■ fMRI 호환용 전극 디자인·물질 선정 / 데이터 분석 플랫폼 구축 및 디바이스 삽입법 확립 ○ Fractal 형태의 open loop 구조를 활용한 디바이스를 통해 fMRI에서 야기되는 체내 디바이스 발열 문제 해소 ○ 낮은 자화율을 가지는 전도성 고분자 물질을 통해 fMRI 촬영 시 발생하는 의료영상의 왜곡 현상 감소 ○ EHD(electrohydrodynamic) 인쇄 방법을 활용하여 photo 공정이 가지는 단점을 해결하여 유연 기판 위에 직접 프린팅 함 ○ fMRI data processing platform 제작 및 인공지능 기반 외부 자극에 따른 fMRI 데이터 매칭 분류 모델 구축 함 ○ DBS 모델 확립 및 디바이스 삽입 방법 확립 ■ 단채널 fMRI 호환용 전기 자극 디바이스 제작 및 딥러닝 기반 fMRI 영상 분석 플랫폼 구축 ○ Ansys HFSS 프로그램을 통한 fMRI 내부에서의 자화율 및 발열 시뮬레이션 진행 및 대조군 전극 디바이스와 전도성 고분자 전극 디바이스 성능 비교 ○ 펄스 레이저 경화를 통한 유연 기판 위 neural 전극 인쇄 및 전도성 고분자 최적화 ○ 영상 품질 측정 메트릭을 통한 In-vivo 환경에서 대조군 디바이스의 성능 검증 및 잡음 저감 모델 개발 ○ 대조군 디바이스의 In-vivo 테스트를 통한 적절한 자극 세기 및 주파수 범위 설정 및 DBS 적용 시 fMRI 데이터 확보 ■ 다채널 fMRI 호환용 전기 자극 디바이스의 in-vivo 실험을 통한 전기 자극에 따른 fMRI 영상 및 행동 패턴 분석 ○ 미세 선폭 EHD 인쇄 공정 개발 및 선폭 균일도 최적화를 통한 다채널 fMRI 호환용 디바이스 제작 및 성능 평가 ○ fMRI 호환용 디바이스의 In-vivo 테스트를 통한 DBS 적용 시 fMRI 데이터를 토대로 구축한 외부 자극 및 행동 분류 알고리즘과 결합하여 전기 자극-fMRI-쥐 행동 변화 삼각 매칭 확립