KR102373762B1 - 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램 - Google Patents

전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램 Download PDF

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Abstract

전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램이 제공된다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위하여 수행되는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법에 있어서, 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치를 이용하여, 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계 및 상기 전기 자극을 시뮬레이션한 결과를 이용하여, 상기 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램{METHOD, SERVER AND COMPUTER PROGRAM FOR FILTERING STIMULUS POSITION FOR ELECTRICAL STIMULATION SIMULATION}
본 발명의 다양한 실시예는 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위하여 수행되는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램에 관한 것이다.
뇌는 인체 머리의 내부 기관으로 신경계의 최고 중추기관이며, 대뇌, 소뇌, 중간뇌, 다리뇌, 연수로 나뉘어진다. 또한, 뇌는 뉴런 활동 준위의 합이 뇌의 표피에서 측정되는 신호인 뇌파를 발생한다.
뇌의 상태를 측정하는 방법으로, 먼저 두피에 전극을 구비한 패드를 장착하여 전극으로부터 수신되는 뇌파를 측정해 검사하는 EEG(electroencephalogram) 검사, 또는, 뇌를 방사선이나 초음파를 이용하여 여러 각도에서 단층 촬영해 검사하는 CT 검사, 자기공명에 의해 뇌를 촬영하는 MRI 검사 등이 있다.
다양한 개념들이 뇌 구조들의 신경 자극 분야에 알려져 있으며, 뇌를 자극시켜서 소정의 목적을 달성하는 두뇌자극술은 크게 침습식 두뇌자극술(invasive brain stimulation)과 비침습식 두뇌자극술(non-invasive brain stimulation)로 구분된다.
침습식 두뇌자극술은 수술을 통해 전극을 뇌에 침투시키고 전기 신호를 인가하는 방법이며, 비침습식 두뇌자극술은 두개골 내부로 전극을 침습하지 않고 뇌를 자극하여 소정의 효과를 달성하는 방법이다.
구체적인 두뇌자극술로는, 심부 전기 자극법(deep electrical stimulation), 경두개 자기 자극법(Transcranial Magnetic Stimulation, TMS), 경두개 전기 자극법(Transcranial Electrical Stimulation, TES), 경두개 직류 자극법(transcranial Direct Current Stimulation, tDCS) 및 경두개 랜덤 노이즈 자극법(transcranial Random Noise Stimulation, tRNS) 등이 있다.
이 가운데 경두개 직류 자극법(tDCS)을 이용한 뇌 전기 자극 기술은, 상대적으로 간단한 비침습식 두뇌자극술 가운데 하나로써, 인지 능력 향상이나 우울증, ADHD(Attention Deficit Hyperactivity Disorder), 간질, 치매, 수면장애 등 다양한 뇌신경 질환 치료에 효과가 있는 것으로 알려져 있어 이와 관련된 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다.
경두개 직류 자극(tDCS) 장치를 이용하여 뇌를 자극하는 방법은, 직류 전류를 발생시키는 경두개 직류 자극(tDCS) 장치에 양극 전극(Anode)과 음극 전극(Cathode)을 연결하여, 양극 전극(Anode)에 전류를 주입하면 전류는 대뇌를 거처 음극 전극(Cathode)으로 다시 들어오게 된다.
이 경우, 양극 전극(Anode)에서부터 음극 전극(Cathode)으로 전류가 흐르며 대뇌를 자극하는데, 치료 방법에 따라 전기자극 방향을 바꿀 필요도 있다.
한편, 종래의 경두개 직류 자극법은 사용자가 직접 부착하고자 하는 위치를 선택하고, 선택한 위치에 전극을 부착하기 때문에, 사용자가 선택한 전극의 위치가 뇌의 목표 지점 즉, 전기 자극을 가하고자 하는 지점을 정확하게 자극할 수 있는 위치인지를 확실하게 알 수 없다는 문제가 있다.
또한, 사용자가 선택한 위치가 뇌의 목표 지점을 정확하게 자극할 수 있는 위치라 하더라도, 사용자가 선택한 위치에 정확하게 전극을 해당 위치에 부착하기 어렵고, 특히 동일한 자극을 반복적으로 가하기 위하여 동일한 위치에 반복적으로 전극을 부착하는 것이 매우 어렵다는 문제가 있다.
한국등록특허 제10-1758903호 (2017.07.11)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 기 설정된 가이드 시스템(예: 10-20 system)에 따른 복수의 자극 위치를 이용하여 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하고, 전기 자극을 시뮬레이션한 결과를 이용하여 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정함으로써, 목표 지점에 정확하게 전기 자극을 가할 수 있을 뿐만 아니라, 주변 다른 지점에 가해지는 영향을 줄여 부작용이 최소화되도록 최적의 자극 위치 조합을 결정 및 안내할 수 있는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 대한 전기 자극을 정확하게 가할 수 있는 최적 자극 위치 조합을 결정하되, 사용자가 사용하는 경두개 직류 자극 장치에 포함된 전극의 개수 즉, 이용 가능한 전극의 개수에 기초하여 최적 자극 위치 조합을 보정함으로써, 서로 다른 전극 개수를 가지는 다양한 종류의 경두개 직류 자극 장치에 모두 적용할 수 있는 최적 자극 위치 조합을 제공할 뿐만 아니라, 한정적인 개수의 전극으로 최대의 효율을 도출할 수 있는 최적 자극 위치 조합을 제공할 수 있는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 대한 전기 자극을 정확하게 가할 수 있는 최적 자극 위치 조합을 결정하되, 대상체의 신체적 특징이나 두부에 발생한 질병, 부상 등과 같은 이유로 전극 부착이 불가능하여 정확한 전기 자극을 가할 수 없는 자극 위치를 필터링 즉, 실제로 전극을 부착하여 정확한 전기 자극을 가할 수 있는 자극 위치만을 고려하여 최적 자극 위치 조합을 결정할 수 있는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위하여 수행되는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법에 있어서, 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치를 이용하여, 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계 및 상기 전기 자극을 시뮬레이션한 결과를 이용하여, 상기 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계는, 상기 대상체의 뇌에 대응하는 3차원 뇌지도를 생성하는 단계 및 상기 생성된 3차원 뇌지도를 이용하여 상기 복수의 자극 위치를 이용한 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 3차원 뇌지도를 생성하는 단계는, 상기 대상체의 뇌에 대한 MRI 영상을 획득하는 단계, 상기 획득된 MRI 영상을 복수의 영역으로 분할(Segmentation)하는 단계, 상기 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상을 이용하여 3차원 뇌 영상을 생성하는 단계 및 상기 생성된 3차원 뇌 영상에 포함된 복수의 영역 각각에 대한 속성에 기초하여, 복수의 격자(mesh)로 구성된 3차원 뇌지도를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가할 최대 자극 위치의 개수를 설정하는 단계를 더 포함하며, 상기 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계는, 상기 결정된 최적 자극 위치 조합에 포함된 최적 자극 위치의 개수와 상기 설정된 최대 자극 위치의 개수를 비교하여 상기 결정된 최적 자극 위치 조합을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 결정된 최적 자극 위치 조합을 보정하는 단계는, 상기 결정된 최적 자극 위치 조합에 포함된 복수의 최적 자극 위치의 개수가 상기 설정된 최대 자극 위치의 개수를 초과하는 경우, 상기 복수의 최적 자극 위치 각각의 중요도에 기초하여 상기 복수의 최적 자극 위치 중 적어도 하나의 최적 자극 위치를 선택하되, 상기 선택된 적어도 하나의 최적 자극 위치의 개수는 상기 설정된 최대 자극 위치의 개수 이하인, 단계 및 상기 선택된 적어도 하나의 최적 자극 위치만을 이용하여 전기 자극을 시뮬레이션하고, 상기 선택된 적어도 하나의 최적 자극 위치만을 이용하여 전기 자극을 시뮬레이션한 결과를 이용하여 상기 결정된 최적 자극 위치 조합을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 결정된 최적 자극 위치 조합에 포함된 복수의 최적 자극 위치의 개수가 상기 설정된 최대 자극 위치의 개수 이하인 경우, 상기 결정된 최적 자극 위치 조합에 대한 