WO2023282403A1 - 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법 및 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램 - Google Patents

기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법 및 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램 Download PDF

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WO2023282403A1
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stimulation
positions
optimal
magnetic pole
brain
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김동현
고봉석
김태영
민대규
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뉴로핏 주식회사
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    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Definitions

  • Various embodiments of the present invention are a method for determining an optimal stimulation location combination using a preset guide system performed to apply electrical stimulation to a preset target point in the brain of an object, an electrical stimulation simulation method for determining an optimal stimulation location combination, and a server and computer programs.
  • the brain is the internal organ of the human head and is the highest central organ of the nervous system.
  • the brain generates EEG, which is a signal in which the sum of neuron activity levels is measured in the epidermis of the brain.
  • Specific brain stimulation techniques include deep electrical stimulation, transcranial magnetic stimulation (TMS), transcranial electrical stimulation (TES), and transcranial direct current stimulation (tDCS). ) and transcranial random noise stimulation (tRNS).
  • a method of stimulating the brain using a transcranial direct current stimulation (tDCS) device is to connect an anode and a cathode electrode to a transcranial direct current stimulation (tDCS) device that generates a direct current, and connect the anode electrode ( When current is injected into the anode, the current passes through the brain and returns to the cathode.
  • tDCS transcranial direct current stimulation
  • the location selected by the user is a location where the target point of the brain can be accurately stimulated, it is difficult to accurately attach the electrode to the location selected by the user. There is a problem that it is very difficult to attach.
  • An object to be solved by the present invention is to simulate electrical stimulation to the brain of an object by using a plurality of stimulation positions according to a preset guide system (eg, 10-20 system), and use the result of simulating the electrical stimulation to stimulate the object.
  • a preset guide system eg, 10-20 system
  • By determining the optimal stimulation position combination for applying electrical stimulation to a target point set in the brain of a person not only can electrical stimulation be accurately applied to the target point, but also optimal stimulation to minimize side effects by reducing the effect on other nearby points
  • a method for determining an optimal stimulation position combination using a preset guide system according to an embodiment of the present invention to solve the above problems is performed by a computing device, and to apply electrical stimulation to a preset target point in the brain of an object
  • the simulating the electrical stimulation may include generating a 3D brain map corresponding to the brain of the object, and performing electrical stimulation using the plurality of stimulation locations using the generated 3D brain map.
  • a simulation step may be included.
  • the method further includes setting the maximum number of stimulation positions to which electrical stimulation is to be applied to the preset target point, and determining the optimal stimulation position combination includes the optimal stimulation position combination included in the determined optimal stimulation position combination. Compensating the determined optimum combination of stimulation positions by comparing the number of stimulation positions with the set maximum number of stimulation positions.
  • the determining of the optimal stimulation position combination may include standardizing a plurality of current values applied to each of a plurality of optimal stimulation positions included in the determined optimal stimulation position combination based on a preset current resolution; Based on the step of firstly correcting each of the plurality of standardized current values so that each of the plurality of standardized current values becomes a multiple of the predetermined current resolution, and the sum of the plurality of firstly corrected current values, the first The method may include secondarily correcting at least one current value among a plurality of differentially corrected current values.
  • the step of performing the secondary correction may include, when the sum of the plurality of firstly corrected current values is not zero, at least one of the plurality of optimal magnetic pole positions based on the importance of each of the plurality of optimal magnetic pole positions. Selecting one optimal stimulation position, wherein the number of the selected at least one optimal stimulation position is determined according to the magnitude of the sum of the plurality of firstly corrected current values, and the firstly corrected plurality of currents. and secondly correcting the firstly corrected current value corresponding to the selected at least one optimal magnetic pole position so that the sum of the values becomes zero.
  • the determining of the optimal magnetic pole position combination may include multiplying each of the first-order corrected current values by the preset current resolution when the sum of the plurality of first-order corrected current values is 0.
  • the method may further include providing information about the determined optimal magnetic pole position combination including values.
  • the simulating the electrical stimulation may include filtering the stimulation positions corresponding to a predetermined condition from among the plurality of stimulation positions, and selecting the remaining stimulation positions excluding the filtered stimulation positions among the plurality of stimulation positions. and simulating electrical stimulation to the brain of the subject by using the electrical stimulation method.
