71+
SCI 논문
생체신호 AI와 신경조절 전반의 연구 영역
66+
특허
등록 및 출원 지식재산
4+
대학병원 임상 네트워크
연구 협력을 위한 임상 네트워크
93%
수면 단계 분류 정확도
AI 기반 수면 단계 연구 지표
82%
수면 효율 개선
수면 지원 연구 결과
연구와 기술
Neural Decoding AI 기반
폐쇄루프 플랫폼.
NeuroTx는 AI 기반 디코딩, 바이오마커 분석, 적응형 폐쇄루프 신경조절을 통해 멀티모달 생체신호를 개인 맞춤형 중재 전략으로 전환합니다.
1. 수집
멀티신호 센싱
EEG, ECG, PPG, EMG, HRV, 활동 신호를 수집합니다.
2. 해석
Neural Decoding AI
Neural Decoding AI가 신경 상태와 바이오마커를 분석합니다.
3. 개인화
바이오마커 기반 모델
개인별 필요에 맞춰 바이오마커 기반 모델을 조정합니다.
4. 중재
폐쇄루프 신경중재
폐쇄루프 VNS, BCI, 디지털 솔루션으로 개인 맞춤형 신경중재를 지원합니다.
1
Neural Decoding AI
신경 및 자율신경 활동을 해석하는 AI 엔진.
2
멀티신호 통합
EEG, ECG, PPG, EMG, HRV, 모션 데이터를 통합.
3
바이오마커 기반 개인화
실시간 생리 신호를 바탕으로 개인별 모델 구축.
4
폐쇄루프 신경조절
적응형 VNS 타이밍과 파라미터 가이드.
5
BCI 플랫폼
이동, 재활, 의사소통을 위한 뇌신호 기반 제어.
임상 근거
연구 기반.
임상 중심.
플랫폼 지향.
NeuroTx 연구는 Neural Decoding AI, 폐쇄루프 VNS, 멀티신호 분석, BCI 기술 전반을 아우르며 개인 맞춤형 신경중재를 지원합니다.
연구 영역 보기
WillSleep™ 임상 연구
AI + VNS 기반 수면 품질 및 수면 효율 지원 연구.
폐쇄루프 VNS
생체신호 기반으로 자극 타이밍과 파라미터를 조정하는 비침습 신경조절 기술.
Neural Decoding AI
EEG, ECG, PPG, HRV 등 멀티모달 신호를 해석하는 AI 분석 엔진.
BCI 플랫폼
이동, 재활, 의사소통 지원을 위해 설계된 통합 AR-BCI 제어 기술.
주요 논문
수면과 신경조절 과학을 발전시킵니다.
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS (2025)
NeuroXAI: Adaptive, robust, explainable surrogate framework for determination of channel importance in EEG application
Choel-Hui Lee, Daesun Ahn, Hakseung Kim, Eun Jin Ha, Jung-Bin Kim, Dong-Joo Kim
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS (2024)Hyperosmolar therapy response in traumatic brain injury: Explainable artificial intelligence based long-term time series forecasting approach
Min-Kyung Jung, Tae Hoon Roh, Hakseung Kim, Eun Jin Ha, Dukyong Yoon, Chan Min Park, Se-Hyuk Kim, Namkyu You, Dong-Joo Kim
COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE (2023)Effects of altered functional connectivity on motor imagery brain-computer interfaces based on the laterality of paralysis in hemiplegia patients
Seho Lee, Hakseung Kim, Jung Bin Kim, Dong-Joo Kim
IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS (2023)Prediction of Serious Intracranial Hypertension from Low-Resolution Neuromonitoring in Traumatic Brain Injury: An Explainable Machine Learning Approach
Min-Kyung Jung, Daesun Ahn, Chan Min Park, Eun Jin Ha, Tae Hoon Roh, Nam Kyu You, Dukyong Yoon, Hakseung Kim, Se-Hyuk Kim, Dong-Joo Kim
JOURNAL OF AMBIENT INTELLIGENCE AND HUMANIZED COMPUTING (2022)SleepExpertNet: high-performance and class-balanced deep learning approach inspired from expert neurologists for sleep stage classification
Choel-Hui Lee, Hyun-Ji Kim, Young-Tak Kim, Hakseung Kim, Jung-Bin Kim, Dong-Joo Kim
대학병원 네트워크
뇌공학 연구
임상 신경과 협력
글로벌 연구 파트너
규제 전략
제품 사업화
네트워크 영역은 협력 카테고리와 사업화 경로로 제시됩니다.
실행되는 과학
복잡한 데이터를
의미 있는 변화로.
NeuroTx는 멀티모달 생체신호를 Neural Decoding AI로 처리해 개인화 인사이트와 적응형 중재 전략을 만듭니다.
실시간 신경 디코딩
적응형 인사이트
지속 학습
Neural Decoding 대시보드
생체신호 개요
87수면 / 신경 상태 점수
각성 7%
REM 21%
얕은 수면 50%
깊은 수면 22%
신경 상태 균형
균형
최적 범위
HRV
62
ms
호흡수
14.2
brpm
피부 온도
+0.3
기준 대비 C
회복 지수
91
최적
연구 데이터 시각화이며 개인별 결과는 다를 수 있습니다.