"AI는 뇌파 속 잡음 걷어내 파킨슨병 움직임 읽는다"…DGIST, 보행 예측 정확도 높이는 AI 개발↗ (원문, 새 창)

DGIST 최지웅 교수 연구팀이 뇌 신호 속 주기적 진동 성분과 비주기적 배경 성분을 높은 시간 해상도로 분리하는 딥러닝 기술 '노노스(NONOS)'를 개발했다. 파킨슨병 환자의 뇌 신호를 분석한 결과, 보행 중 어느 발을 내디딜지 예측하는 성능(auROC)이 0.98을 기록해 기존 기법의 0.54~0.79보다 크게 향상됐다. 전기자극 치료에 따른 베타파 변화도 기존 기술보다 민감하게 검출해, 환자 상태에 맞춰 자극을 조절하는 적응형 뇌심부자극(aDBS) 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다. 연구 결과는 국제학술지 '뉴로이미지'에 게재됐다.

• 유넷(U-Net) 기반 땅떠닝으로 뇌파의 1/f 배거 성분을 추출·제거해 볰타파만 분리
• 파킨슨병 환자 데이타로 발내때 예삡 성뚥(auROC) 0.98, 가존 기법 대비 크게 향상(0.54~0.79)
• 6-OHDA 파킨슨병 미니케에서 들에요 전기자급(DBS) 적용 시 볰타파 감소도 더 정밀하게 감지
• 환자 상태에 맞춰 전기자급을 조절하는 적응형 뇌심부자급(aDBS) 기술 발전에 기여 기대