  • a computer program recorded on a computer-readable recording medium for solving the above problems is combined with a computing device, using a plurality of magnetic pole positions according to a preset guide system, To execute the steps of simulating electrical stimulation to the brain of an object and determining an optimal combination of stimulation positions for applying electrical stimulation to a predetermined target point in the brain of the object using a result of simulating the electrical stimulation It can be stored on a computer-readable recording medium.
  • An electrical stimulation simulation method for determining an optimal stimulation position combination according to another embodiment of the present invention for solving the above problems is performed by a computing device and applies electrical stimulation to a target point set in the brain of an object.
  • An electrical stimulation simulation method for determining an optimal stimulation position combination for determining an optimal stimulation position combination for performing, filtering a stimulation position corresponding to a predetermined condition from among a plurality of stimulation positions according to a predetermined guide system. and simulating electrical stimulation to the brain of the subject by using stimulation positions other than the filtered stimulation positions among the plurality of stimulation positions.
  • the filtering of the stimulation locations may include acquiring a head image of the object, setting one or more reference stimulation locations based on the obtained head image, and determining the one or more reference stimulation locations.
  • the method may include setting the plurality of magnetic pole positions as references, setting a filtering target region using the set plurality of magnetic pole positions, and filtering at least one magnetic pole position based on the set filtering target region. .
  • the filtering of at least one magnetic pole position based on the set filtering target region may include setting a plane including the set one or more reference magnetic pole positions as the filtering target region, and setting the filtering target region as the filtering target region.
  • the method may include filtering at least one magnetic pole position located at a lower end of a plane set as the filtering target region based on the plane.
  • the filtering of at least one stimulation position based on the set filtering target region may include the nasion and occipital pole of the object among the set plurality of stimulation positions based on the obtained head image.
  • a plane including stimulation positions corresponding to each of the left pre-auricular and right pre-auricular is set as the filtering target region, and on the plane set as the filtering target region It may include filtering the magnetic pole positions located at .
  • the filtering of at least one stimulation position based on the set filtering target region may include detecting a region on the head of the object on which electrode attachment is impossible by analyzing the obtained head image, and The method may include setting a region to which electrodes cannot be attached as the filtering target region, and filtering at least one magnetic pole position included in the filtering target region.
  • the one or more set reference stimulation positions may include a first stimulation position corresponding to the proximal muscle of the object, a second stimulation position corresponding to the laryngeal pole, a third stimulation position corresponding to the left anterior auricle, and a right anterior auricle. and a fourth magnetic pole position, wherein the simulating the electrical stimulation comprises a first geodesic line connecting the first magnetic pole position, the second magnetic pole position, the third magnetic pole position, and the fourth magnetic pole position and the first magnetic pole position.
  • the method may include simulating electrical stimulation of the brain of the object by selecting the object, and independently simulating each of the left hemisphere region and the right hemisphere region.
  • the filtering of the stimulation positions may be performed when any one stimulation position located on the left hemisphere or the right hemisphere is selected to simulate electrical stimulation to the left hemisphere or the right hemisphere.
  • Filtering at least one stimulation position to which a current having a polarity opposite to the polarity of the current applied to one of the selected stimulation positions among the stimulation positions located on the same area as the selected one stimulation position is applied. can include more.
  • an optimal stimulation location including one or more stimulation locations for electrical stimulation of the preset target point among stimulation locations other than the filtered stimulation locations, based on a result of simulating electrical stimulation for the brain of the object.
  • the method may further include determining a stimulus location combination.
  • An electrical stimulation simulation server for determining an optimal stimulation position combination according to another embodiment of the present invention for solving the above problems is loaded into a processor, a network interface, a memory, and the memory, and is executed by the processor.
  • a computer program comprising: an instruction for filtering magnetic pole positions corresponding to a predetermined condition among a plurality of magnetic pole positions according to a predetermined guide system; and the filtered magnetic pole positions among the plurality of magnetic pole positions. It may include an instruction for simulating electrical stimulation to the brain of the subject using the rest of the stimulation positions except for .
  • a computer program recorded on a computer-readable recording medium for solving the above-mentioned problems is combined with a computing device, and a preset condition among a plurality of magnetic pole positions according to a preset guide system
  • Computer-readable recording to execute the steps of filtering stimulation positions corresponding to and simulating electrical stimulation to the brain of the subject by using the remaining stimulation positions other than the filtered stimulation positions among the plurality of stimulation positions. can be stored on media.
