• BMI Team

  • (Goal: Brain-Machine Modulation based on the electrical signal)

 

신경조절연구실 (Neural Engineering and Modulation Lab), Brain Machine Interface (BMI) Team 은 뇌에서 발생하는 전기 신호를 측정하여 뇌 기능의 조절 및 패턴 변화를 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 연구를 위해 뇌 신호를 측정하는 대상은 동물(설치류, 영장류)부터 사람까지 매우 다양하며, 침습적인 방법(Deep electrode, Electrocorticography)부터 비침습적인 방법(Scalp-EEG)을 모두 사용하여 뇌 신호를 측정할 수 있습니다.

BMI 팀의 BMI 연구 주제로 주요 연구 목표로는 다음과 같습니다.

  1) 뇌 신호를 사용하여 연구대상자가 시스템을 컨트롤할 수 있도록 BMI 모델을 만드는 것을 목표로 합니다.

  2) 연구대상자가 BMI 시스템을 학습하며 만들어내는 뇌 기능의 패턴을 해독하는 것을 목표로 합니다.

  3) 인공지능 기술을 이용하여 BMI 시스템을 더 빠르게 학습할 수 있는 방법과 뇌 기능 패턴을 해독하고 분석하는 것을 목표로          합니다.

  4) 뇌 전기자극 피드백을 통해 BMI 시스템을 더 빠르게 학습할 수 있는 방법 개발을 목표로 합니다.

  5) 전기자극에 대해 효용성을 검증할 수 있는 Brain stimulation 모델을 만드는 것을 목표로 합니다.

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BMI Team 은 말초신경 (Peripheral nerve)을 전기신호로 자극할 때 몸에서 생체신호 변화가 어떻게 나타나는지를 모니터링하는 연구를 수행하고 있습니다. 말초신경 중 얼굴에 분포하는 삼차신경 (Trigeminal nerve) 과 귀에 분포하는 미주신경 (Vagus nerve)를 목표로 하여 전기자극을 인가하고 있습니다. 측정하는 생체신호로는 심전도 (Electrocardiography, ECG), 광용적맥파 (Photoplethysmography, PPG), 연속혈압 (Continous Blood Pressure, CBP), 호흡 (Respiration, RSP), 피부전도도 (Galvanic Skin Response, GSR), 열적외선영상 (Infrared Thermal Video) 입니다. 

또한, 음역대 중 초음파 음역대에 해당하는 주파수 밴드로 뇌를 조절할 수 있는 Hypereffect 현상을 응용하여 고음역대 소리를 이용한 뇌 조절 연구를 수행하고 있습니다. 측정하는 생체신호로는 두피뇌파 (Scalp-EEG) 이며 자극에 따른 뇌파의 변화를 분석하는 연구를 진행하고 있습니다.

BMI 팀의 말초신경 자극 및 생체지표 변화 모니터링 및 고음역대 소리를 이용한 뇌 조절 연구 주제로 주요 연구 목표로는 다음과 같습니다.

  1) 전기신호를 통해 말초신경 (삼차신경, 미주신경)을 자극하고 지극 전/후의 생체신호 변화 모니터링을 분석하는 것을 목표로        합니다.

  2) 인공지능 기술을 이용하여 생체신호를 해독하고 분석하는 것을 목표로 합니다.

  3) 고음역대 소리를 통해 뇌를 자극하고 자극 전/후의 뇌의 패턴 변화를 모니터링하고 분석하는 것을 목표로 합니다.

  4) 인공지능 기술을 이용하여 뇌파를 해독하고 분석하는 것을 목표료 합니다.

BMI 팀은 이외에도 인공지능 기술 (Deep learning, A.I) 을 기반으로 현대 사회 및 앞으로 다가올 시대에 우리 몸의 다양한 생체신호를 활용하여 사용할 수 있는 기술들을 개발하기 위해 재밌게 연구를 수행하고 있습니다.

BMI 팀 소개영상

(음소거 해제하고 보시면 더 좋아요)

  • Research Topic

 

 

1.  Neuromodulation with Brain Machine Interface (NEMO-BMI)                    Go to (Link)

  

  1) Behavior & Brain-Machine Interface

  2) Behavior & Brain stimulation

  3) Brain-Machine Interface & Brain stimulation

  4) A.I (Deep learning) based Brain Pattern Interpretation

현재, BMI 팀에서는 설치류를 대상으로 최소 침습적인 뇌파 측정 방식인 뇌피질뇌파 (Electrocorticography) 기반으로 BMI 시스템을 만들어 학습 수행 능력을 평가하는 모델을 만들었습니다. 이 모델을 통해 동물이 BMI 시스템을 학습할 때 발생하는 뇌파 패턴을 분석하고 행동 결과와 상관관계를 확인하는 연구를 진행하고 있습니다. 또한 전기자극 피드백과 인공지능 기술들을 적용하여 동물이 BMI 시스템 학습을 더 빠르게 할 수 있는 방법을 연구하고 있습니다. 

BMI 팀의 또 다른 연구 목표는 딥러닝 기술 (Deep learning, A.I) 및 설명가능한 딥러닝 기술 (Explainable deep learning, X.A.I) 을 이용한 뇌파 해석입니다. 영장류 대상으로 양팔 움직임 프로토콜을 수행하면서 뇌피질 뇌파를 취득하였습니다. 취득된 뇌피질 뇌파를 딥러닝 기술로 분류하고 설명가능한 딥러닝 기술을 적용하여 분류된 뇌파 패턴을 해석하는 연구를 수행하고 있습니다. 

이 기술을 통해 다양한 뇌파 패턴 분류 모델을 만들고 분류된 특징을 해석하여 뇌파 패턴을 해석하고자 합니다.

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2.  Neuromodulation with Central and Peripheral nerve stimulation (NEMO-CPNS)                      Go to (Link)

  1) Biosignal monitoring and analyzing with Trigeminal Nerve Stimulation (TNS)

  2) Biosignal monitoring and analyzing with Vagus Nerve Stimulation (VNS)

  3) Neuromodulation with Hypersonic effect from ultrasound

  4) A.I (Deep learning) based Biosignal pattern interpretation​

BMI 팀에서는 말초신경 중 삼차신경 (Trigeminal nerve)과 미주신경 (Vagus nerve) 자극을 통해 생체신호 지표가 어떻게 변하는지 모니터링 하고 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 측정하는 생체신호는 심전도 (ECG), 광용적맥파 (PPG), 연속혈압 (CBP), 호흡 (RSP), 피부전도도 (GSR), 열적외선영상 (Infrared Thermal Video) 입니다.

​또한, 고음역대 소리 (초음파 음역대) 를 이용한 뇌 조절 연구를 수행하고 있습니다. 측정하는 생체신호로는 두피뇌파 (Scalp-EEG) 이며, 자극에 따른 뇌파의 변화를 분석하는 연구를 진행하고 있습니다.

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3.  Neuromodulation with Deep learning (NEMO-DL)                      Go to (Link)

  1) New e-learning strategy using eye blink detect based on Deep learning technologies

BMI 팀에서는 인지능 기술 (Deep learning, A.I) 을 기반으로 현대 사회 및 앞으로 다가올 시대에 우리 몸의 다양한 생체신호를 활용하여 사용할 수 있는 기술들을 개발하고자 연구를 수행하고 있습니다.

​그 첫 번째로 온라인 강의를 진행하면서 학습 효과를 높일 수 있도록 인공지능 기반 눈깜빡임 기술을 접목하고자 하는 연구를 진행하고 있습니다. 

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