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계는, 상기 결정된 최적 자극 위치 조합에 포함된 복수의 최적 자극 위치 각각에 인가되는 복수의 전류값을 기 설정된 전류 해상도를 기준으로 표준화하는 단계, 상기 표준화된 복수의 전류값 각각이 상기 기 설정된 전류 해상도의 배수가 되도록 상기 표준화된 복수의 전류값 각각을 1차 보정하는 단계 및 상기 1차 보정된 복수의 전류값의 총합에 기초하여, 상기 1차 보정된 복수의 전류값 중 적어도 하나의 전류값을 2차 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 2차 보정하는 단계는, 상기 1차 보정된 복수의 전류값의 총합이 0이 아닌 경우, 상기 복수의 최적 자극 위치 각각의 중요도에 기초하여 상기 복수의 최적 자극 위치 중 적어도 하나의 최적 자극 위치를 선택하되, 상기 선택된 적어도 하나의 최적 자극 위치의 개수는 상기 1차 보정된 복수의 전류값의 총합의 크기에 따라 결정되는 것인, 단계 및 상기 1차 보정된 복수의 전류값의 총합이 0이 되도록 상기 선택된 적어도 하나의 최적 자극 위치에 대응되는 1차 보정된 전류값을 2차 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계는, 상기 1차 보정된 복수의 전류값의 총합이 0인 경우, 상기 1차 보정된 복수의 전류값 각각에 상기 기 설정된 전류 해상도를 곱한 값을 포함하는 상기 결정된 최적 자극 위치 조합에 대한 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계는, 상기 복수의 자극 위치 중 기 설정된 조건에 대응하는 자극 위치를 필터링하는 단계 및 상기 복수의 자극 위치 중 상기 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치를 이용하여 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계를 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링서버는, 프로세서, 네트워크 인터페이스, 메모리 및 상기 메모리에 로드(load)되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되, 상기 컴퓨터 프로그램은, 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치를 이용하여, 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 인스트럭션(instruction) 및 상기 전기 자극을 시뮬레이션한 결과를 이용하여, 상기 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정하는 인스트럭션을 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터프로그램은, 컴퓨팅 장치와 결합되어, 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치를 이용하여, 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계 및 상기 전기 자극을 시뮬레이션한 결과를 이용하여, 상기 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 기 설정된 가이드 시스템(예: 10-20 system)에 따른 복수의 자극 위치를 이용하여 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하고, 전기 자극을 시뮬레이션한 결과를 이용하여 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정함으로써, 목표 지점에 정확하게 전기 자극을 가할 수 있을 뿐만 아니라, 주변 다른 지점에 가해지는 영향을 줄여 부작용이 최소화되도록 최적의 자극 위치 조합을 결정 및 안내할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 대한 전기 자극을 정확하게 가할 수 있는 최적 자극 위치 조합을 결정하되, 사용자가 사용하는 경두개 직류 자극 장치에 포함된 전극의 개수 즉, 이용 가능한 전극의 개수에 기초하여 최적 자극 위치 조합을 보정함으로써, 서로 다른 전극 개수를 가지는 다양한 종류의 경두개 직류 자극 장치에 모두 적용할 수 있는 최적 자극 위치 조합을 제공할 뿐만 아니라, 한정적인 개수의 전극으로 최대의 효율을 도출할 수 있는 최적 자극 위치 조합을 제공할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 대한 전기 자극을 정확하게 가할 수 있는 최적 자극 위치 조합을 결정하되, 대상체의 신체적 특징이나 두부에 발생한 질병, 부상 등과 같은 이유로 전극 부착이 불가능하여 정확한 전기 자극을 가할 수 없는 자극 위치를 필터링함으로써, 시뮬레이션을 수행하는 과정에서 불필요한 연산을 줄여 최적 자극 위치 조합을 결정하는 속도를 향상시킬 수 있고, 실제로 전극을 부착하여 정확한 전기 자극을 가할 수 있는 자극 위치만을 고려하여 결정된 최적 자극 위치 조합을 결정할 수 있다는 이점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링서버의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법의 순서도이다.
도 4는 다양한 실시예에서, 3차원 뇌지도를 이용하여 전기 자극을 시뮬레이션하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 다양한 실시예에서, 대상체의 뇌에 대한 MRI 영상과 이를 분할한 결과를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예에서, 연결 구성요소(Connected component)기반의 노이즈 제거를 수행하여 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상의 노이즈를 제거하는 과정을 도시한 도면이다.
도 7은 다양한 실시예에서, 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상을 홀 리젝션(Hole rejection) 처리하고, 이를 이용하여 3차원 뇌 영상을 생성하는 과정을 도시한 도면이다.
도 8은 다양한 실시예에서, 10-20 시스템에 따른 복수의 자극 위치 중 최적 자극 위치 조합이 결정된 형태를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 9는 다양한 실시예에서, 자극 위치를 필터링하여 전기 자극을 시뮬레이션하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 다양한 실시예에서, 필터링 대상 영역을 설정하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 형태를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 11은 다양한 실시예에서, 대상체의 뇌 영역을 좌반구 영역과 우반구 영역으로 구분할 형태를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 12는 다양한 실시예에서, 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링서버가 제공하는 제1 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 13은 다양한 실시예에서, 이용 가능한 전극 개수가 제한됨에 따라 최적 자극 위치 조합을 보정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 14 및 15는 다양한 실시예에서, 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링서버가 제공하는 제2 UI를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 16은 다양한 실시예에서, 경두개 직류 자극(tDCS) 장치의 전류 해상도에 따라 자극 위치에 가할 전류값을 보정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 17 및 18은 다양한 실시예에서, 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링서버가 제공하는 제3 UI를 예시적으로 도시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링시스템은 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링서버(100)(이하, "서버(100)"), 사용자 단말(200) 및 외부 서버(300)를 포함할 수 있다.
여기서, 도 1에 도시된 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
일 실시예에서, 서버(100)는 경두개 직류 자극법(tDCS)에 따라 대상체(예: 환자)의 뇌의 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정할 수 있고, 결정된 최적 자극 위치 조합에 대한 정보를 제공함으로써, 대상체 또는 대상체에 경두개 직류 자극법을 수행하고자 하는 사용자가 적절한 위치에 전극을 부착하여 전기 자극을 수행하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 경두개 직류 자극법을 수행하기 위하여 대상체의 뇌에 대한 복수의 자극 위치를 정의하는 기 설정된 가이드 시스템에 기초하여 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션할 수 있고, 시뮬레이션의 결과를 이용하여 특정 목표 지점에 정확하게 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정할 수 있으며, 결정된 최적 자극 위치 조합에 대한 정보를 제공할 수 있다.