  • electrical stimulation to the brain of an object is simulated using a plurality of stimulation positions according to a preset guide system (eg, 10-20 system), and results of simulating the electrical stimulation are used to simulate electrical stimulation.
  • a preset guide system eg, 10-20 system
  • results of simulating the electrical stimulation are used to simulate electrical stimulation.
  • an optimal stimulation position combination that can accurately apply electrical stimulation to a predetermined target point in the brain of a subject is determined, depending on the number of electrodes included in the transcranial direct current stimulation device used by the user, that is, the number of available electrodes
  • the optimal stimulation position combination it not only provides an optimal stimulation position combination that can be applied to various types of transcranial direct current stimulation devices having different numbers of electrodes, but also maximizes efficiency with a limited number of electrodes.
  • an optimal stimulation position combination that can accurately apply electrical stimulation to a predetermined target point in the brain of the subject is determined, but accurate electrical stimulation is not possible due to reasons such as physical characteristics of the subject or a disease or injury occurring in the head.
  • By filtering stimulation positions that cannot be applied unnecessary calculations can be reduced in the process of simulation, and the speed of determining the optimal stimulation position combination can be improved. There is an advantage of being able to determine the determined optimal stimulation position combination.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of an optimal magnetic pole position combination determination server using a preset guide system according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart of a method for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of simulating electrical stimulation using a 3D brain map in various embodiments.
  • FIG. 5 is a diagram exemplarily illustrating an MRI image of a brain of an object and a result of segmenting the MRI image according to various embodiments.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a process of removing noise from an MRI image divided into a plurality of regions by performing noise removal based on a connected component, in various embodiments.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a process of performing hole rejection on an MRI image divided into a plurality of regions and generating a 3D brain image using the hole rejection process, in various embodiments.
  • FIG. 8 is a diagram exemplarily illustrating a form in which an optimal combination of magnetic pole positions among a plurality of magnetic pole positions according to a 10-20 system is determined in various embodiments.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of simulating electrical stimulation by filtering stimulation positions, in various embodiments.
  • FIG. 10 is a diagram exemplarily illustrating a form of filtering at least one magnetic pole position by setting a filtering target region in various embodiments.
  • FIG. 11 is a diagram exemplarily illustrating a shape in which a brain region of an object is divided into a left hemisphere region and a right hemisphere region, according to various embodiments.
  • FIG. 12 is a diagram exemplarily illustrating a first user interface (UI) provided by a server for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system in various embodiments.
  • UI user interface
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a method of correcting an optimal combination of stimulation positions according to a limited number of available electrodes, in various embodiments.
  • FIG. 14 and 15 exemplarily illustrate a second UI provided by a server for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system in various embodiments.
  • 16 is a flowchart illustrating a method of correcting a current value to be applied to a stimulation position according to current resolution of a transcranial direct current stimulation (tDCS) device, in various embodiments.
  • tDCS transcranial direct current stimulation
  • 17 and 18 exemplarily illustrate a third UI provided by a server for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system in various embodiments.
  • unit or “module” used in the specification means a hardware component such as software, FPGA or ASIC, and "unit” or “module” performs certain roles. However, “unit” or “module” is not meant to be limited to software or hardware.
  • a “unit” or “module” may be configured to reside in an addressable storage medium and may be configured to reproduce one or more processors.
  • a “unit” or “module” may refer to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays and variables. Functions provided within components and “units” or “modules” may be combined into smaller numbers of components and “units” or “modules” or may be combined into additional components and “units” or “modules”. can be further separated.
  • spatially relative terms “below”, “beneath”, “lower”, “above”, “upper”, etc. It can be used to easily describe a component's correlation with other components. Spatially relative terms should be understood as including different orientations of elements in use or operation in addition to the orientations shown in the drawings. For example, if you flip a component that is shown in a drawing, a component described as “below” or “beneath” another component will be placed “above” the other component. can Thus, the exemplary term “below” may include directions of both below and above. Components may also be oriented in other orientations, and thus spatially relative terms may be interpreted according to orientation.
  • a computer means any kind of hardware device including at least one processor, and may be understood as encompassing a software configuration operating in a corresponding hardware device according to an embodiment.
