의 신경 연결성이 끊어진 환자들이 외부와 소통할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다는 점에서 매우 큰 사회적, 경제적 파급효과를 창출할 것으로 기대되고 있다. 현재 미국에서만 200만명 이상의 신경계 손상 환자들이 보고되고 있으며 세계적으로는 훨씬 많은 숫자의 환자들이 BCI 기술의 보급을 고대하고 있다. 현재 전세계적으로 100여개 이상의 연구 그룹에서 BCI와 관련된 활발한 연구가 수행되고 있으며 최근 급속히 발전하고 있는 첨단 학문 분야이다.

본 연구실에서는 최근 정상상태시각유발전위(steady-state visual evoked potential: SSVEP)에 기반한 정신적 타자기(mental typewriter)를 개발하였으며 본 연구실의 알고리즘을 활용하여 분당 12타, 정확도 80-90 %에 이르는 놀라운 성능을 확인하였다. 그리고 중증 ALS 환자나 completely locked-in states (CLIS) 환자의 경우에서와 같이 시각이 온전하지 못한 신경 손상 환자에게 적용하여 이진선택(binary decision) 기반의 교신이 가능한 세계 최초의 온라인 vision-free BCI 시스템을 제안하고 구현하였다. 또한 새로운 패러다임의 BCI 시스템 이외에도 기존 BCI 시스템 또는 패러다임을 구현하고 개선하는 연구를 지속적으로 수행하고 있으며 현재 실제 환자에게 시스템을 적용하기 위한 연구를 수행하고 있다.

관련 연구 주제
- SSVEP를 이용한 정신적 타자기 (Mental Speller)
- 소리 자극에 대한 선택적 집중을 이용한 새로운 BCI 패러다임
- P300 speller를 이용한 로봇팔 제어
- 뮤리듬 기반 BCI를 위한 운동심상 훈련 시스템
- 뇌 지문(Brain-Fingerprinting): 공간-주파수 정보를 이용한 인간 의도 분류 시스템


BCI 기술의 응용 분야
[BCI 기술의 응용 분야]

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신경정신질환의 비침습적 진단 기술
(Diagnosis of neuropsychiatric diseases based on the analysis of brain signals)

고령화, 산업화 사회의 도래로 인해 각종 신경정신 질환으로 고통 받는 환자의 수가 급격히 증가하고 있으나 이들 질환에 대한 객관적이고 정량적인 진단, 특히 조기 진단은 매우 어려운 상황이다. 우울증, 정신분열증, 알츠하이머병-치매, 외상후 스트레스 장애, 뇌졸중, 자폐, 주의력 결핍 과잉행동 장애, 공황장애, 범불안장애 등등 이루 헤아릴 수 없을 만큼 많은 마음의 병이 있고 이 마음의 병의 근원은 바로 고장난 뇌에 있다. 하지만 아직까지도 이들 질환의 진단은 설문지 등을 이용한 문진에 크게 의존하고 있으며 발생 기전이 명확하게 규명되지 않은 질환들도 다수 존재한다. 더욱 심각한 문제는 이와 같은 신경정신 질환들의 대부분이 치료가 매우 어렵다는 점이며, 조기에 정확한 진단을 통해서만 치료가 가능한 경우가 많다. 최근 고령화 사회의 도래로 인해 특히 사회적 문제가 되고 있는 치매의 경우, 조기에 진단을 할 경우에는 약물 치료를 통해 진행 속도를 늦출 수 있으나 단순한 노령화에 의한 기억력이나 인지의 감소 정도로 생각하고 방치하였을 경우, 되돌릴 수 없는 결과를 초래할 수도 있다. 최근 우리나라도 고령화 사회에 접어들게 됨에 따라 치매, 알츠하이머병에 대한 심각성이 사회 문제화 되고 있으며 사회의 고속 성장에 따라 우울증, 범불안장애, 외상후스트레스증후군 등 다양한 정신 질환의 유병율 또한 증가하고 있다.
본 연구실에서는 상기의 다양한 신경정신 질환들을 뇌파, 뇌자도, 근적외선 분광, 자기공명영상 등과 같은 다양한 뇌신호 측정 시스템을 활용하여 객관적인 조기 진단을 가능하게 하는 공학적인 기술들을 개발하는 것을 목표로 임상의학계와의 공동 연구를 활발히 수행하고 있다.

