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Lab

AI-powered, tailored digital therapeutics for the management of neuro-psychological disorders.

Research LAB

비침습 BCI 기반 로봇팔 제어 기술

• 의료 기술의 발전으로 고령화가 진행됨에 따라 전세계적으로 후천적 신경 손상 환자 증가
• 뇌파 신호의 시-공간 특징 추출 및 RCNN 기반 사용자 의도 인식 기술을 활용한 로봇팔 제어 기술 개발
• 상체 마비 환자의 재활 치료 및 삶의 질 향상에 기여하며 나아가 다양한 BCI 응용 기술 개발에 기여 가능


뇌파 기반 로봇팔 제어 의도인식 실험


RCNN을 활용한 동작 상상 의도 인식 성능

비침습적 두개내압 모니터링

  • 두개내압 신호는 뇌 손상 환자 상태에 대한 다양한 임상 정보를 제공하지만 측정 방법이 침습적임
  • 혈압, 혈류 속도 등 활용, 신호 생성이 가능한 GRNN 기반의 두개내압 예측 모델 개발
  • 침습적 측정으로 유발되는 감염 등의 부작용을 제거하며, 보다 나은 뇌 손상 환자 치료 및 관리 가능


두개내압 모니터링 방법

GRNN을 활용한 두개내압 예측 결과 (SDE=4.3 mmHg)


동맥혈압 모니터링의 아티팩트 제거

  • 환자 움직임, 혈전, 기계 오류 등에 기인하는 신호 아티팩트는 정확한 진단 및 치료 계획 수립 방해
  • 실시간 평가가 가능한 DBN 기반의 동맥 혈압 아티팩트 제거 기술 개발
    > 환자 상태 및 아티팩트 원인에 따라 신호 유형 다양
  • 신호 기반 진단 및 치료 계획의 정확도 향상에 기여

동맥혈압 모니터링 방법

DBN을 활용한 동맥혈압 아티펙트 제거 결과 (Acc=96%)


임상 신호 모니터링 장치의 허위 경보 탐지

  • 측정 문제로 발생하는 허위 경보는 빈번(94%)하며, 의료 환경 악화 및 환자 회복과 높은 관계가 있음
  • 동맥혈압 아티팩트 제거 기술 응용, DBN 기반 신호 모니터링 장치의 허위 경보 탐지 기술 개발
  • 참 경보의 양은 환자 예후와 높은 관계가 있었으며, 의료진 환경 개선 및 환자 예후 향상에 기여 가능


허위 경보 발생 상황

DBN을 활용한 허위 경보 탐지 및 제거 결과

MR 영상 뇌 구조물 분할

  • 정량적 뇌 영상 분석을 위해 필수적인 뇌 구조물 분할은 고급 의료 인력의 노동 집약적 작업으로 간주
  • 영상의 의미론적 분할이 가능한 DeCNN을 활용해 MR 영상의 뇌 구조물 분할 기술 개발
  • 대량의 데이터 자동 분석을 통해 수술 및 치료 경과 관찰 결과의 정량적 분석에 필요한 노동력 절감

노동 집약적인 뇌 구조물 수동 분할 방법

DeCNN을 활용한 뇌 구조물 분할 결과(DSC=.78)


MR-CT 공정합을 통한 CT 뇌 구조물 분할

  • 뇌 구조물 분할의 임상적 중요성에도 불구하고, CT의 낮은 분해능에 의해 육안을 통한 분할이 불가능함
  • 공정합을 위한 ICP 알고리즘의 SVM을 통한 매개변수 최적화 기술을 통해 CT-MR 공정합 기술 개발
  • 뇌 구조물 분할 기술과 함께 활용해 긴 경과 관찰 시 필요한 추가적 MR 촬영을 CT로 대체 가능


의료영상 공정합의 대표적인 예(PET+MRI)1)


MR-CT 공정합을 통한 뇌 CT의 구조물 분할 결과(DSC=.95)


허혈성 뇌 병변 분할

  • 출혈성 뇌 병변 분할은 급성 출혈성 뇌졸중 및 외상성 뇌손상 진단 및 치료 계획 수립의 핵심 요소
  • CT 영상의 국소 및 전체 영상 정보를 활용할 수 있는 다중 경로 CNN 기반 병변 분할 기술 개발
  • 출혈성 뇌 병변의 정확하고 빠른 부피 측정 통해 환자에게 신속하고 올바른 치료 계획 제공 가능


출혈성 뇌 병변의 발생 원인 및 병변 크기 평가 방법

다중 경로 CNN 구조 및 출혈성 뇌 병변 분할 결과(DSC=.90)

수면 무호흡증 감지

  • 심근경색, 뇌졸중 발생률을 높이는 수면 무호흡증 진단은 수면 중 측정된 생체신호 분석을 통해 수행
  • 긴 시계열 데이터 패턴 분석에 효과적인 LSTM-RNN을 활용하여 수면 무호흡증 감지 모델 개발
  • 수면 무호흡증 진단 편의성 제고 및 실시간 수면 상태 탐지를 통한 교정 치료 가능


