728x90 반응형 SMALL EEG16 수면질환 진단 (Diagnosis of sleep diseases) 수면질환 진단 (Diagnosis of sleep diseases) 수면은 무의식을 유지하는 상태를 말하며, 신체 및 정신에 휴식을 제공하여 건강을 회복, 유지시켜주는 과정을 말한다. 수면은 안구운동의 조절이 가능한 각성 상태로부터 얕은 잠인 1단계를 거쳐 4단계의 깊은 잠까지 진행되고, 그 후 REM 수면 단계를 거쳐 꿈을 꾸는 상태가 된다. REM 수면 시 뇌의 상태는 낮은 전압의 뇌파를 포함하여 신경 활동이 깨어있을 때와 비슷하지만 신체 근육은 무력한 상태를 보인다. 이러한 수면은 수면 상태에서 관찰되는 일정한 뇌파를 사용하여 단계를 구분한다. 뇌파란 사람의 두피 상의 두 점 사이의 전위 변동을 연속적으로 기록한 신호를 말한다. 그림은 인간의 수면 단계를 히스토그램으로 나타낸 것으로 가로축은 수면시.. 2022. 4. 22. 다변수 및 다중 모드 시계열을 사용하여 임시 수면 단계 분류를 위한 딥러닝 아키텍처 (1) 다변수 및 다중 모드 시계열을 사용하여 임시 수면 단계 분류를 위한 딥러닝 아키텍처 수면 단계 분류는 수면 장애 진단에 중요한 예비 검사를 구성한다. 이것은 전통적으로 뇌파도 (EEG), 심전도 (EOG), 심전도 및 근전도 (EMG)와 같은 신호의 육안 검사를 기반으로 수면 단계의 신호를 30초마다 할당하는 수면 전문가에 의해 수행된다. 여기에서 스펙트로그램을 계산하거나 손으로 만든 기능을 추출하지 않고 종단 간 학습을 하고 모든 다변수 및 다양한 수면다원검사 (PSG) 신호 (EEG, EMG 및 EOG)를 활용하는 수면 단계 분류를 위한 최초의 딥러닝 접근 방식이 필요하다. 각 30초의 window 데이터 시간적 context를 활용한다. 각 양식에 대해 첫 번째 계층은 센서 어레이를 활용하여 신.. 2022. 4. 8. Resting state EEG Resting state EEG 가만히 있는 상태에서의 뇌전도 신호이다. 뇌파 또는 뇌파 검사 (electoencephalography ; EEG)란 전기적인 신뇌 (neocortical) 두뇌 활동을 역동적으로 실 시간 기록하는 것으로서 전기 현상이 발견되고 ‘활동 전류 (action current)’의 개념이 형성된 1600년대에 시작되었다. 뇌파는 뇌의 뉴런 (neuron)에서 이온 전류로 인한 전압 변동을 측정한 것이다. 뇌의 파형 (brain waves)은 뇌세포들의 생 화학적 상호작용에 의해 발생하는 이온 흐름으로 인해 생성 되는 뇌의 전기적 활동이다. 전형적인 뇌파 검사는 두피의 여러 부위에 부착한 전극을 통하여 두뇌에서 뉴런들의 활동에 수반되어 생성되는 자발 적 전기적 활동을 일정시간에 걸.. 2022. 3. 28. EEGLAB What is EEGLAB? EEGLAB은 연속 및 이벤트 관련 EEG, MEG 및 독립 구성 요소 분석 (ICA), 시간 / 주파수 분석, 인공물 제거, 이벤트 관련 통계 및 평균 시각화의 여러 유용한 모드를 통합하는 기타 전기 생리학적 데이터를 처리하기 위한 대화형 Matlab 도구 상자이다. EEGLAB은 Linux, Unix, Windows 및 Mac OS X에서 실행된다. EEGLAB은 사용자가 ICA (독립 구성 요소 분석) 또는 TFA (시간 / 주파수 분석) 및 표준 평균을 사용하여 고밀도 EEG 및 기타 동적 뇌 데이터를 유연하고 대화식으로 처리할 수 있도록 하는 대화형 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)를 제공한다. EEGLAB은 또한 광범위한 튜토리얼 및 도움말 창과 GUI 기반 데이.. 2022. 3. 14. Precision TMS : Using EEG and machine learning to predict TMS response 정밀 TMS : EEG 및 기계 학습을 사용하여 TMS 응답 예측 주요 우울 장애 (MDD)는 흔하고 쇠약해지는 질병이다. 한 가지 새로운 개입은 약물 내성 MDD에 대해 식품 의약청에서 승인한 경두개 자기 자극 (TMS)이다. TMS는 빠르게 변동하는 자기장을 사용하여 MDD에서 전기적 활동을 유도하고 병리학적 신경망을 수정한다. 그럼에도 불구하고 TMS는 환자의 약 60%에서 효과적이며 최대 6주 동안 매일 치료가 필요한다. 이를 위해 TMS의 신경생물학적 효과에 대한 데이터 기반 통찰력과 치료 예측 및 진행을 위한 객관적인 마커는 큰 가치가 있다. 이 프로젝트는 뇌파검사 (EEG)와 기계 학습을 사용하여 TMS 치료에 대한 치료 반응을 예측하는 것을 목표로 한다. Potential Impact 연구.. 2022. 3. 13. Human Neocortical Neurosolver for circuit-level interpretation of human MEG / EEG 인간 MEG / EEG의 회로 수준 해석을 위한 인간 신피질 신경 솔버 자기 및 전자 뇌파검사(MEG / EEG)는 밀리초 분해능으로 인간의 뇌 활동을 비침습적으로 기록하여 건강 및 질병 상태에 대한 신뢰할 수 있는 마커를 제공한다. 이러한 빠르게 발전하는 기술의 단점은 기본 신경 생성기에 대한 이해 부족으로, 정보 처리에 대한 새로운 이론이나 신경 병리학 치료를 위한 새로운 방법을 개발하는 데 사용이 제한된다. Human Neocortical Neurosolver (HNN)는 이러한 거시적 규모의 신호를 기본 세포 및 회로 수준 활동에 연결하도록 설계된 사용자 친화적인 소프트웨어 도구이다. HNN의 기초는 MEG / EEG의 기초가 되는 전류를 생성하는 신피질 세포 및 회로의 활동을 시뮬레이션하는 계산.. 2022. 3. 13. 이전 1 2 다음 728x90 반응형 LIST