연구실에서 수행 중인 관련 연구 주제
- 뇌파 신호의 다중 분석을 통한 신경정신 질환의 객관적 진단 지표 추출 - 정신분열증, 알츠하이머 등 진단에 응용
- 뇌파 신호원 영상을 이용한 신경정신 질환의 메커니즘 규명 - 정신분열증, 범불안장애, 외상후스트레스증후군 등의
  매커니즘 규명에 활용
- 뇌 신호의 전역 동기화 측정을 통한 알츠하이머병의 진단 지표 도출 및 증상의 심각도 측정
- 멀티모달 신경영상 기반 뇌 영역 사이의 연결성 분석을 통한 정신분열증 환자의 dysfunction 규명


뇌파 신호원 영상을 이용한 신경 정신 질환 연구 사례 - 외상후스트레스증후군
[뇌파 신호원 영상을 이용한 신경 정신 질환 연구 사례 - 외상후스트레스증후군]

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비침습적 뇌 자극 시스템
(Noninvasive Brain Stimulation)

현재 퇴행성 뇌질환과 뇌졸중 등 뇌질환의 발생율이 높은 60세 이상의 노인 인구는 급속한 고령화의 진행에 따라 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되고 있다. 다양한 뇌질환의 치료 시 뇌기능의 회복을 극대화하여 후유증을 경감시키는 일은 매우 중요하지만 현재까지 뇌신경의 재생 및 재조직을 촉진하는 방법은 매우 제한적이어서 신경회복치료는 여전히 의학계의 난제로 남아 있다. 최근에는 뇌질환 이후의 재활 과정에서의 뇌가소성을 증진시키기 위한 방법으로 비침습적인 뇌자극 치료가 널리 연구되고 있다. 대표적인 비침습적 뇌자극 기술은 경두개자기자극(Transcranial Magnetic Stimulation: TMS)과 최근 관심을 모으고 있는 경두개직류자극(Transcranial DC Stimulation: tDCS)가 대표적인데 이들 기술들은 공통적으로 뇌신경세포의 활성도를 증진시키거나 억제시킬 수 있는 기능을 가지고 있어 뇌졸중 등 뇌질환의 재활치료 뿐만 아니라 우울증, 간질, 치매, 파킨슨, 틱장애, 이명, 중독증, 만성통증, 불안장애, 수면장애 등 이루 열거할 수 없을 정도로 많은 뇌신경질환에 효과가 있는 것으로 보고되고 있다. 또한 최근의 연구 결과들에 따르면 이들 비침습적 뇌자극 기술을 활용하여 개인의 단기기억능력이나 인지능력을 향상시킬 수 있는 가능성이 보고되고 있어 가까운 미래에 강력한 인지재활 도구로 활용될 가능성이 높다.

본 연구실에서는 TMS에 비해 이동성, 가격경쟁력, 안전성 등이 뛰어난 것으로 보고되고 있는 tDCS 분야의 공학적인 연구를 국내에서는 최초로 수행하였고 전자기 수치해석 및 최적화 기술 분야의 원천 기술력을 바탕으로 세계적으로도 손꼽히는 tDCS 시스템 개발 연구실로 부상하고 있다. 최근 본 연구실에서는 세계 최초로 다채널 tDCS 시스템을 개발하였고 어레이 코일을 이용한 보다 집중도 높은 자극 및 환자의 해부학적인 정보를 이용한 영상 유도 tDCS 시스템을 개발하고 있다.

관련 연구 주제
- tDCS의 입력 전류를 최소화할 수 있는 전극의 최적 위치 추정 기술 개발
- 어레이 타입의 자극 코일을 활용한 영상 유도 tDCS 시스템 연구
- 인체의 3차원 모델링에 기반한 두피외 기준전극을 사용하는 tDCS의 안전성 검증
- 다채널 tDCS 시스템 개발
- TMS 시스템의 해석 기술 개발

다채널 어레이 타입의 영상유도 tDCS 시스템의 개념도
[다채널 어레이 타입의 영상유도 tDCS 시스템의 개념도]

인체의 3차원 모델링에 기반한 tDCS 시스템의 안전성 검증
[인체의 3차원 모델링에 기반한 tDCS 시스템의 안전성 검증]