이때, 상기의 방법에 따라 결정 및 제공되는 최적 자극 위치 조합에 대한 정보는, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 정확하게 전기 자극을 가할 수 있도록 하는 전극 부착 위치에 대한 정보를 포함할 뿐만 아니라, 각각의 자극 위치에 부착되는 전극을 통해 어느 정도의 크기의 전류값을 얼마 동안 인가할 지(즉, 전류값, 전류 인가 시간 등)에 대한 정보도 포함될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 네트워크(400)를 통해 사용자 단말(200)과 연결될 수 있고, 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 서비스 및 이를 이용하여 결정된 최적 자극 위치 조합에 대한 정보를 제공하는 서비스를 제공할 수 있다. 이때, 서버(100)가 제공하는 서비스를 웹(Web) 또는 애플리케이션(Application) 형태로 구현되어 제공될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
여기서, 사용자 단말(200)은 서버(100)가 제공하는 애플리케이션 형태의 서비스를 실행하기 위하여, 애플리케이션 구동이 가능한 운영체제를 포함할 수 있고, 서버(100)가 제공하는 UI(예: 도 12의 제1 UI(50), 도 14 및 15의 제2 UI(60), 도 17 및 18의 제3 UI(70))를 출력하기 위하여 소정의 영역에 디스플레이를 포함하는 스마트폰(Smartphone)일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자 단말(200)은 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 패드(Smartpad), 타블렛PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
또한, 여기서, 네트워크(400)는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(400)는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다.
또한, 여기서, 무선 데이터 통신망은 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
일 실시예에서, 외부 서버(300)는 네트워크(400)를 통해 서버(100)와 연결될 수 있으며, 서버(100)가 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법을 수행하기 위하여 필요한 각종 정보 및 데이터(예: 사전연산 정보, 시뮬레이션을 위한 계산 모델 등)를 제공할 수 있고, 서버(100)가 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법을 수행함에 따라 생성되는 각종 정보 및 데이터를 제공받아 저장 및 관리할 수 있다.
다양한 실시예에서, 외부 서버(300)는 서버(100)의 외부에 별도로 구비되는 저장 서버일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 이하, 도 2를 참조하여, 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법을 수행하는 서버(100)의 하드웨어 구성에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링서버의 하드웨어 구성도이다.
도 2를 참조하면, 다양한 실시예에서, 서버(100)는 하나 이상의 프로세서(110), 프로세서(110)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(151)을 로드(Load)하는 메모리(120), 버스(130), 통신 인터페이스(140) 및 컴퓨터 프로그램(151)을 저장하는 스토리지(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 도 2에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(110)는 서버(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(110)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있으며, 서버(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(120)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(150)로부터 컴퓨터 프로그램(151)을 로드할 수 있다. 메모리(120)에 컴퓨터 프로그램(151)이 로드되면, 프로세서(110)는 컴퓨터 프로그램(151)을 구성하는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 상기 방법/동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 개시의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
버스(130)는 서버(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(130)는 주소 버스(address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(140)는 서버(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(140)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 생략될 수도 있다.
스토리지(150)는 컴퓨터 프로그램(151)을 비 임시적으로 저장할 수 있다. 서버(100)를 통해 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 프로세스를 수행하는 경우, 스토리지(150)는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 프로세스를 제공하기 위하여 필요한 각종 정보를 저장할 수 있다.
스토리지(150)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
컴퓨터 프로그램(151)은 메모리(120)에 로드될 때 프로세서(110)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 방법/동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램(151)은 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치를 이용하여, 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계 및 전기 자극을 시뮬레이션한 결과를 이용하여, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계를 포함하는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.
또한, 컴퓨터 프로그램(151)은 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치 중 기 설정된 조건에 대응되는 자극 위치를 필터링하는 단계 및 복수의 자극 위치 중 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치를 이용하여 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계를 포함하는 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명될 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 이하, 도 3 내지 18을 참조하여, 서버(100)가 수행하는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법의 순서도이다.
도 3을 참조하면, S110 단계에서, 서버(100)는 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치를 이용하여, 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
여기서, 기 설정된 가이드 시스템은 경두개 직류 자극법을 가이드하기 위하여, 대상체의 뇌에 대한 복수의 자극 위치를 사전에 정의하고, 이에 따라 뇌의 목표 지점에 전기 자극을 가할 수 있도록 전극 부착 위치를 안내하는 시스템을 의미할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 가이드 시스템은 도 8에 도시된 바와 같이, 국제 10-20 체계 표준전극 부착 방법에 따른 뇌파 측정 10-20 시스템(40)일 수 있으며, 복수의 자극 위치는 10-20 시스템에 따라 대상체의 두부에 복수의 뇌파 측정 채널(19, 24, 68, 128 또는 256 개로, 캡 또는 개별 전극)이 부착되는 위치를 의미하는 것일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 대상체의 뇌에 대응하는 3차원 뇌지도를 생성하고, 생성된 3차원 뇌지도를 이용하여 복수의 자극 위치를 이용한 전기 자극을 시뮬레이션할 수 있다. 이하, 도 4 내지 7을 참조하여 설명하도록 한다.
도 4는 다양한 실시예에서, 3차원 뇌지도를 이용하여 전기 자극을 시뮬레이션하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4를 참조하면, S210 단계에서, 서버(100)는 대상체의 뇌에 대한 MRI(magnetic resonance imaging) 영상(예: 도 5(A)의 10)을 획득할 수 있다.
여기서, 대상체의 뇌에 대한 MRI 영상은 대상체의 뇌를 포함하는 머리 부분을 촬영한 MRI 영상을 의미할 수 있다. 즉, 대상체의 뇌에 대한 MRI 영상은 대상체의 뇌뿐 아니라 대상체의 두개골 및 두피를 포함할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 MRI 영상 획득장치와 연결된 워크스테이션인 컴퓨터와 연결될 수 있고, MRI 영상 획득장치로부터 직접 대상체의 뇌 MRI 영상을 컴퓨터를 통해 획득할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S220 단계에서, 서버(100)는 S210 단계에서 획득한 MRI 영상을 복수의 영역으로 분할(구획화)할 수 있다(예: 도 5(B)의 11).
다양한 실시예에서, 서버(100)는 획득한 MRI 영상을 분석하여, MRI 영상을 뇌의 부위별로 분할함으로써, 복수의 영역을 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 MRI 영상을 뇌의 백질 영역, 회백질 영역, 뇌척수액 영역, 두개골 영역 및 두피 영역으로 분할할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 기 학습된 인공지능 모델을 MRI 영상을 분석함으로써, MRI 영상을 복수의 영역으로 분할할 수 있다.
여기서, 기 학습된 인공지능 모델은 하나 이상의 배치 정규화(Batch Normalization) 레이어, 활성화(Activation) 레이어 및 컨볼루션(Convolution) 레이어를 포함하며, 뇌의 부위에 따라 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상을 학습 데이터로 하여 머신 러닝 기반의 학습 방법에 따라 학습된 인공지능 모델(예: 기계학습(Machine Learning)을 이용하여 학습된 모델 특히, 딥러닝(Deep Learning)을 이용하여 학습된 모델)일 수 있다.
