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고자장 MRI 기반 신경질환 영상 바이오마커 분석

High-Field MRI-Based Imaging Biomarker Analysis for Neurological Disorders

연구 내용

고자장 구조·확산·기능 MRI와 뇌 나이 추정 모델을 결합해 신경퇴행성 및 정신의학적 질환의 구조적·기능적 이상을 정량화하는 연구

신경질환의 병태생리를 뇌 영역 단위 영상 지표로 해석하기 위해 고자장 MRI 데이터를 기반으로 분석을 수행합니다. 전체 뇌 dMRI에서 quantitative anisotropy와 diffusion metrics를 도출해 초기 단계 변화와 병태 관련성을 평가하고, Lead-DBS 및 connectome 파이프라인으로 기저핵 등 소뇌·대뇌 구조의 일관된 분할을 지원합니다. 또한 7T에서 high-dielectric pad를 적용해 DTI 신호 및 공간 대조를 개선하는 전처리·획득 최적화 연구를 수행합니다. 더불어 resting-state fMRI 기반 기능 이상 해석과 brain age/gender 분류에 variational quantum circuits를 적용하는 방향으로 모델링을 확장하고 있습니다.

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연구 흐름

초기에는 알츠하이머 질환 모델과 관련된 뇌 영역 변화를 고해상도 MRI 및 MRS 관점에서 관찰하는 연구를 수행하였습니다. 이후 2022년부터는 Parkinson’s disease에서 dMRI 기반 diffusion metric 차이를 whole-brain 분석으로 확장하고, 기저핵 및 대뇌피질 구조의 이상과 신경심리 지표의 연관성을 해석하는 방향으로 발전시켰습니다. 2023년에는 7T 고자장에서 고유전율 패드 적용에 따른 DTI 신호 개선을 검증하고, 고확산 데이터에서 소병변을 포함한 세부 구조 분할·측정 절차를 정립하였습니다. 2024년에는 뇌 용적 기반 brain age 및 성별 예측에 variational quantum circuits를 적용하는 연구를 수행하였습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

  • 신경퇴행성 조기진단 보조지표
  • 질환 단계 추정 프레임워크
  • 기능 네트워크 이상 지표
  • 뇌 영역 단위 병태생리 해석
  • 치료반응 영상 모니터링
  • 고자장 MRI 프로토콜 최적화
  • 확산 지표 기반 임상 상관분석
  • 뇌 나이 기반 위험도 스크리닝
  • 개인별 영상 기반 분류모델
  • 전처리 파이프라인 표준화

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핵심연구지원센터조성지원과제(Cell to In-vivo 이미징 핵심연구지원센터)

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