경두개 시간 간섭 자극(transcranial temporal interfering stimulation, tTIS)은 인간의 뇌에 각각은 영향을 주지 않는 두 개의 고주파에서 박동을 사용함으로써 특정 기능과 관련된 뇌의 깊은 부위를 국소적으로 자극할 수 있다. 그러나 시뮬레이션의 복잡성과 비선형성은 계산 시간과 최적화 정밀도의 측면에서 이를 제한한다. 본 연구는 뇌의 깊은 부위를 정밀하게 자극할 수 있는 고정밀 전극(high-definition electrodes)의 간섭 전류 값을 신속하게 최적화하기 위하여, tTIS에 대한 비지도 신경망(unsupervised neural network, USNN)을 제안한다. 전극 전류 값의 생성을 담당하는 네트워크를, 생성된 자극과 목표 자극을 비교하여 최적화를 수행하도록 간섭 노출(interference exposure)을 계산하는 데 구축된 또 다른 네트워크에 연결하였다. 또한 16개의 현실적인 두부 모델을 사용한 계산 연구를 수행하였다. 아울러 성능과 특성의 관점에서 tTIS와 경두개 교류 전류 자극(transcranial alternating current stimulation, tACS)을 비교하였다. 제안된 방법은 깊은 영역을 표적으로 하거나 다중 표적 자극을 수행하더라도 목표 지점에서 가장 강한 자극을 생성하였다. 고정밀 tTIS는 표적 깊이에 의해 tACS보다 덜 영향을 받았으며, 깊은 영역에서 두 쌍(two-pair) 추론적(inferential) 자극을 사용하는 경우와 비교하여 오자극(mis-stimulation)이 감소하였다. 목표 자극을 위한 전극 전류의 최적화는 3분 내에 수행할 수 있었다. 본 연구에서 tTIS에 대한 제안된 USNN을 사용함으로써, tTIS의 전극 전류를 빠르고 정확하게 최적화할 수 있음을 입증하였다. 또한 경두개 전기 자극을 통해 뇌의 깊은 부위를 정밀하게 자극할 수 있는 가능성을 확인하였다.

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