또한, 기 학습된 인공지능 모델은 MRI 영상의 저 레벨 특성으로부터 고 레벨 특성을 추출하는 복수의 블록으로 구성된 수평 파이프라인과 수평 파이프라인에서 추출된 특성을 모아 분할을 수행하는 수직 파이프라인을 포함하여 상대적으로 화질이 떨어지는 MRI 영상에 대한 분할을 수행할 수 있도록 구성될 수도 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 상기의 방법에 따라 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상을 후처리할 수 있다.
먼저, 도 6를 참조하면, 서버(100)는 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상에 대하여, 연결 구성요소 기반 노이즈 제거(Connected Component-based Noise Rejection)를 수행할 수 있다.
여기서, 연결 구성요소 기반 노이즈 제거는 콘벌루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용하여 수행된 MRI 영상 분할의 결과를 향상시키는 과정에서 활용될 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 도 6에 도시된 바와 같이 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상(21)에서, 가장 큰 덩어리(chunk)인 연결 구성요소를 제외한 나머지 구성요소(21a)들을 제거함으로써, 노이즈가 제거된 MRI 영상(22)을 생성할 수 있다.
여기서, 연결 구성요소 기반 노이즈 제거를 수행하는 방법과 관련해서는 다양한 기술들이 공지되어 있고, 상황에 따라 이러한 다양한 공지 기술들을 선택적으로 적용할 수 있는 바, 본 명세서에서는 서버(100)에 의해 수행되는 연결 구성요소 기반 노이즈 제거 방법에 대해 구체적으로 개시하지 않는다.
이후, 도 7을 참조하면, 서버(100)는 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상에 대하여, 홀 리젝션(Hole Rejection)을 수행할 수 있다. 여기서, 홀 리젝션은 콘벌루션 신경망 기반 분할의 오류 중 하나인 홀을 제거하는데 활용될 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상(31)에 포함된 홀(31A)의 적어도 일부를 제거하여 홀이 제거된 MRI 영상(32)을 생성할 수 있다.
여기서, 홀 리젝션을 수행하는 방법과 관련해서는 연결 구성요소 기반 노이즈 제거를 수행하는 방법과 마찬가지로 다양한 기술들이 공지되어 있고, 상황에 따라 이러한 다양한 공지 기술들을 선택적으로 적용할 수 있는 바, 본 명세서에서는 서버(100)에 의해 수행되는 홀 리젝션을 수행하는 방법에 대해 구체적으로 개시하지 않는다.
S230 단계에서, 서버(100)는 복수의 영역으로 분할된 MRI 영상(예: 노이즈와 홀이 제거된 MRI 영상)을 이용하여 3차원 뇌 영상(예: 도 7의 33)을 생성할 수 있다.
S240 단계에서, 서버(100)는 S230 단계를 거쳐 생성된 3차원 뇌 영상에 포함된 복수의 영역 각각에 대한 속성에 기초하여, 전기 자극의 전달과정을 시뮬레이션할 수 있는 복수의 격자(mesh)로 구성된 3차원 뇌지도를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사면체 또는 육면체를 포함하는 복수의 공간 격자(Volumetric Mesh)로 구성된 3차원입체 영상을 생성하거나, 삼각형 또는 사각형을 포함하는 복수의 표면 격자(Surface Mesh)로 구성된 3차원 입체 영상을 생성할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 3차원 입체 영상을 구성하는 격자의 종류는 시뮬레이션의 용도에 따라 다르게 설정될 수 있다.
S250 단계에서, 서버(100)는 복수의 격자로 구성된 3차원 뇌지도를 이용하여, 복수의 자극 위치에 대한 전기 자극을 시뮬레이션할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 시뮬레이션의 연산 속도 증가 등과 같이 시뮬레이션 처리의 효율을 향상시키기 위하여, 시뮬레이션의 일부 연산 과정을 사전에 처리(Precomputing)하여, 사전연산 정보를 생성할 수 있고, 이를 이용하여 복수의 자극 위치에 대한 전기 자극을 시뮬레이션할 수 있다.
먼저, 서버(100)는 사전연산 정보로서, 대상체의 뇌에 대한 전기적 자극에 따른 전류의 흐름을 시뮬레이션하기 위한 복수의 영역 각각의 물리적 특성을 획득할 수 있다.
여기서, 물리적 특성은 전기전도도(예: 복수의 영역 각각의 등방성(isotropic) 전기전도도 및 비등방성(anisotropic) 전기전도도 중 적어도 하나)일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 분할된 복수의 영역 각각에 대하여, 실험을 통하여 공지된 전기전도도를 할당할 수 있다(예: 백질 0.126 S/m, 회백질 0.276 S/m, 뇌척수액 1.65 S/m, 두개골 0.01 S/m 및 피부 0.465 S/m).
또한, 서버(100)는 대상체의 뇌에 대한 전도 텐서 영상을 포함하는 MRI 영상으로부터 복수의 영역 각각에 대한 비등방성 전기전도도를 획득할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 확산텐서 영상의 고유벡터는 전도텐서의 고유벡터와 일치한다는 것을 고려하여, 확산텐서 영상에 포함된 신경섬유의 방향에 따라 비등방성 전기전도도를 획득할 수 있다.
이후, 서버(100)는 복수의 자극 위치 중 하나의 위치를 레퍼런스 자극 위치로 설정할 수 있고, 설정된 레퍼런스 자극 위치를 기준으로 복수의 자극 위치 중 레퍼런스 자극 위치를 제외한 나머지 다른 자극 위치들을 변경하면서 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 대상체의 두상 영상을 기반으로, 기 설정된 가이드 시스템(예: 10-20 시스템)의 좌표계를 산출할 수 있다. 이후, 서버(100)는 복수의 자극 위치 중에서 레퍼런스 자극 위치를 설정하고, 설정된 레퍼런스 자극 위치와 나머지 자극 위치들(복수의 자극 위치 중 레퍼런스 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치) 중 적어도 하나의 자극 위치를 하나의 자극 위치 조합으로 구성하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
즉, 서버(100)는 하나의 레퍼런스 자극 위치와 레퍼런스 자극 위치를 제외한 나머지 다른 자극 위치 중 적어도 하나의 자극 위치를 포함하는 자극 위치 조합을 결정하고, 각각의 자극 위치 조합에 대해 시뮬레이션을 수행하여 자극 결과를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 복수의 자극 위치 중 둘 이상의 자극 위치를 임의로 선택할 수 있고, 임의로 선택한 둘 이상의 자극 위치에 대한 시뮬레이션을 수행하여 자극 결과를 획득할 수 있다.
여기서, 서버(100)는 복수의 격자로 구성된 3차원 뇌지도를 이용하여 전기 자극을 시뮬레이션하는 바, 격자 구조를 가지는 3차원 모델을 이용하여 시뮬레이션하는 유한 요소법(Finite Element Method, FEM), 유한 차분법(Finite Difference Method, FDM), 유한 체적법(Finite Vector Method, FVM) 중 적어도 하나의 방법을 이용하여 복수의 자극 위치에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
이후, 서버(100)는 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치 각각에 전기 자극을 가함으로써 생성되는 시뮬레이션의 결과를 이용하여, 시뮬레이션을 위한 사전연산 정보로서, 복수의 자극 위치 각각에 대한 선형 관계를 도출할 수 있다.