정상 수면 및 수면 무호흡의 호흡 차이

LSTM-RNN을 활용한 수면 무호흡증 탐지 결과


심전도 신호를 활용한 심방세동 탐지

  • 심방세동은 재발 가능한 허혈성 뇌졸중 환자에 대해 24시간 신호 감시 필요
  • 특정 영역 신호 정보 및 주변 신호의 정보를 활용할 수 있는 LSTM을 활용한 심방 세동 탐지 기술 개발
  • 정확한 심방세동 탐지를 통해 재발성 뇌졸중 환자 재발률 65% 이상 감소 가능


심방 세동 탐지를 위한 24시간 신호 감시 방법

LSTM을 활용한 심방 세동 탐지 결과(Acc=79%)


치료 가능 치매 판별

  • 치료 가능 치매인 NPH는 증상, 영상 판독 결과가 알츠하이머 치매와 유사해 오진률이 높은 질병
  • 뇌수 역학 분석을 위한 PC-MRI, 뇌수 압력 신호 등 멀티모달 융합 CCANN 기반 NPH 진단 기술 개발
  • 불치병으로 알려진 치매의 5% 이상을 차지하는 NPH 진단을 통해 치매의 치료 가능성 제공


NPH와 알츠하이머 치매의 유사성

CCANN을 활용한 치료 가능 치매 판별 결과(Acc=91%)


인공지능 개인 응급구조사 시스템

  • 한국 노인 사망원인 2위의 심혈관 질환은 5분 이내의 골든 아워를 가져 독거 노인에게 치명적
  • 웨어러블 맥파 신호 활용, 실시간 데이터 처리를 위한 DBN 기반 심혈관 응급 상황 탐지 기술 개발
  • 독거 노인 응급 상황 발생시 응급실에 긴급 구조 알람을 전송함으로써, 치료 및 생존 가능성 제고


독거 노인 증가 추이 및 노인인구 사망 원인

개인 응급 구조사 시스템 개요



스트레스 정도 평가

  • 심정지, 우울증, 뇌졸중 등 교감신경계 질병의 주요 인자인 스트레스의 평가는 정성적 방법에 의존
  • 뇌파, 심전도, fNIRS 신호 이용, 멀티모달 분석이 가능한 MDSVC 기반 스트레스의 정도 평가 모델 개발
  • 환자의 주관 배제된 객관적인 스트레스 평가 기술로서, 다양한 질병의 조기 진단에 활용 가능


스트레스에 민감한 장기 / 기존 스트레스 평가 설문지

멀티모달 분석 기반 스트레스 평가 모델 개념도



인공 와우 이식수술 결과 예측

  • 인공 와우 이식수술 전, 환자의 수술 후 청력 개선여부를 예측하는 것은 수술시행여부 결정에 중요
  • 뇌파 신호 분석 및 뇌 활성화 패턴 인식 등 멀티모달 융합 CCANN 기반 객관적 청력 평가 기술 개발
  • 복합적 청력 손실 원인을 객관적으로 평가함으로써, 청력손실 환자의 인공 와우 이식수술 계획 수립 보조


인공 와우 이식수술 결과

인공 와우 수술결과 예측 모델 개요





채무자 연결 가능 최적 시간대 추천 기술
Best time to contact for debt collection

  • 금감원은 2016년 개정 “채권추심 업무 가이드라인”에서 일별 채무 독촉 시도 횟수를 5회 제한
  • 연체고객 행동패턴을 활용, 실시간 추천이 가능한 DBN 기반 채무자 연결 최적 시간대 추천 기술 개발
  • 채권 추심 업무 효율성 증대로 인한 노동력 절감 및 효율적인 채권 회수에 기여
  • Recent guideline for debt collection dictates to contact the customer in max. 5 time a day (Financial Supervisory Service, 2016)
  • By analyzing the behavioral patterns of the late-payment customers, DBN analysis was able to identify best time to contact, thereby decreasing the labour intensity and discomfort of the customers


전화상담원의 채권추심업무
Success and failure of contact to debtor

채무자 연결 가능 최적 시간 추천 모델의 성능
Performance of best time to contact model by period



3D 가상 피팅 솔루션
3D Virtual fitting room solution

  • 의류매장에서 빠르고 편리한 피팅을 경험 제공할 수 있는 가상 피팅 솔루션 개발과제 참여
  • 의복의 사이즈 변경에 따른 형태 변형이 가능한 CNN 기반 메쉬 변형 모델 개발
  • 메쉬 변형 모델을 활용하여 다양한 신체 치수를 가진 사용자의 맞춤형 3D 가상 드레스 피팅 기능 제공
  • Virtual fitting solution aims to allow the customers to more conveniently try their cloths,  which involves machine learning analysis of customer body types,  size of the cloths, etc.
  • CNN was employed to automatically change the 3D model mesh that reflects sizes of cloths
  • The solution provides fast, convenient virtual dress-fitting experience


가상 피팅 솔루션 키오스크 시연 현장
Virtual fitting demo


가상 피팅 솔루션 실행 화면(㈜KUMTech)
Examples of virtual fitting (KUMTech)