[사진설명] (왼쪽부터) 고려대학교 전자및정보공학과 황한정 교수, 분당서울대학교병원 재활의학과 김원석 교수, 고려대학교 전자및정보공학과 최가영 박사과정

 

 

고려대학교 세종캠퍼스 황한정 교수(전자및정보공학과), 분당서울대학교병원 김원석 교수(재활의학과) 공동연구팀은 뇌전기 자극술의 최적 위치를 검출하는 인공지능 기반의 알고리즘을 개발했다.

 

뇌전기 자극술은 기존 화학·바이오의약품과 달리 독성과 부작용이 적고 비대면 치료가 가능하여 차세대 뇌질환 치료 방법으로 각광받고 있는 전자약(electroceutical)의 일종이다.

 

이번 연구 결과는 신경공학 및 재활 분야 최상위 학술지인 Journal of Neuroengineering and Rehabilitation(재활분야 상위 5%, Impact factor: 4.262)에 12월 9일(목) 게재가 확정되었다(논문명: An Artificial Neural-Network Approach to Identify Motor Hotspot for Upper-Limb Based on Electroencephalography: A Proof-of-Concept Study)

 

■ 전자약의 일종인 경두개전기자극(transcranial electrical stimulation: TES)은 미세한 전류를 두피에 인가하여 뇌졸중과 같은 물리적 뇌손상에 의한 운동기능 저하 개선이나 우울증과 같은 정신질환 증상 완화에 효과적이라고 알려져 있다.

 

■ 경두개전기자극을 인가하기 위해서는 거동이 불편한 환자들이 매번 병원을 내원하여 전문가의 경험적 판단에 기반한 자극 위치 선정 과정이 필요하다는 한계점이 존재한다. 공동연구팀은 이런 문제가 재활치료 순응도와 효과를 저하시키는 요인이라고 판단하여 개인별 뇌파 데이터를 활용한 경두개전기자극 인가 최적 위치를 자동 검출해주는 인공신경망(artificial neural netwo가)기반 알고리즘을 개발했다.

 

그림 1. (왼쪽부터) 기존의 뇌전기자극 인가 위치 결정 방법, 뇌파 측정 방법, 인공신경망 기반 뇌전기자극 인가 최적 위치 자동 결정 알고리즘 모식도

 

■ 공동연구팀은 운동기능 개선을 목적으로 하는 최적의 뇌전기자극 영역 탐색을 위해 피험자가 검지손가락을 움직이는 동안의 뇌파 데이터를 측정했다. 측정된 뇌파 데이터를 개발 모델에 적용하여 개인별 뇌전기자극 최적 인가 위치를 추정해냈다. 실제 피험자들의 개인별 최적의 자극 위치와 공동연구팀이 개발한 알고리즘으로 추정한 위치의 오차가 약 0.3 cm로, 개발 알고리즘의 우수성을 객관적으로 검증할 수 있었다.

 

■ 공동연구팀이 개발한 알고리즘은 객관적이고 손쉬운 자극 위치 탐색방법을 제공했다. 이는 홈케어 뇌자극 시스템의 상용 가능성을 높여 지속적인 치료를 통한 운동 기능 재활 및 뇌기능 개선 효과를 가져다줄 것으로 기대되고 있다.

 

■ 연구책임자 황한정 교수는 “우수한 뇌전기자극술의 치료 효과에도 불구하고 사용시 전문인력의 보조가 필요하여 실용성이 높지 않았던 문제를 해결하고, 이를 획기적으로 향상시킬 수 있는 가능성을 제시했다.”라고 설명했다.

 

이어 “연관 연구로 뇌전기자극 최적 위치 탐색 오차를 기존 0.3cm에서 더 줄이기 위해 현재 합성곱 신경망(convolutional neural network: CNN)기반의 딥러닝 알고리즘을 개발하고 있다.”라고 전했다.

 

이번 연구에 참여한 최가영(전자정보공학과 박사과정) 연구원은 “이번 연구를 통해 실제 운동 기능이 저하된 환자들에게 도움을 주고 싶다”라며 “나아가 치매나 우울증 등 타 질환으로 범위를 넓혀 관련 연구를 수행해나갈 계획이다”라고 당찬 포부를 밝혔다.

 

한편, 황한정 교수가 지도하는 지능형 신경공학 연구실(http://ineuro.korea.ac.kr/)은 생체신호에 특화된 인공지능 알고리즘을 개발하고, 이를 의료 및 실생활에 유용하게 활용할 수 있는 응용 분야를 개발하는 연구를 수행하고 있다.

 

이번 연구는 정보통신기획평가원(SW컴퓨팅산업원천기술개발사업)과 한국연구재단(기초연구실지원사업, 학문균형발전지원사업)의 지원으로 이뤄졌다.

고려대학교 세종캠퍼스 홍보기금팀

자료제공:  지능형 신경공학 연구실