예를 들어, 복수의 자극 위치 각각에 전기 자극을 가함으로써 수집되는 자극 결과는 선형적인 특성을 가지고 있는 바, 서버(100)는 복수의 자극 위치 각각에 전기 자극을 가함으로써 수집되는 자극 결과를 이용하여 복수의 자극 위치 사이의 선형 관계를 도출할 수 있다. 예를 들어, 자극으로 인한 전계(Electric field)와 전류 밀도는 서로 선형적인 관계에 있는 바, 아래의 수학식 1과 같은 선형 관계를 도출할 수 있다.
<수학식 1>
Figure 112021141036923-pat00001
여기서, E(C1a, C2b)는 제1 자극 위치인 C1과 제2 자극 위치인 C2에 각각 a, b 전류가 인가되었을 때의 뇌의 전류분포일 수 있다.
즉, 상기의 수학식 1과 같은 선형 관계를 이용하면, Ax=E와 같은 형태의 선형 방정식을 도출할 수 있으며(여기서, x는 자극 위치에 가하는 전류의 양), E는 전계값으로 1), x 값을 조절하여 원하는 E값 즉, 전계값을 선형적으로 산출할 수 있다.
여기서, x 값은 Mx1 행렬(여기서, M는 시뮬레이션에 사용된 자극 위치(또는 전극)의 개수)이고, E는 Nx1 행렬(여기서, N은 3차원 뇌지도에 포함된 노드 개수)이며, A는 NxM 행렬(여기서, NxM 행렬의 각 열은 사전연산 결과)일 수 있다. 즉, 서버(100)는 복수의 자극 위치 각각에 대한 선형 관계 즉, 사전연산 정보로서, A 행렬을 산출할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 복수의 자극 위치의 개수가 n개인 경우, n-1번의 시뮬레이션만으로 복수의 자극 위치 각각에 대한 선형 관계를 도출할 수 있다. 예를 들어, 총 3개의 자극 위치(예: 제1 자극 위치, 제2 자극 위치 및 제3 자극 위치)에 대한 시뮬레이션을 수행할 경우, 제1 자극 위치와 제2 자극 위치에 대한 시뮬레이션 결과와 제1 자극 위치 및 제3 자극 위치에 대한 시뮬레이션 결과를 통해, 제2 자극 위치와 제3 자극 위치에 대한 선형 관계를 도출할 수 있는 바, 총 3개의 자극 위치에 대하여 2번의 시뮬레이션만을 통해 3개의 자극 위치 각각에 대한 선형 관계를 도출할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 복수의 자극 위치 중 기 설정된 조건에 대응하는 자극 위치를 필터링할 수 있고, 복수의 자극 위치 중 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치를 이용하여 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션할 수 있다. 이하, 도 9 내지 12를 참조하여 설명하도록 한다.
도 9는 다양한 실시예에서, 자극 위치를 필터링하여 전기 자극을 시뮬레이션하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9을 참조하면, S310 단계에서, 서버(100)는 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치 중 기 설정된 조건에 대응되는 자극 위치를 필터링할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 대상체에 대한 두부 영상을 이용하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링 할 수 있다.
먼저, 서버(100)는 대상체의 두부를 촬영함으로써 생성되는 두부 영상을 획득할 수 있고, 획득한 두부 영상에 기초하여 하나 이상의 기준 자극 위치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자 단말(200)로 제1 UI(예: 도 12의 50)를 제공할 수 있고, 제1 UI를 통해 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치를 출력할 수 있으며, 출력된 복수의 자극 위치 중 하나 이상의 자극 위치를 기준 자극 위치로서 선택받음으로써, 기준 자극 위치를 설정할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고, 대상 체의 두부 영상을 이미지 분석함으로써, 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치를 산출하기 위한 기준 자극 위치를 자동적으로 설정하는 방법 등 다양한 방법이 적용될 수 있다.
이후, 서버(100)는 하나 이상의 기준 자극 위치를 기준으로 복수의 자극 위치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 상기의 방법에 따라 설정된 기준 자극 위치가 총 4개이며, 각각 대상체의 비근(Nasion), 후두극(lnion), 좌측 귓바퀴앞(Left pre-auricular) 및 우측 귓바퀴앞(Right pre-auricular) 각각에 대응되는 4개의 자극 위치(Nz, Iz, LPA, RPA)인 경우, 비근과 후두극에 대응되는 자극 위치(Nz 및 Iz)를 연결하는 제1 연결선과 좌측 귓바퀴앞 및 우측 귓바퀴앞에 대응되는 자극 위치(LPA, RPA)를 연결하는 제2 연결선이 교차하는 지점을 중심 좌표로 산출할 수 있고, 중심 좌표를 기준으로 제1 연결선과 제2 연결선 상의 거리 정보를 이용하여 10-20 시스템에 따른 복수의 자극 위치에 대한 좌표계를 도출할 수 있다. 일례로, 서버(100)는 중심 좌표를 기준으로 제1 연결선 및 제2 연결선을 각각 10% 또는 20% 거리를 두고 분할한 위치를 갖도록 10-20 시스템의 좌표계를 도출할 수 있다.
이후, 서버(100)는 두부 영상 상에 설정된 복수의 자극 위치를 이용하여 필터링 대상 영역(예: 자극 위치를 필터링하는 기준이 되는 영역)을 설정하고, 설정된 필터링 대상 영역에 기초하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 하나 이상의 기준 자극 위치를 포함하는 평면을 필터링 대상 영역으로 설정하고, 필터링 대상 영역으로 설정된 평면을 기준으로 필터링 대상 영역으로 설정된 평면 상에 위치하는 적어도 하나의 자극 위치를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 도 10에 도시된 바와 같이, 하나 이상의 기준 자극 위치가 비근, 후두극, 좌측 귓바퀴앞 및 우측 귓바퀴앞 각각에 대응되는 4개의 자극 위치(Nz, Iz, LPA, RPA)인 경우, Nz, Iz, LPA 및 RPA를 포함하는 평면을 필터링 대상 영역으로 설정하고, Nz, Iz, LPA 및 RPA를 포함하는 평면 상에 위치하는 모든 자극 위치를 필터링할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 필터링 대상 영역으로 설정된 평면을 기준으로 해당 평면 하단에 위치하는 모든 자극 위치를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자로부터 설정된 하나 이상의 기준 자극 위치가 Fpz, T7, Oz 및 T10인 경우, Fpz, T7, Oz 및 T10을 포함하는 평면의 하단에 위치하는 자극 위치인 Nz, Iz, LPA 및 RPA을 필터링할 수 있다.
즉, 비근, 후두극, 좌측 귓바퀴앞 및 우측 귓바퀴앞 각각에 대응되는 자극 위치는 두부의 형태나 귀로 인해 전극 부착이 어렵거나 전극을 부착하더라도 정확한 위치에 부착하기 어려운 바, 이러한 위치에 대응되는 자극 위치를 필터링할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 두부 영상을 분석하여 대상체의 두부 상에 전극 부착이 불가능한 영역을 검출하고, 검출된 전극 부착이 불가능한 영역을 필터링 대상 영역으로 설정하며, 필터링 대상 영역 상에 포함된 적어도 하나의 자극 위치를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 대상체의 뇌에 금속 물질(clip, coil, metabolic foreign body 등)이 있는 영역 또는 두피 질환이나 상처 등과 같이 부상이 있는 경우에는 해당 영역에 전극을 부착하여 전기 자극을 가하기 어렵다는 문제가 있다. 이러한 점을 고려하여, 서버(100)는 이미지 분석을 통해 대상체의 두부 영상을 분석함으로써, 이와 같이 전극 부착이 불가능한 영역을 검출할 수 있고, 검출된 영역에 포함되는 자극 위치를 필터링할 수 있다.
