DGIST '파킨슨병 뇌파 변화 순간 포착' AI 분석 기술 개발

[대구=뉴시스] 박준 기자 = 대구경북과학기술원(DGIST)이 파킨슨병 뇌파 변화 순간 포착하는 AI(인공지능) 분석 기술을 개발했다.

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 최지웅 교수 연구팀은 국립금오공과대 김한준 교수, 고려대 진경환 교수, 한국뇌연구원 라종철 박사 연구팀과 뇌 신호에서 리듬과 그 아래 깔린 배경 신호를 높은 시해상도로 정밀하게 분리하는 딥러닝 분석 기술 'NONOS'를 개발했다고 27일 밝혔다.

연구팀은 배경 신호가 높은 주파수에서 세기가 기하급수적으로 약해지는 함수의 형태를 띠는 특성에 주목했다.

NONOS는 시간에 따라 기록된 뇌 신호를 입력받아 이 함수의 형태를 따르는 배경 성분만을 그대로 추출하도록 학습된 인공지능 모델이다.

또한 원래 신호에서 이렇게 추출된 배경 신호를 제거하게 되면 순수한 리듬 성분만 남게 돼 시간 해상도를 잃지 않고 두 성분의 빠른 변화를 포착할 수 있게 된다.

실제로 연구팀이 파킨슨병 환자의 뇌 신호에 대해 NONOS로 추출한 리듬을 분석한 결과 환자가 어느 발을 내딛을지 예측하는 성능(1에 가까울수록 정확)이 0.98로 기존 방법(0.54~0.79)보다 크게 향상됐다.

파킨슨병을 모방한 생쥐 실험에서도 기존 방법으로 확인하기 어려웠던 뇌심부자극술(전기치료)에 따른 베타파의 급격한 세기 감소를 NONOS만 민감하게 잡아냈다.

한편 이번 연구는 한국연구재단의 STEAM연구사업(BRIDGE융합연구개발), 뇌과학선도융합기술개발, 교육부의 글로컬랩 등의 지원을 받아 수행됐다.

이 논문은 DGIST 최지웅 교수와 국립금오공과대학교 김한준 교수가 공동교신저자, DGIST 전기전자컴퓨터공학과 김진모 석박사통합과정생이 제1저자로 참여했다.

연구 결과는 신경영상 분야 최상위 수준의 국제학술지 NeuroImage(뉴로이미지)에 게재됐다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]