초록 ▼

본 연구에서 고속 확산강조 영상법, 영상의 위상 정보를 복원 가능한 병렬 영상 기법, radial trajectory, 특수한 영상 획득 trajectory를 활용한 영상 획득 기법 및 복원 기술 등을 개발하여 고해상도 자기공명영상을 얻을 수 있게 되었음. 더불어 fMRI의 공간 패턴 정보간의 인과관계를 파악하는 분석 방법을 개발하여 새로운 정보를 확인할 수 있게 되었고, mind-reading 기법을 개선하여 많은 뇌 기능을 인식할 수 있는 기반을 마련하였음. 시각, 촉각, 운동과 관련된 낮은 레벨의 인지에서 기억의 높은 레벨의

본 연구에서 고속 확산강조 영상법, 영상의 위상 정보를 복원 가능한 병렬 영상 기법, radial trajectory, 특수한 영상 획득 trajectory를 활용한 영상 획득 기법 및 복원 기술 등을 개발하여 고해상도 자기공명영상을 얻을 수 있게 되었음. 더불어 fMRI의 공간 패턴 정보간의 인과관계를 파악하는 분석 방법을 개발하여 새로운 정보를 확인할 수 있게 되었고, mind-reading 기법을 개선하여 많은 뇌 기능을 인식할 수 있는 기반을 마련하였음. 시각, 촉각, 운동과 관련된 낮은 레벨의 인지에서 기억의 높은 레벨의 인지 단계에 이르기까지 해당하는 인지 실험을 수행. 인지관련 뇌 신호를 다양한 분석 방법을 통해 그 특징을 찾아내고 판단 모델을 위한 유의미한 결과를 얻어내었음. 인지기능 메커니즘을 이해하고 그것을 이용하기 위한 뇌신경정보 계산 모델을 기존 뇌과학, 행동발달이론을 기반으로 하여 모델을 제시, 뇌신경정보 분석기법 및 비침습적인 뇌-기계 인터페이스(BMI), 그리고 인지기능 계산모델들을 다양한 방법들로 접목하여 사람의 의도를 파악하여 여러 분야에 결과들을 활용해 나갈 수 있을 것이라 생각됨.

(출처:보고서 요약서 p.3)

Abstract ▼

Ⅳ. Research Results

1) Algorithms for high-resolution MRI image
- Fast acquisition os high-resolution DWI
- Development of parallel imaging technique and reconstruction of phase information
- Time-axis sampling and image reconstruction using radial trajectory
- Imaging and reconst

Ⅳ. Research Results

1) Algorithms for high-resolution MRI image
- Fast acquisition os high-resolution DWI
- Development of parallel imaging technique and reconstruction of phase information
- Time-axis sampling and image reconstruction using radial trajectory
- Imaging and reconstruction techniques using special trajectory

2) Advanced fMRI analysis method for grasping human intentions
- Pattern-based causality analysis method
- Advanced mind-reading technique

3) Determination model of cognition function
- Research of behavioral cognition using Brain-Machine Interface (BMI)
- Emotion reading using eye-tracking
- Comparison of activation and pattern by visual, tactile, and simultaneous both stimuli in multimodal regions in the brain
- Differences in the information processing of short-term memory and long-term memory
- Comparison of activity patterns between ultra-high field MRI and ultra-low field MRI
- Motor function recovery analysis of stroke patients using brain network analysis

4) Computational model of neurological information
- Object recognition model using deep convolutional neural network
- Modeling infants’ imitation of goal-directed action with RNNPB
- Pose-based human action recognition model using deep convolutional neural network
- Computationally efficient human pose estimation model with multi softmax deep convolutional neural network

(출처:SUMMARY p.6)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• SUMMARY ... 6
• CONTENTS ... 8
• 목차 ... 10
• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 12
• 1절. 연구개발의 목적 ... 12
• 2절. 연차별 연구개발의 목표 및 내용 ... 12
• 3절. 연구개발의 필요성 ... 13
• 제 2장 국내외 기술개발 현황 ... 14
• 1절. 국내 연구수준 ... 14
• 2절. 국내외 연구현황 ... 14
• 3절. 해외 연구개발 실적 ... 16
• 4절. 관련기술 국내외 특허 현황 ... 17
• 제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 20
• 1절. 고해상도 자기공명영상을 얻기 위한 알고리즘 개발 ... 20
• 1. 고해상도 확산 강조 영상법의 고속 획득 방법 연구 ... 20
• 2. 병렬 영상 기법 알고리즘 개발 및 영상 위상 정보 복원 ... 25
• 3. Radial trajectory을 이용한 시간축 샘플링 및 복원기법 개발 ... 28
• 4. 특수한 영상 획득 trajectory를 활용한 영상 획득 기법 및 복원 기술 개발 ... 35
• 2절. 의도 관련 fMRI 분석을 위한 개선된 알고리즘 개발 ... 37
• 1. fMRI 공간적 패턴 정보간의 인과관계를 파악하는 분석 방법 개발 ... 37
• 2. 개선된 Mind-reading 알고리즘 개발 ... 41
• 3절. 인지기능상태판단모델 ... 46
• 1. 뇌-기계 인터페이스(BMI)를 이용한 행동 인지에 관한 계산 모델 연구 ... 46
• 2. Eye-Tracking을 이용한 Emotion Reading ... 51
• 3. 시·촉각 다중감각 영역에서의 시각, 촉각, 동시 자극간의 비교 ... 54
• 4. 기능성자기공명영상을 이용한 장·단기 기억의 Encoding 및 Retrieval 기능 연구 ... 58
• 5. 자기장의 세기에 따른 뇌신호의 해독률 비교 연구 ... 61
• 6. 뇌 네트워크 분석 기반 뇌졸중 환자 운동 회복 분석 ... 63
• 4절. 통합적 뇌신경정보계산 모델 ... 67
• 1. Deep convolutional neural network를 이용한 물체 인식 ... 67
• 2. RNNPB 모델의 자기조직화-학습 과정으로 본 유아의 목표지향적 행동의 모방능력의 발달 과정에 대한 모델링 ... 70
• 3. Deep Convolutional Neural Network에 기반한 자세 기반 행동인식 모델 ... 76
• 4. Deep convolution network를 이용한 2차원 영상에서의 계산 효율적 자세 추정 ... 78
• 제 4 장 목표 달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 82
• 1절. 연구개발 목표의 달성도 ... 82
• 2절. 관련분야 기술발전 기여도 ... 83
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 87
• 1절. 연구개발결과의 활용방안 ... 87
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 89
• 제 7 장 연구시설ㆍ장비 현황 ... 92
• 제 8 장 참고문헌 ... 94
• 끝페이지 ... 99