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NTIS 바로가기電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, v.42 no.2 = no.369, 2015년, pp.40 - 44
김창업 (서울대학교 의과대학 신경면역 정보저장 네트워크 연구센터) , 김상정 (서울대학교 의과대학 신경면역 정보저장 네트워크 연구센터)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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뇌 신경망 데이터는 어떻게 구분할 수 있는가? | 뇌 신경망 데이터는 크게 거시수준(large-scale level) 데이터와 중간(meso), 혹은 미시수준(micro-scale level)의 데이터로 구분될 수 있다. 전자는 주로 인간을 대상으로 한 뇌영상 연구(fMRI, PET, MEG, EEG 등)를 통해 얻어지며 뇌의 넓은 범위를 포함하지만 개별 세포수준의 정보가 아닌 영역(region) 수준에서의 데이터를 제공한다. | |
Seed-based analysis의 기능은 무엇인가? | 기능적 연결성 연구는 초기 관심 영역간의 연결성을 조사하는 연구에서 시작하여 seed-based analysis와 brain network analysis로 발전하였다. Seed-based analysis는 관심 영역(주로 특정 행위, 혹은 질병 상태에서 높은 활성을 보인 영역)의 voxel을 seed로 설정하고, seed voxel과 나머지 전체 voxel들간의 연결성을 조사한다. 관심 영역과 뇌 전체 영역간의 연결관계를 파악할 수 있으나, 관심영역 설정 단계에서 연구자의 편견이 들어갈 수 있는 단점이 있으며, 뇌의 신경망을 전체적으로 조망할 수는 없다는 한계가 있다. | |
Seed-based analysis의 단점과 한계는 무엇인가? | Seed-based analysis는 관심 영역(주로 특정 행위, 혹은 질병 상태에서 높은 활성을 보인 영역)의 voxel을 seed로 설정하고, seed voxel과 나머지 전체 voxel들간의 연결성을 조사한다. 관심 영역과 뇌 전체 영역간의 연결관계를 파악할 수 있으나, 관심영역 설정 단계에서 연구자의 편견이 들어갈 수 있는 단점이 있으며, 뇌의 신경망을 전체적으로 조망할 수는 없다는 한계가 있다. Brain network analysis는 뇌 영역들을 node로, 정의한 연결성을 edge로 표현하여 그래프(graph)를 구성하고, 복잡계 네트워크(complex network) 이론을 적용하여 신경망의 topology를 분석한다(<그림 2>). |
http://www.braininitiative.nih.gov/2025/index.htm.
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