S320 단계에서, 서버(100)는 복수의 자극 위치 중 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치를 이용하여 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션할 수 있다. 여기서, 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치를 이용하여 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 방법은 상기와 마찬가지로 유한 요소법, 유한 차분법, 유한 체적법 중 적어도 하나의 방법을 이용하여 수행될 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 대상체의 뇌를 2개의 영역으로 분할 즉, 좌반구 영역 및 우반구 영역으로 분할하고, 좌반구 영역과 우반구 영역 각각에 대하여 개별적으로 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
먼저, 서버(100)는 도 11에 도시된 바와 같이, 대상체의 비근에 대응되는 제1 자극 위치와 후두극에 대응되는 제2 자극 위치를 연결하는 제1 측지선과 좌측 귓바퀴앞에 대응되는 제3 자극 위치 및 우측 귓바퀴앞에 대응되는 제4 자극 위치를 연결하는 제2 측지선을 이용하여 대상체의 뇌 영역을 좌반구 영역 및 우반구 영역으로 분할할 수 있다.
이후, 서버(100)는 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치 중 좌반구 영역에 위치하는 둘 이상의 자극 위치를 선택하여 대상체의 뇌 중 좌반구 영역에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하거나, 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치 중 우반구 영역에 위치하는 둘 이상의 자극 위치를 선택하여 대상체의 뇌 중 우반구 영역에 대한 전기 자극을 시뮬레이션할 수 있다.
이때, 서버(100)는 동일한 영역에 서로 다른 극성의 전류가 인가되지 않도록 자극 위치를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 좌반구 영역 상에 위치하는 어느 하나의 자극 위치가 선택되는 경우, 상기 선택된 어느 하나의 자극 위치와 동일한 영역인 좌반구 영역 상에 위치하는 다른 자극 위치들 중 상기의 어느 하나의 자극 위치에 인가되는 전류의 극성과 반대 극성의 전류가 인가되는 적어도 하나의 자극 위치를 필터링(예: 어느 하나의 자극 위치에 양전류가 인가되는 경우, 음전류가 인가되는 자극 위치를 필터링)할 수 있다.
또한, 서버(100)는 우반구 영역 상에 위치하는 어느 하나의 자극 위치가 선택되는 경우, 상기 선택된 어느 하나의 자극 위치와 동일한 영역인 우반구 영역 상에 위치하는 다른 자극 위치들 중 상기의 어느 하나의 자극 위치에 인가되는 전류의 극성과 반대 극성의 전류가 인가되는 적어도 하나의 자극 위치를 필터링할 수 있다.
즉, 서버(100)는 안전성에 대한 임상적 검증이 이루어지지 않은 결과를 배제하기 위하여, 동일한 반구 내에 양극과 음극이 위치하는 경우를 배제할 수 있다.
상기와 같이 기 설정된 조건에 따라 불필요한 자극 위치를 사전에 필터링하고, 필터링된 결과에 따라 나머지 자극 위치들만을 이용하여 시뮬레이션을 수행함으로써, 시뮬레이션 시 불필요한 연산을 줄일 수 있다.
다시, 도 3을 참조하면, S120 단계에서, 서버(100)는 S110 단계를 거쳐 수행된 전기 자극 시뮬레이션의 결과를 이용하여, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사전연산 정보로서 생성된 복수의 자극 위치 각각에 대한 선형 관계를 이용하여 최적 자극 위치를 산출할 수 있다.
여기서, 최적 자극 위치는 다양한 임상적 또는 이론적 연구에 의해 얻어진 특정 질환의 환자에게 적합한 자극 영역에 대해 주어진 조건 하(예: 전극을 위치시킬 수 있는 영역, 전극의 출력 등)에서 최대의 효율로 자극할 수 있는 위치를 의미할 수 있다.
이는, 주어진 조건에 따른 결과를 획득하는 것이 아니라, 원하는 결과를 얻기 위한 조건을 찾는 역문제의 해를 찾는 방법과 유사하며, 수치적 최적화 방법을 사용할 수 있다. 상술한 최대의 효율로 자극을 가한다는 의미는 실제 전자기적 의미로 해석하면 원하는 영역에서의 전계(Electric field)가 최대가 되는 자극조건을 말하는 것으로, 이러한 자극조건을 얻기 위해서 전기 자극의 시뮬레이션을 수행한 결과 및 사전연산 정보로부터 복수의 자극 위치 각각에 인가한 특정 자극과 이에 따라 출력되는 전계 사이의 선형 관계를 도출할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 전기 자극의 시뮬레이션을 수행한 결과로부터 아래의 수학식 2와 같이 임의의 자극조건 하에서 특정한 자극을 인가함에 따라 출력되는 전계 사이의 선형 관계를 도출할 수 있다.
<수학식 2>
Figure 112021141036923-pat00002
여기서, E는 전계, r은 자극 위치의 좌표, m은 임의의 자극 조건, α는 기본 단위 자극 세기 대비 실 자극의 비율 및 B는 기본 단위 자극 세기일 수 있다.
수학식 2에 따라 최종적으로 얻을 수 있는 전계(E)는 자극의 기본단위자극세기(B)와 기본단위자극세기 대비 실 자극의 비율(α)의 곱과 같으며, 이러한 방법으로 다양한 자극 위치에서의 자극조합에 대하여 자극을 가할 경우 자극조건이 다른 두 자극에 대한 선형 관계는 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 3>
Figure 112021141036923-pat00003
여기서, mi는 i번째 자극 조건일 수 있다.
이후, 서버(100)는 각기 다른 자극조건의 조합과 이러한 자극조건에 따른 자극의 인가 시에 출력되는 전계 사이의 선형 관계를 수학식 3에서와 같이 도출할 수 있다.
이에 따라, 서버(100)는 최종적으로 다양한 자극조건들과 원하는 자극세기에 대한 선형 연립방정식을 구할 수 있기 때문에 수치적 최적화를 이용하여 원하는 자극 위치에 최대 자극을 가할 수 있는 자극조건을 얻을 수 있다. 여기서, 최소자승법(least square method), 가중최소자승법(weighted least square method), 또는 L1 norm constrained 방법 등을 적용할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 상기의 수학식 3에 따른 선형 관계를 이용하여 대상체의 뇌의 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치를 산출할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자로부터 대상체의 뇌의 목표 지점에 대한 정보를 포함하는 자극 조건을 입력 받음에 따라 역으로 원하는 결과를 알 수 있으므로, 전기 자극을 가할 최적 자극 위치(예: 도 8의 41)를 산출할 수 있고, 산출된 최적 자극 위치를 하나의 조합으로 구성하여 최적 자극 위치 조합을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가할 최대 자극 위치의 개수에 기초하여 최적 자극 위치 조합을 보정할 수 있다. 이하, 도 13을 참조하여 설명하도록 한다.
