Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.13-14
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Feasibility Study on Spectrogram-based Deep Learning Approach to Resting State EEG-to-MRI Cross-Modality Transfer
휴식상태 EEG-to-MRI 크로스 모달리티 변환을 위한 스펙트로그램 기반 딥러닝 기법에 관한 예비 연구
- Gyu-Seok Lee (Dept. of Information Communication Engineering, Sun Moon University) ;
- Arya Mahima (Center for Computational Engineering and Networking, Amrita Vishwa Vidyapeetham) ;
- Wonsang You (Dept. of Information Communication Engineering, Sun Moon University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.
Keywords