Kim, J.E.;Gohel, Bakul;Kim, K.;Kwon, H.;An, Kyung-min
한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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제17권4호
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pp.34-37
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2015
Developing Magnetoencephalography (MEG) based on Superconducting Quantum Interference Device (SQUID) facilitates to observe the human brain functions in non-invasively and high temporal and high spatial resolution. By using this MEG, we studied alpha rhythm (8-13 Hz) that is one of the most predominant spontaneous rhythm in human brain. The 8-13 Hz rhythm is observed in several sensory region in the brain. In visual related region of occipital, we call to alpha rhythm, and auditory related region of temporal call to tau rhythm, sensorimotor related region of parietal call to mu rhythm. These rhythms are decreased in task related region and increased in task irrelevant regions. This means that these rhythms play a pivotal role of inhibition in task irrelevant region. It may be helpful to attention to the task. In several literature about the alpha-band inhibition in multi-sensory modality experiment, they observed this effect in the occipital and somatosensory region. In this study, we hypothesized that we can also observe the alpha-band inhibition in the auditory cortex, mediated by the tau rhythm. Before that, we first investigated the existence of the alpha and tau rhythm in occipital and temporal region, respectively. To see these rhythms, we applied the visual and auditory stimulation, in turns, suppressed in task relevant regions, respectively.
본 연구는 좌측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(left mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with left hippocampal sclerosis) 환자군과 우측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(right mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with right hippocampal sclerosis) 환자군 그리고 건강한 대조군(healthy controls; HC)으로부터 측정한 뇌자도(magnetoencephalography; MEG) 데이터로 각 그룹을 분류하는 다중 분류 작업에 다양한 인공신경망을 적용하고 그 결과를 비교해 보고자 하였다. 합성곱 신경망, 순환 신경망 그리고 그래프 신경망으로 모델링한 결과, k-fold 정확도 평균은 합성곱 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 순환 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 또한, 수행 시간은 순환 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 합성곱 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 정확도 성능과 시간 면에서 모두 좋은 수치를 보이며, 네트워크 데이터의 확장성이 뛰어난 그래프 신경망이 앞으로 뇌 연구에 활용되기 적합한 모델임을 강조하고자 한다.
Magnetoencephalography (MEG) is the measurement of the magnetic fields produced by electrical activity in the brain, usually conducted externally, using extremely sensitive devices such as Superconducting Quantum Interference Device (SQUID). MEG needs complex and expensive measurement settings. Because the magnetic signals emitted by the brain are on the order of a few femtoteslas (1 fT = 10-15T), shielding from external magnetic signals, including the Earth's magnetic field, is necessary. An appropriate magnetically shielded room is very expensive, and constitutes the bulk of the expense of an MEG system. MEG is a relatively new technique that promises good spatial resolution and extremely high temporal resolution, thus complementing other brain activity measurement techniques such as electroencephalography (EEG), positron emission tomography (PET), single-photon emission computed tomography (SPECT) and functional magnetic resonance imaging (fMRI). MEG combines functional information from magnetic field recordings with structural information from MRI. The clinical uses of MEG are in detecting and localizing epileptic form spiking activity in patients with epilepsy, and in localizing eloquent cortex for surgical planning in patients with brain tumors. Magnetoencephalography may be used alone or together with electroencephalography, for the measurement of spontaneous or evoked activity, and for research or clinical purposes.
Background: The present study used magnetoencephalography (MEG) to investigate the neural substrates for modified version of Treisman's visual search task. Methods: Two volunteers who gave informed consent participated MEG experiment. One was 27- year old male and another was 24-year-old female. All were right handed. Experiment were performed using a 306-channel biomagnetometer (Neuromag LTD). There were three task conditions in this experiment. The first was searching an open circle among seven closed circles (open condition). The second was searching a closed circle among seven uni-directionally open circles (closed condition). And the third was searching a closed circle among seven eight-directionally open circles (random (closed) condition). In one run, participants performed one task condition so there were three runs in one session of experiment. During one session, 128 trials were performed during every three runs. One participant underwent one session of experiment. The participant pressed button when they found targets. Magnetic source localization images were generated using software programs that allowed for interactive identification of a common set of fiduciary points in the MRI and MEG coordinate frames. Results: In each participant we can found activations of anterior cingulate, primary visual and association cortices, posterior parietal cortex and brain areas in the vicinity of thalamus. Conclusions: we could find activations corresponding to anterior and posterior visual attention systems.
Nelder-Mead downhill simplex method (DSM), a kind of deterministic optimization algorithms, has been used extensively for magnetoencephalography(MEG) dipolar source localization problems because it dose not require any functional differentiation. Like many other deterministic algorithms, however, it is very sensitive to the choice of initial positions and it can be easily trapped in local optima when being applied to complex inverse problems with multiple simultaneous sources. In this paper, some modifications have been made to make up for DSM's limitations and improve the accuracy of DSM. First of all, initial point determination method for DSM using magnetic fields on the sensor surface was proposed. Secondly, Univariant-DSM combined DSM with univariant method was proposed. To verify the performance of the proposed method, it was applied to simulated MEG data and practical MEG measurements.
Magnetoencephalography (MEG)는 뉴론 활동에 신경 세포들간 전류 흐름에 의해 유도된 자기장을 측정하는 비침습 뇌영상 기술이다. 기능적 뇌활동은 뇌영역간 또는 뉴런들의 연결로 기능적 연결로 수행된다. MEG 데이터는 상관성, 시공간성을 가지며 다중 다층적 동적 네트워크인 특징을 갖는다. 이러한 복잡성 때문에 MEG 네트워크에 대한 연구는 아직 많지 않은 편이다. 본 연구에서는 MEG 네트워크 모형과 분석법을 소개하고 실제 MEG 데이터 분석에 활용되어 해석된 경우를 요약하고 앞으로 MEG 네트워크 모형 개발 연구의 필요성을 설명하고자 한다. 그러므로 통계적 네트워크 분석이 뇌과학에서 신경학적 질병을 포함하여 뇌기능에 대한 이해에 중요한 역할을 할 수 있음을 알리고자 한다.
시공간 분해능이 우수하고 비침습적으로 대뇌 신경활동의 측정이 가능한 뇌자도는 뇌기능 연구 및 뇌질환 진단에 유용한 진단용 의료기기이다. 순수 국내기술로 개발한 한국형 뇌자도 시스템을 임상시설(병원)에 설치하고 뇌질환 환자를 대상으로 유발자계를 측정, 분석하여 한국형 뇌자도 시스템의 임상 응용 가능성을 검토하였다. 1) 반측성 안면 경련 환자를 대상으로 소리자극에 대한 청각유발자계를 측정, 분석하여 안면신경과 청신경의 상호작용 여부 및 이명과의 연관성 검토, 2)뇌종양 환자의 정중신경 자극에 대한 체성감각 유발자계를 측정하여 뇌전증 유무에 따른 연관성 검토. 뇌자도 데이터의 분석 결과로부터 한국형 뇌자도 시스템이 뇌기능 연구 및 뇌질환 진단에 유용한 시공간적인 분석 정보를 제공할 수 있음을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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