도 13은 다양한 실시예에서, 이용 가능한 전극 개수가 제한됨에 따라 최적 자극 위치 조합을 보정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 13을 참조하면, S410 단계에서, 서버(100)는 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가할 최대 자극 위치의 개수를 설정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자 단말(200)로 제2 UI(도 14의 60)를 제공할 수 있고, 제1 UI(60)를 통해 최대 자극 위치의 개수를 입력받을 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S420 단계에서, 서버(100)는 상기의 방법(예: 도 3의 S110 단계 및 S120 단계)에 따라 결정된 최적 자극 위치 조합에 포함된 복수의 최적 자극 위치의 개수와 S410 단계에서 설정된 최대 자극 위치의 개수를 비교하여, 복수의 최적 자극 위치의 개수가 최대 자극 위치의 개수를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다.
S430 단계에서, 서버(100)는 복수의 최적 자극 위치의 개수가 최대 자극 위치의 개수를 초과하는 것으로 판단되는 경우, 복수의 최적 자극 위치 각각의 중요도에 기초하여, 복수의 최적 자극 위치 중 적어도 하나의 최적 자극 위치를 선택(최대 자극 위치의 개수 이하)할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 복수의 최적 자극 위치의 위치에 기초하여 복수의 최적 자극 위치 각각에 대한 중요도를 설정할 수 있고, 설정된 중요도에 따라 복수의 최적 자극 위치 중 적어도 하나의 최적 자극 위치를 선택할 수 있다. 예를 들어, 전기 자극을 가할 대상체가 뇌전증 및 뇌질환과 같은 질병을 가진 환자일 경우, 뇌전증 및 뇌질환과 같은 질병에 따라 전기 자극을 가할 수 없는 영역이 존재한다. 이를 고려하여, 서버(100)는 이와 같이 대상체가 가진 질병에 따라 전기 자극을 가할 수 없는 영역이 있는 경우, 전기 자극을 가할 수 없는 영역과 복수의 최적 자극 위치 각각의 거리를 산출하고, 산출된 거리에 기초하여 거리가 먼 최적 자극 위치부터 높은 중요도를 가지도록 설정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 복수의 최적 자극 위치 각각에 가해지는 전류의 세기에 기초하여, 복수의 최적 자극 위치 각각에 대한 중요도를 설정할 수 있고, 설정된 중요도에 따라 복수의 최적 자극 위치 중 적어도 하나의 최적 자극 위치를 선택할 수 있다. 예를 들어, 전극을 통해 특정 자극 위치에 가해지는 전류의 세기가 적은 것은 그만큼 자극을 가하는 양 즉, 자극에 대한 영향이 적다는 것을 의미하는 바, 서버(100)는 복수의 최적 자극 위치 각각에 가해지는 전류의 세기가 큰 순서에 따라 순차적으로 높은 중요도를 가지도록 설정할 수 있다.
S440 단계에서, 서버(100)는 S430 단계를 거쳐 선택된 적어도 하나의 최적 자극 위치만을 이용하여 대상체의 뇌에 대한 시뮬레이션을 재수행할 수 있고, 재수행된 시뮬레이션의 결과에 기초하여, 결정된 최적 자극 위치 조합을 보정할 수 있다.
이때, 서버(100)는 사전연산 정보에서 상기의 적어도 하나의 최적 자극 위치에 대한 정보만을 이용하여 즉, 사전연산 정보에서, 중요도에 따라 필터링된 최적 자극 위치에 대한 정보를 제거하고, 남은 사전연산 정보만을 이용하여 적어도 하나의 최적 자극 위치에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
사전연산 정보는 모든 자극 위치에 대한 선형 관계에 대한 정보를 포함하는 것인 바, 모든 자극 위치에 대한 정보를 이용하여 시뮬레이션을 수행하게 될 경우, 선택된 적어도 하나의 최적 자극 위치에 대한 정보만을 이용하여 시뮬레이션 하는 것과 전류의 세기 등의 차이가 발생하게 된다는 문제가 있다.
또한, 사전연산 정보에서 중요도에 따라 필터링된 최적 자극 위치에 대한 정보를 제거하지 않고 특정 최적 자극 위치에 대한 정보만을 선택적으로 이용하는 경우, 물리적으로 발생할 수 없는 오류(예: 입력되는 전류의 총합이 1인데 출력되는 전류의 총합이 0.9인 경우 등)가 발생할 수 있다는 문제가 있다.
이러한 문제점을 고려하여, 서버(100)는 사전연산 정보에서, 중요도에 따라 필터링된 최적 자극 위치들 각각에 대한 선형 관계에 대한 정보를 제거하고, 중요도에 따라 선택된 적어도 하나의 최적 자극 위치 간의 선형 관계에 대한 정보만을 이용하여 시뮬레이션을 재수행할 수 있다.
S450 단계에서, 서버(100)는 S440 단계를 거쳐 보정된 최적 자극 위치 조합을 최종 최적 자극 위치 조합으로 확정하고, 이에 대한 정보를 제2 UI(60)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다(예: 도 15).
한편, 서버(100)는 S420 단계를 거쳐 복수의 최적 자극 위치의 개수가 최대 자극 위치의 개수 이하인 경우, 결정된 최적 자극 위치 조합을 최종 최적 자극 위치 조합으로 확정하고, 이에 대한 정보를 제2 UI(60)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 상기의 방법에 따라 결정된 최적 자극 위치 조합에 포함된 복수의 최적 자극 위치 각각에 인가되는 전류값을 전류 해상도(경두개 직류 자극(tDCS) 장치의 전류값 설정 단위)에 따라 표준화할 수 있다. 이하, 도 16 내지 18을 참조하여 설명하도록 한다.
도 16은 다양한 실시예에서, 경두개 직류 자극(tDCS) 장치의 전류 해상도에 따라 자극 위치에 가할 전류값을 보정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 16을 참조하면, S510 단계에서, 서버(100)는 최적 자극 위치 조합에 포함된 복수의 최적 자극 위치 각각에 인가되는 복수의 전류값을 기 설정된 전류 해상도를 기준으로 표준화할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자 단말(200)로 제3 UI(예: 도 16의 70)을 제공할 수 있고, 제2 UI(60)를 통해 전류 해상도를 입력받을 수 있으며, 복수의 최적 자극 위치 각각에 인가되는 복수의 전류값을 입력된 전류 해상도 값으로 나눠줌으로써, 복수의 전류값을 표준화할 수 있다.
S520 단계에서, 서버(100)는 S510 단계에서 표준화된 복수의 전류값 각각이 기 설정된 해상도의 배수가 되도록 표준화된 복수의 전류값 각각을 1차 보정(예: 올림, 내림, 반올림 등)할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 제1 최적 자극 위치에 인가되는 전류가 220mA이고, 기 설정된 전류 해상도가 200mA인 경우, 제1 최적 자극 위치에 인가되는 전류값을 기 설정된 전류 해상도로 나눠줌으로써 1.1의 표준화된 전류값을 산출할 수 있고, 산출된 표준화된 전류값이 기 설정된 전류 해상도의 배수가 되도록(즉, 표준화된 전류값이 1, 2, 3과 같이 자연수값을 가지도록) 반올림하여 제1 최적 자극 위치에 대한 표준화된 전류값을 1.1에서 1로 보정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 제2 최적 자극 위치에 인가되는 전류가 350mA인 경우, 제2 최적 자극 위치에 인가되는 전류값을 기 설정된 전류 해상도로 나눠줌으로써 1.5의 표준화된 전류값을 산출할 수 있고, 산출된 표준화된 전류값이 기 설정된 전류 해상도의 반올림하여 제2 최적 자극 위치에 대한 표준화된 전류값을 1.5에서 2로 보정할 수 있다.
