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뇌질환 진단 연구
본 연구실에서는 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)를 기반으로 뇌질환 진단에 도움을 주거나, 재활 및 예방에 도움을 주는 연구를 수행하였습니다.
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뇌파 기반의 능동적인 뇌졸중 운동 재활
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게임중독군의 뇌파 및 생체신호 분석
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뇌파기반의 MCI 및 치매 조기 진단
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뇌전증 진단
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뇌파 기반의 능동적인 뇌졸중 운동 재활 연구
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기존의 뇌졸중 운동 재활은 상지/하지 재활 운동에 집중되어 있는 한계가 있었습니다. 이에 본 연구실에서는 직접 뇌 가소성을 유도하는 BCI 기반의 자기주도형 운동 재활 시스템을 개발하기 위한 연구를 수행하였습니다. 뇌졸중으로 인해 손상된 이후 새로운 sensory motor feedback loop를 생성 할 수 있도록, BCI 기반 실시간 상지 운동보조 시스템을 만들었습니다.
< 기존의 재활 시스템 >
< BCI 기반 상지 운동 보조 시스템 >
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뇌졸중 환자의 진단, 치료, 예측을 위해 연구를 시작 했으며, Chronic stroke patients 12명, sub-acute patients 10명 (3주, 한달, 3달 after onset)을 대상으로 상지 재활 (Grasping, supination, MI / Active, passive task) 중 뇌파 측정 실험을 수행 하였습니다. 본 연구는 삼성의료원 재활의학과와 공동 연구를 진행 하였습니다.
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운동 재활 중 인지적 개입 (Cognitive engagement) 정도를 측정함으로써 재활 Device를 통한 수동적 재활보다, 환자의 의도가 개입된 능동적 재활이 더 효과적임을 증명하였습니다. (IEEE TNSRE 2015)
[ERD of active movement (with motor intention) is significantly stronger than that of passive movement (without motor intention) in beta frequency, Detect active engagement with the accuracy of single trial classification > 80% ]
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또한, 뇌졸중 환자의 브레인 네트워크 특성과 손상 정도와의 관련성을 보고하였습니다.
[Phase-locking synchrony to see connectivity between electrodes]
[Meaningful correlation between node degree & local efficiency of ipsilesional M1 (C3) with motor function score in initial execution (PLOS ONE 2015) ]
[The betweenness centrality in the contralesional motor area (FC4) indicated high reliable prognostic predictors for the stroke motor function (Frontiers in Neuroscience- revision) ]
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뇌졸중으로 인한 손상부위 (lesion)에 따라 EEG의 차이를 연구 (JNER 2016)
[Patient subgroups classified by their lesion locations showed distinctly different patterns of cortical neural activation, Supratentorial lesions with M1, supratentorial lesions without M1, and infratentorial lesions, EEG spectral analyses should be implemented for patients with stroke after considering the lesion location]
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아급성 환자(10명, 평균나이 58세, 발병 3주 이내)의 EEG 분석을 통한 운동재활 결과 예측 연구 (EMBC, 2016)
[Brain changes from overactivation during the subacute phase to ipsilesional, SM1-centered, moderated activation in the chronic phase, The overactivation-related EEG features observed in the subacute phase may be useful prognostic indicators to predict functional motor outcome (NNR submitted) ]
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게임중독군의 뇌파 및 생체신호 분석
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가상현실과 생체신호를 기반으로 인터넷게임 중독을 예방 및 치료하는 프로그램을 개발하기 위한 프로젝트를 수행하였습니다. 본 프로젝트를 통해 실시간 생체신호 (중추 및 자율신경계) 모니터링 및 피드백 기술을 개발하였고, 그 결과로 동기강화 훈련, 고위험대처훈련 등 총 6종의 게임중독 치료시나리오 개발하였습니다. 본 프로젝트는 강남 세브란스병원과 공동으로 수행하였습니다.
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총 62명의 청소년을 대상으로 생체신호 취득 실험을 수행하였습니다. Y-IAT (Young's Internet Addiction Test)을 기반으로 정상군과 위험군을 나누었습니다. 추가적으로 기본적인 인적 사항 및 게임관련 설문조사를 진행 하였습니다. 실험 전/후 Resting, 게임 영상 및 자연 영상을 보며 취득된 뇌파 및 PPG, GSR 등의 데이터를 이용해 중독/갈망과 관련한 위험군의 뇌파 지표를 취득 하였습니다.
[Relative delta, Theta/alpha 증가 (게임자극), Relative alpha power 감소 (게임자극), Parieto-occipital gamma와 갈망정도가 유의한 상관관계를 보임 (Resting state) (SCAN submitted) ]
< VR 기반 게임중독 뇌파 측정 실험 프로토콜 및 실험 사진 >
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3가지 게임을 대상 (FIFA Online, Sudden Attack, League of Legend)으로 실험을 수행 함으로써 선호하는 게임이 일반 게임에 대해 Parieto-occipital theta power가 유의하게 증가함을 보였습니다. 또한, 해당 지표는 정상군에 비해 위험군에서 유의하게 차이를 보임을 확인함으로써 위험군에서 선호게임이 일반게임에 비해 갈망이 더 잘 유발됨을 확인하였습니다. (SCAN, 2020)
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뇌파 기반 MCI 및 치매 조기 진단
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MCI 및 알츠하이머병의 인지영역별 조기 진단을 위한 신규 뇌파 바이오마커를 찾기 위한 연구를 수행중에 있습니다. 8개의 인지 영역별 태스크 자극 및 반응에 따른 정확한 시점의 뇌파를 측정하기위한 실험을 구성하였고, 이를 통해 뇌영역 특이 인지자극에 따른 국소 뇌활성도 변화 측정을 통해 치매로의 전환을 조기에 예측하고자 합니다. 본 연구는 서울아산병원, 고려대 안암병원 신경과와 공동으로 수행하고 있습니다.
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인지 태스크 특성에 맞는 분석 방법을 탐색하고 각 인지 영역에 대한 능력에 대한 지표를 검출하고자 하였습니다.
[PSD, ERP, Source, Connectivity, Microstates, Phase-Amplitude coupling 등]
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뇌전증 진단
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Benign Rolandic Epilepsy (BRE), Temporal Lobe Epilepsy (TLE)를 진단하거나 예후를 예측하기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 수면 또는 비수면 상태에서의 비정상적인 뇌신호 패턴을 인식하고 통계적 분석을 함으로써 전문의의 진단 및 예측을 돕기위한 도구를 개발하고 있습니다. [Intericatal EEG: focal slowing, spikes (centro-temporal areas) 검출 알고리즘 및 Visualization] 본 연구는 세브란스병원 소아신경과와 공동으로 수행하고 있습니다.
< 뇌전증 환자 EEG 비정상 패턴 분석 Tool >