뇌졸중 환자의 개인별 자기공명영상 기반 뇌전도도 모델 생성 및 이를 이용한 자율속도 트레드밀 훈련 시 뇌전도 분석 연구 = EEG Analysis based on subject-specific MRI data during self-paced treadmill training of patients post stroke

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사용자의 움직임에 기반하여 속도를 조절하는 자율 속도 트레드밀은 사용자의 보행 의도를 읽어 기존의 트레드밀 시스템보다 능동적인 훈련을 제공할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 이 사실을 검증하기 위해 뇌졸중 환자를 대상으로 자율 속도 트레드밀과 고정 속도 트레드밀 환경에서 보행 시 나타나는 뇌전도 신호를 비교하였다. 두피에 부착된 전극을 통해 뇌전도를 측정하였으며, 신호의 분석을 위해 피험자의 자기공명영상을 두피, 두개골, 회백질, 백질, 뇌척수액, 병변의 영역으로 분할하였다. 병변의 전기 전도도를 병변의 밝기에 따라 결정하였으며, 병변이 포함된 도체 모델과 병변이 포함되지 않은 도체 모델의 차이를 알아보았다. 그리고, 병변이 포함된 도체 모델을 기반으로 독립 성분 분석 및 쌍극자 피팅 기술을 사용해 각 신호원에서의 시간-주파수 성분을 분석하였다. 그 결과, 병변이 포함된 도체 모델과 그렇지 않은 모델의 차이를 발견할 수 있었고, 운동피질과 전운동피질, 후두정피질에서 움직임과 관련된 뇌 활동인 뮤와 베타 구간의 비동기화 신호를 관찰하였으며, 전측 대상 피질과 전운동피질에서 낮은 감마 구간의 동기화 신호를 관찰하였다.
Advisors
박형순researcherPark, Hyung-soonresearcher
Description
한국과학기술원 :기계공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2019
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 기계공학과, 2019.2,[vi, 53 p. :]

Keywords

뇌졸중▼a뇌파▼a자율속도 트레드밀▼a뇌 영상 분할▼a머리 도체 모델▼a운동피질▼a신경재활; stroke▼aelectroencephalography▼aself-paced treadmil▼abrain segmentation▼avolume conduction model▼aneuro rehabilitation

URI
http://hdl.handle.net/10203/265865
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=843057&flag=dissertation
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ME-Theses_Master(석사논문)
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