의사결정 신경과학 연구실

뇌인지과학과 정재승

의사결정 신경과학 연구실은 뇌인지과학과에 소속된 연구실로, 뇌파(EEG), 뇌-기계 인터페이스, 기계 학습, 신경 역학 등 다양한 연구 주제를 다루고 있습니다. 최근 3년간 주요 연구 성과로는 두 채널 EEG 기반의 공황 장애 및 주요 우울 장애 진단, 상상 손 움직임의 뇌-기계 인터페이스를 위한 전기피질도 해독, 사이버 멀미의 뇌파 미세 상태 및 기능적 연결성 연구 등이 있습니다. 또한, 강화 학습 중 편향-분산 트레이드오프를 해결하기 위한 전두엽 솔루션 연구와 알츠하이머병 임상 시험을 위한 휴지 상태 EEG 리듬 측정 연구도 수행하였습니다. 이러한 연구 성과들은 다양한 기업과의 협력을 통해 실질적인 응용 가능성을 높이고 있습니다.

Neurodynamics

EEG

Brain-Machine Interface

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

이중 채널 EEG 기반 정신질환 진단 연구

이 연구는 이중 채널 EEG를 활용하여 공황장애와 주요 우울장애를 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 비선형 동적 방법과 머신러닝 알고리즘을 결합하여 뇌의 복잡한 신호 패턴을 분석하고, 이를 통해 환자의 상태를 정확하게 분류 및 진단할 수 있는 모델을 구축합니다. 이 연구는 정신 질환의 조기 진단 및 치료에 중요한 기여를 할 수 있으며, 실용적인 임상 도구로 발전할 가능성이 높습니다.

주요 논문

발행물 전체보기

Two-channel EEG based diagnosis of panic disorder and major depressive disorder using machine learning and non-linear dynamical methods

Adedoyin Aderinwale, Gemechu Bekele Tolossa, Ah Young Kim, Eun Hye Jang, Yong-il Lee, Hong Jin Jeon, Hyewon Kim, Han Young Yu*, Jaeseung Jeong*

Psychiatry Research: Neuroimaging, 2023

Decoding trajectories of imagined hand movement using electrocorticograms for brain–machine interface

Sang Jin Jang*, Yu Jin Yang, Seokyun Ryun, June Sic Kim, Chun Kee Chung, Jaeseung Jeong*

Journal of Neural Engineering, 2022

Electroencephalogram microstates and functional connectivity of cybersickness

Sungu Nam, Kyoung-Mi Jang, Moonyoung Kwon, Hyun Kyoon Lim*, Jaeseung Jeong*

Frontiers in Human Neuroscience, 2022