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간질 병소의 정확한 국지화 및 진단 기술
(Precise Localization of epileptogenic foci/network)

간질(뇌전증)의 유병률은 인구의 약 0.5-1% 정도로 매우 흔한 질환이며, 일상생활에 막대한 지장을 주고 가족과 사회에도 많은 손실을 초래한다. 간질 환자 중 20% 이상의 환자들은 여러 가지의 약을 복용하여도 발작이 조절되지 않는 난치성 간질에 속한다. 난치성 간질은 병소를 제거하는 수술적 치료의 발달로 어느 정도 치료가 되고 있으나, 그 성공률은 아직 60 % 정도에 머물고 있다. 이렇게 완치율이 낮은 이유는 간질을 유발하는 뇌의 부위(epileptogenic zone)를 정확하게 파악하는 것이 매우 어렵기 때문이다. 일반적으로 다수의 환자에게서 MRI 등의 이상 부위가 발견되지 않으며 PET, SPECT, fMRI 등의 비침습적인 기능적 영상 기술들 역시 낮은 시간 분해능 때문에 간질 발생 부위의 정확한 국지화가 매우 어렵다. 최근 신경전자기 역문제 해석에 기반한 신호원 영상 기술을 통해 센서 수준에서의 뇌파, 뇌자도 데이터를 대뇌 피질 수준의 신호원 영상으로 매핑할 수 있는 전기가 마련되었으나 아직까지는 두개강내뇌파(intracranial EEG) 측정을 위한 침습적 측정 전극의 삽입 부위를 결정하는데 활용되는 수준이다. 일반적으로 두개강내뇌파는 침습적 검사로서 여러 합병증이나 위험성이 동반될 수 있으므로 궁극적으로는 정확한 신호원 국지화 기법의 개발을 통해 두개강내뇌파의 필요성을 감소시켜 환자의 위험 부담 및 경제적 부담을 경감시키는 것이 이상적이다. 따라서, 간질파의 신호원 국지화 기술은 간질의 수술적 치료에 있어서 핵심 기반 기술이 되며, 이 기술의 개발 및 임상적 적용이 시급하다.

본 연구실에서는 간질 환자에서 간질파의 신호원 분석을 통하여 간질파의 발생 위치를 해부학적으로 정확하게 국지화할 수 있는 기술 개발 및 이의 임상적 검증을 통하여 실제 임상에서 간질의 진단과 치료에 활용할 수 있도록 하는 일련의 연구를 수행하고 있다. 또한 최근에는 침습적인 두개강내뇌파 신호를 활용하여 발작 기시 부위를 추정하기 위한 다수의 연구도 함께 수행하고 있는데 기존의 연구들에서 측정된 뇌파 파형을 시각적으로 판독하는 수준에서 벗어나 보다 객관적이고 정확한 간질 발생 부위의 국지화가 가능할 것으로 기대하고 있다.

관련 연구 주제

- 발작중 뇌파 신호의 신호원 국지화 연구
- 발작 중 측정된 두개강내뇌파의 인과성 분석을 통한 간질 발생 부위 탐색
- 두개강내뇌파의 신호원 영상 알고리즘 검증
- 정보이론에 기반한 두개강내뇌파 시간 지연 분석을 통한 간질 발생 부위 탐색

두개강내뇌파를 이용한 간질 기시 부위 탐색 연구 사례
[두개강내뇌파를 이용한 간질 기시 부위 탐색 연구 사례]

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다중모달 동적 신경영상
(Multimodal Dynamic neuroimaging)

