다중 양식(EEG·fNIRS·VR) 신호 기반 진단 및 중재효과 평가 연구

Multi-modal (EEG·fNIRS·VR) signal-based diagnosis and intervention effect evaluation research

연구 내용

EEG의 40-Hz ASSR·ERP 및 수면 EEG를 기계학습으로 분류하고, fNIRS로 전전두 활성 변화를 해석하며, VR 노출치료를 통한 트라우마 중재 기획과 연계하는 연구

본 분야는 질환 진단과 기능 변화를 객관화하기 위해 다중 신호 양식을 결합합니다. 조현병에서는 40-Hz 청각 정상상태 반응(ASSR)을 자극 간격(ISI) 조건별로 측정해 전력 및 ITC뿐 아니라 지연·기울기 등 추가 지표의 변화를 분석하고, 정신병 증상 및 인지 속도와의 관련성을 평가합니다. 이명에서는 oddball 패러다임 기반 N2·P3 구성요소와 source density를 추출하고, 센서·소스 특징을 통합해 분류 모델을 구성합니다. 수면 무호흡에서는 다채널 수면 EEG 기반 분류를 수행하며, fNIRS로는 전전두 피질의 HbO 변화를 가상 구매 상황에서 해석합니다. 동시에 COVID-19 트라우마에 대한 VR 노출치료 프로그램 개발 과제를 통해 중재 설계 관점의 연구도 병행합니다.

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

초기에는 청각 신경생리 지표의 측정 조건(예: ISI)에 따른 40-Hz ASSR 변동성을 체계적으로 분석해 신뢰 가능한 생리 지표 구성을 시도했습니다. 이후 ERP 기반 신경 처리 변화(N2·P3)와 소스 분석을 결합하여 이명 환자 분류 성능과 인지 기능 연계를 탐색했습니다. 한편 다채널 수면 EEG로 확장해 수면장애 분류 문제를 다루었으며, fNIRS를 활용한 가상 구매 상황 연구로 비임상 영역의 신호 해석 역량을 확장했습니다. 최근에는 COVID-19 트라우마 VR 치료기술 개발 과제를 통해 치료 중재 프로그램의 기획·검증으로 연구를 연결하고 있습니다.

활용 가능성

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

40-Hz ASSR 측정 프로토콜 최적화
이명 ERP 기반 객관 진단 보조
N2-P3 소스 기반 신경지표
수면 EEG 기반 수면무호흡 분류
ISI 조건 영향도 반영한 분석
fNIRS 기반 전전두 활성 해석
가상 구매 의사결정 바이오마커
VR 노출치료 프로그램 설계
트라우마 중재효과 검증 체계
다중 양식 신호 통합 분석 파이프라인