S530 단계에서, 서버(100)는 1차 보정된 복수의 전류값의 총합을 산출하고, 산출된 1차 보정된 복수의 전류값의 총합이 0인지 여부를 판단할 수 있다.
S540 단계에서, 서버(100)는 1차 보정된 복수의 전류값의 총합이 0이 아닌 것으로 판단되는 경우, 복수의 최적 자극 위치 각각의 중요도에 기초하여 복수의 최적 자극 위치 중 적어도 하나의 최적 자극 위치를 선택할 수 있다. 여기서, 복수의 최적 자극 위치 각각에 대한 중요도 설정 방법은 S430 단계에서 수행되는 중요도 설정 방법(예: 최적 자극 위치의 위치 및 최적 자극 위치에 가해지는 전류의 세기 기반)과 동일, 유사한 형태로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
여기서, 서버(100)는 1차 보정된 복수의 전류값의 총합의 크기에 따라 선택하는 최적 자극 위치의 개수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 1차 보정된 복수의 전류값의 총합의 크기가 4(표준화된 전류값으로, 실제 전류값은 800mA)이고 기 설정된 전류 해상도가 1(표준화된 전류값으로, 실제 전류값은 200mA)인 경우, 최적 자극 위치에 가해지는 전류값을 전류의 해상도인 200mA씩 보정하기 위하여 총 4개의 최적 자극 위치를 선택할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 상기의 방식(최적 자극 위치의 의치 및 최적 자극 위치에 가해지는 전류의 세기)에 따라 설정된 복수의 최적 자극 위치 각각의 중요도에 기초하여, 중요도가 낮은 최적 자극 위치부터 순차적으로 적어도 하나의 최적 자극 위치를 선택할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 복수의 최적 자극 위치 중 최적 자극 위치 각각에 가해지는 전류의 세기가 가장 낮은 최적 자극 위치부터 순차적으로 선택할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 복수의 최적 자극 위치 각각에 대한 중요도 설정 기준에 따라 적어도 하나의 최적 자극 위치의 선택 방식을 결정할 수 있다.
일례로, 서버(100)는 중요도를 설정하는 기준이 복수의 최적 자극 위치의 위치일 경우, 설정된 중요도에 기초하여 중요도가 낮은 최적 자극 위치부터 순차적으로 선택할 수 있다.
한편, 서버(100)는 중요도를 설정하는 기준이 복수의 최적 자극 위치 각각에 인가되는 전류의 세기일 경우, 설정된 중요도에 기초하여 중요도가 높은 최적 자극 위치부터 순차적으로 선택할 수 있다.
중요도를 설정하는 기준이 전류의 세기일 경우, 전류의 세기가 낮을수록 중요도가 낮은 바, 중요도가 낮은 최적 자극 위치부터 순차적으로 선택할 경우, 전류의 세기가 낮은 최적 자극 위치부터 선택된다. 이렇게 선택된 최적 자극 위치에 인가되는 전류값은 비교적 낮은 값을 가지기 때문에 전류 해상도만큼 보정할 경우, 전류값이 매우 작아져 전기 자극의 영향력이 거의 없어지거나 경우에 따라 인가되는 전류값이 0으로 설정되어 목표 지점에 전기 자극을 함에 있어서 영향을 주지 못할 수 있다. 한편, 중요도가 높게 설정된 최적 자극 위치의 경우, 인가되는 전류값이 크기 때문에 전류 해상도 크기만큼 더하거나 빼는 보정을 수행하더라도 큰 차이를 가지지 않게 되어 목표 지점에 전기 자극을 가함에 있어서 큰 영향을 끼치지 않게 된다. 이러한 점을 고려하여, 서버(100)는 중요도를 설정하는 기준이 전류의 세기일 경우, 중요도가 높게 설정된 최적 자극 위치부터 순차적으로 선택할 수 있다.
S550 단계에서, 서버(100)는 1차 보정된 복수의 전류값의 총합이 0이 되도록 S540 단계를 거쳐 선택된 적어도 하나의 최적 자극 위치에 대응하는 전류값(1차 보정된 전류값)을 보정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 1차 보정된 복수의 전류값의 총합의 크기가 800mA이고 기 설정된 전류 해상도가 200mA이며, 중요도에 기초하여 총 4개의 최적 자극 위치가 선택된 경우, 4개의 최적 자극 위치 각각에 인가되는 전류값 각각을 200mA씩 감소시킴으로써, 1차 보정된 복수의 전류값의 총합이 0이 되도록 2차 보정할 수 있다.
S560 단계에서, 서버(100)는 S550 단계를 거쳐 2차 보정된 복수의 전류값에 기 설정된 전류 해상도를 곱하여 복수의 최적 자극 위치 각각에 인가할 전류값을 산출하고, 산출된 전류값을 이용하여 최적 자극 위치에 대한 정보와 최적 자극 위치 각각에 인가할 전류값에 대한 정보를 포함하는 최적 자극 위치 조합에 대한 정보를 제3 UI(70)을 통해 제공(예: 도 18)할 수 있다.
S570 단계에서, 서버(100)는 S530 단계를 거쳐 1차 보정된 복수의 전류값의 총합이 0인 것으로 판단되는 경우, 1차 보정된 복수의 전류값 각각에 상기 기 설정된 전류 해상도를 곱하여 복수의 최적 자극 위치 각각에 인가할 전류값을 산출하고, 산출된 전류값에 대한 정보를 포함하는 최적 자극 위치 조합에 대한 정보를 제공할 수 있다.
전술한 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법은 도면에 도시된 순서도를 참조하여 설명하였다. 간단한 설명을 위해 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법은 일련의 블록들로 도시하여 설명하였으나, 본 발명은 상기 블록들의 순서에 한정되지 않고, 몇몇 블록들은 본 명세서에 도시되고 시술된 것과 상이한 순서로 수행되거나 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서 및 도면에 기재되지 않은 새로운 블록이 추가되거나, 일부 블록이 삭제 또는 변경된 상태로 수행될 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링서버
200 : 사용자 단말
300 : 외부 서버
400 : 네트워크

Claims (3)

  1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위하여 수행되는 전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법에 있어서,
    기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치를 이용하여, 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계; 및
    상기 전기 자극을 시뮬레이션한 결과를 이용하여, 상기 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계를 포함하며,
    상기 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계는,
    상기 복수의 자극 위치 중 기 설정된 조건에 대응하는 자극 위치를 필터링하는 단계; 및
    상기 복수의 자극 위치 중 상기 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치를 이용하여 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계를 포함하고,
    상기 자극 위치를 필터링하는 단계는,
    상기 대상체의 두부 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 두부 영상을 분석하여 상기 대상체의 두부 상에 전극 부착이 불가능한 영역을 검출하고, 상기 검출된 전극 부착이 불가능한 영역에 포함된 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계를 포함하는,
    전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 방법.
  2. 프로세서;
    네트워크 인터페이스;
    메모리; 및
    상기 메모리에 로드(load)되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되,
    상기 컴퓨터 프로그램은,
    상기 컴퓨터 프로그램에 포함된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 제1항의 방법을 수행하는,
    전기 자극 시뮬레이션을 위한 자극 위치 필터링 서버.
  3. 컴퓨팅 장치와 결합되어,
    제1항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장된,
    컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터프로그램.
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