뇌 기능 영상을 얻을 수 있는 기법 중 가장 널리 사용되고 있는 기능적자기공명영상 (functional MRI: fMRI)는 뇌의 hemodynamic한 특성을 측정하기 때문에 시간 분해능이 떨어지지만 뇌의 전 영역에 대해서 수 mm 이내 오차의 높은 공간 분해능을 가진다. 뇌파나 뇌자도를 이용하는 뇌기능 영상 기법은 수 ms의 뉴런의 활동까지 검출할 수 있는 뛰어난 시간 분해능을 가지지만 측정 센서의 수가 제한되어 있고 역산 기법을 적용해야 한다는 문제점 때문에 공간 분해능이 떨어진다. 따라서 이 두 가지 다른 기법들을 결합하기 위한 연구들이 지속적으로 시도되어 왔다. 하지만 기본적으로 fMRI에서만 검출되는 신호원 (뇌파 미검출 신호원)과 EEG에서만 검출되는 신호원 (fMRI 미검출 신호원), 근본적인 fMRI와 EEG의 신호원 차이 (fMRI-EEG 차이 신호원)들 때문에 이 문제는 수십년간 뾰족한 해답이 없는 난제로 남아 있다. 즉, 이들 불일치 전류원들을 고려하고자 하면 fMRI를 사용하는 장점들을 잃게되고 강한 fMRI 사전정보를 활용할 경우에는 이들 전류원의 영향 때문에 정확한 전류원 영상을 얻지 못하게 된다. 본 연구실에서는 fMRI와 뇌파, 뇌자도의 수학적, 확률적인 결합 문제를 해결하기 위한 연구를 수행하고 있다. 나아가 fMRI와 뇌파를 동시 측정하는 기술을 구현하고 이를 기반으로 하여 높은 시간, 공간 분해능을 가지는 동적 뇌 기능 영상을 얻을 수 있는 새로운 뇌 기능 영상 기술을 제안하고 구현하는 연구를 수행하고 있다.

관련 연구 주제

- 뇌파-fMRI 결합에서 두 영상 기법 사이의 불일치 문제를 해결하기 위한 새로운 방법론 연구
- fMRI-뇌파 동시 측정의 신호원 영상 측면에서의 유용성 검증
- fMRI 활성 영역과 뇌파 신호원의 공간 분해능 차이에 대한 실험적 검증
- 멀티모달 신경영상을 위한 소프트웨어의 개발
- 뇌파-뇌자도 동시 측정의 효과를 극대화할 수 있는 결합 신호원 영상 알고리즘 개발


fMRI-뇌파 동시 측정의 신호원 영상 측면에서의 유용성 검증 연구(좌), 뇌파-뇌자도의<br>
               동시 측정 시너지 효과를 높이기 위한 새로운 신호원 영상 복원 알고리즘 개발(우)
[fMRI-뇌파 동시 측정의 신호원 영상 측면에서의 유용성 검증 연구(좌), 뇌파-뇌자도의
동시 측정 시너지 효과를 높이기 위한 새로운 신호원 영상 복원 알고리즘 개발(우)]

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뇌 기능 매핑: 기능적 연결성과 인과성
(Human brain mapping: connectivity and causality)

과거에는 뇌 연구의 초점이 뇌의 어느 부위가 어떠한 기능을 하는가를 규명하는 연구(뇌 기능 매핑 - Human Brain Mapping)에 맞추어져 있었다면 최근의 뇌 연구에서는 뇌의 어느 부위가 다른 부위와 연결이 되어 있는가를 규명하기 위한 뇌의 연결성 연구가 주목 받고 있다. 뇌의 연결성은 크게 해부학적 연결성(anatomical connectivity), 기능적 연결성(functional connectivity)으로 나눌 수 있으며 기능적 연결성을 세분화하여 기능적 연결성과 기능적 인과성(functional causality 또는 effective connectivity)로 구분 짓기도 한다. 최근에는 인간 게놈(genome) 프로젝트와 유사한 개념으로 뇌 신경들 간의 연결성 지도를 규명하기 위한 인간 커넥텀(connectome) 프로젝트가 시작되어 수많은 연구자들이 뇌의 신비를 규명하기 위한 공동 연구를 수행하고 있다.
본 연구실도 이와 같은 뇌기능 연구 분야의 최근 동향을 반영하여 기능적 연결성 분석에 기반한 각종 뇌 질환 및 뇌기능 이상 환자들의 기능적 병인 진단 및 임상 적용에 대해 연구하고 있다

관련 연구 주제
- 실시간 뇌 연결성 이미징 시스템
- 기능적 근적외선 분광(fNIRS)에서의 기능적 인과성 추정
- 두개강내뇌파 신호원의 인과성 추정을 통한 간질 기시부위의 국지화
- 신호원 수준의 동적 연결성 영상 기술


Rat Brain의 근적외선분광 영상 신호를 이용한 뇌 영역 간 인과성 분석
[Rat Brain의 근적외선분광 영상 신호를 이용한 뇌 영역 간 인과성 분석]

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