  • a computer may be understood as including a smartphone, a tablet PC, a desktop computer, a laptop computer, and user clients and applications running on each device, but is not limited thereto.
  • each step described in this specification is described as being performed by a computer, the subject of each step is not limited thereto, and at least a part of each step may be performed in different devices according to embodiments.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system according to an embodiment of the present invention.
  • the system for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system includes a server 100 for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system (hereinafter referred to as “server 100”). "), a user terminal 200 and an external server 300.
  • the optimal magnetic pole position combination determination system using the preset guide system shown in FIG. 1 is according to an embodiment, and its components are not limited to the embodiment shown in FIG. 1, and may be added or changed as necessary. or can be deleted.
  • the server 100 may determine an optimal stimulation location combination for applying electrical stimulation to a predetermined target point in the brain of an object (eg, patient) according to transcranial direct current stimulation (tDCS), and the determined optimal stimulation
  • tDCS transcranial direct current stimulation
  • the server 100 may simulate electrical stimulation to the brain of the object based on a preset guide system defining a plurality of stimulation positions for the brain of the object in order to perform the transcranial direct current stimulation method; An optimal combination of stimulation positions for accurately applying electric stimulation to a specific target point may be determined using a simulation result, and information on the determined optimal combination of stimulation positions may be provided.
  • the information on the optimal stimulation position combination determined and provided according to the above method not only includes information on the electrode attachment position enabling electrical stimulation to be accurately applied to a predetermined target point in the brain of the subject, but also Information on how much and for how long a current value to be applied through an electrode attached to a stimulation site of the body (ie, current value, current application time, etc.) may also be included, but is not limited thereto.
  • the server 100 may be connected to the user terminal 200 through the network 400, a service for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system and information on the optimal magnetic pole position combination determined using the same. can provide a service that provides At this time, the service provided by the server 100 may be implemented and provided in the form of a web or application, but is not limited thereto.
  • the user terminal 200 may include an operating system capable of running an application in order to execute a service in the form of an application provided by the server 100, and may include a UI provided by the server 100 (e.g., FIG. 12 ). It may be a smartphone including a display in a predetermined area in order to output 1 UI 50, the 2 UI 60 of FIGS. 14 and 15, and the 3 UI 70 of FIGS. 17 and 18).
  • the user terminal 200 is a wireless communication device that ensures portability and mobility, and includes navigation, 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) terminal , smart pad (Smartpad), tablet PC (Tablet PC), such as all kinds of handheld (Handheld) based wireless communication devices can be included.
  • 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
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • W-CDMA Wide-Code Division Multiple Access
  • Wibro Wireless Broadband Internet
  • smart pad Smartpad
  • Tablett PC tablet PC
  • the network 400 may refer to a connection structure capable of exchanging information between nodes such as a plurality of terminals and servers.
  • the network 400 includes a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a world wide web (WWW), a wired and wireless data communication network, a telephone network, a wired and wireless television communication network, and the like. do.
  • the wireless data communication networks are 3G, 4G, 5G, 3GPP (3rd Generation Partnership Project), 5GPP (5th Generation Partnership Project), LTE (Long Term Evolution), WIMAX (World Interoperability for Microwave Access), Wi-Fi (Wi-Fi) Fi), Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), RF (Radio Frequency), Bluetooth network, A Near-Field Communication (NFC) network, a satellite broadcasting network, an analog broadcasting network, a Digital Multimedia Broadcasting (DMB) network, and the like are included, but are not limited thereto.
  • NFC Near-Field Communication
  • DMB Digital Multimedia Broadcasting
  • the external server 300 may be connected to the server 100 through the network 400, and various information necessary for the server 100 to perform the optimal magnetic pole position combination determination method using a preset guide system. and data (eg, pre-computation information, calculation model for simulation, etc.), and various information and data generated as the server 100 performs a method for determining an optimal stimulus position combination using a preset guide system. It can be provided, stored and managed.
  • various information necessary for the server 100 to perform the optimal magnetic pole position combination determination method using a preset guide system. and data eg, pre-computation information, calculation model for simulation, etc.
  • the external server 300 may be a storage server provided separately outside the server 100, but is not limited thereto.
  • the hardware configuration of the server 100 that performs the method for determining the optimal magnetic pole position combination using a preset guide system will be described.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of an optimal magnetic pole position combination determination server using a preset guide system according to another embodiment of the present invention.
