Auditory oddball ERP-based MMN neuromarker diagnosis research
연구 내용
청각 oddball 패러다임에서 mismatch negativity(MMN)의 센서·소스 수준 특성을 추출하고, 기계학습 분류 및 임상 증상 연계를 통해 성인 ADHD와 기분장애의 신경바이오마커를 규명하는 연구
본 분야는 청각 oddball 패러다임에서 mismatch negativity(MMN) 전위의 센서 수준(진폭·지연)과 소스 수준(소스 활성)을 함께 분석하여 정신과 질환의 전처리 청각 처리 이상과 병태생리 연계를 탐색합니다. 집단 간 MMN 파형과 소스 활성의 차이를 비교하고, MMN 특성과 증상 지표 간 상관을 통해 기능적 의미를 해석합니다. 또한 센서·소스 특징을 결합해 환자-대조군 분류 모델을 구성함으로써 임상 적용을 고려한 객관화 가능성을 확보하는 데 차별점이 있습니다.
관련 연구 성과
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2편
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연구 흐름
초기에는 성인 ADHD에서 약물 비투여 집단을 대상으로 MMN 특징이 전전두-전측부 전극에서 약화되고 소스 활성도 관련 영역에서 변화함을 확인했습니다. 이후 기분장애의 관점으로 확장하여 MDD와 양극성장애(BD)에서 MMN 진폭 및 소스 활성 차이가 기능 수준과 연관됨을 분석했습니다. 최근에는 MMN 기반 신경지표를 증상 및 기능 결과와 함께 해석하는 방향으로 연구를 심화하고, 센서·소스 특징 통합을 통해 진단 보조 성능을 높이려는 흐름을 형성하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Machine-learning-based diagnosis of drug-naive adult patients with attention-deficit hyperactivity disorder using mismatch negativity
Mismatch negativity indices and functional outcomes in unipolar and bipolar depression