다수의 연구에서 뇌 가소성을 유도하기 위해 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 운동심상(motor imagery) 기반(MI-BCI) 시스템을 뇌졸중 재활에 활용해 왔다. 그러나 기존 연구들은 주로 운동심상 탐지에만 초점을 맞추었을 뿐, 오탐(false positive, FP) 탐지의 영향을 고려하지 않았다. FP는 잘못된 방향으로의 뇌 가소성을 유도할 수 있으므로, 뇌졸중 환자에게 위협이 되어 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 FP를 거부하는 데 중점을 둔 재활용 MI-BCI 시스템을 제안하였다. 이를 위해 먼저 FP의 원인으로 작용하는 다수의 뇌파(electroencephalogram, EEG) 신호를 식별하였고, 신호의 특성에 기반하여 FP의 원천을 포함하는 소수의 EEG 채널을 사용한 새로운 2단계 분류기를 설계하였다. 8명의 건강한 참가자와 9명의 뇌졸중 환자를 대상으로 한 실험에서, 제안한 MI-BCI 시스템은 뇌졸중 환자 집단에서 단 4개의 EEG 채널만을 사용해 선택율 71.76%와 FP 비율 13.70%를 보였다. 또한 본 시스템은 재보정(recalibration)으로 장시간 세션 간격에 따른 일상적 변동을 보상할 수 있다. 이러한 결과는 FP로 인한 부작용을 감소시킴으로써 임상 환경에서 적용 가능한 본 제안 시스템이 MI-BCI의 치료 효과를 향상시킬 수 있음을 시사한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.