  • the server 100 includes one or more processors 110, a memory 120 that loads a computer program 151 executed by the processor 110, and a bus 130. ), a communication interface 140 and a storage 150 for storing the computer program 151.
  • processors 110 the processors 110
  • memory 120 that loads a computer program 151 executed by the processor 110
  • bus 130 the bus 130
  • storage 150 for storing the computer program 151.
  • FIG. 2 only components related to the embodiment of the present invention are shown. Therefore, those skilled in the art to which the present invention pertains can know that other general-purpose components may be further included in addition to the components shown in FIG. 2 .
  • the processor 110 controls the overall operation of each component of the server 100.
  • the processor 110 includes a Central Processing Unit (CPU), a Micro Processor Unit (MPU), a Micro Controller Unit (MCU), a Graphic Processing Unit (GPU), or any type of processor well known in the art of the present invention. It can be.
  • CPU Central Processing Unit
  • MPU Micro Processor Unit
  • MCU Micro Controller Unit
  • GPU Graphic Processing Unit
  • the processor 110 may perform an operation for at least one application or program for executing a method according to embodiments of the present invention
  • the server 100 may include one or more processors.
  • the processor 110 may temporarily and/or permanently store signals (or data) processed in the processor 110 (RAM: Random Access Memory, not shown) and ROM (ROM: Read -Only Memory, not shown) may be further included.
  • the processor 110 may be implemented in the form of a system on chip (SoC) including at least one of a graphics processing unit, RAM, and ROM.
  • SoC system on chip
  • Memory 120 stores various data, commands and/or information. Memory 120 may load computer program 151 from storage 150 to execute methods/operations according to various embodiments of the present invention. When the computer program 151 is loaded into the memory 120, the processor 110 may perform the method/operation by executing one or more instructions constituting the computer program 151.
  • the memory 120 may be implemented as a volatile memory such as RAM, but the technical scope of the present disclosure is not limited thereto.
  • the bus 130 provides a communication function between components of the server 100 .
  • the bus 130 may be implemented in various types of buses such as an address bus, a data bus, and a control bus.
  • the communication interface 140 supports wired and wireless Internet communication of the server 100 . Also, the communication interface 140 may support various communication methods other than internet communication. To this end, the communication interface 140 may include a communication module well known in the art. In some embodiments, communication interface 140 may be omitted.
  • the storage 150 may non-temporarily store the computer program 151 .
  • the storage 150 may store various types of information necessary to provide a process for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system. there is.
  • the storage 150 may be a non-volatile memory such as read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, or the like, a hard disk, a removable disk, or a device well known in the art. It may be configured to include any known type of computer-readable recording medium.
  • ROM read only memory
  • EPROM erasable programmable ROM
  • EEPROM electrically erasable programmable ROM
  • flash memory or the like, a hard disk, a removable disk, or a device well known in the art. It may be configured to include any known type of computer-readable recording medium.
  • Computer program 151 may include one or more instructions that when loaded into memory 120 cause processor 110 to perform methods/operations in accordance with various embodiments of the invention. That is, the processor 110 may perform the method/operation according to various embodiments of the present disclosure by executing the one or more instructions.
  • the computer program 151 simulates electrical stimulation to the brain of the object by using a plurality of stimulation positions according to a preset guide system, and the brain of the object by using a result of simulating the electrical stimulation. It may include one or more instructions for performing a method for determining an optimal stimulation position combination using a predetermined guide system, including determining an optimal stimulation position combination for applying electrical stimulation to a predetermined target point.
  • the computer program 151 performs a step of filtering a plurality of stimulation positions corresponding to a predetermined condition from among a plurality of stimulation positions according to a predetermined guide system, and using the remaining stimulation positions excluding the filtered stimulation positions from among the plurality of stimulation positions to obtain an object object. It may include one or more instructions to perform an electrical stimulation simulation method for determining an optimal stimulation location combination comprising simulating electrical stimulation to the brain of a person.
  • Steps of a method or algorithm to be described in relation to an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, implemented in a software module executed by hardware, or implemented by a combination thereof.
  • a software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any form of computer readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.
  • Components of the present invention may be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a computer, which is hardware, and stored in a medium.
  • Components of the present invention may be implemented as software programming or software elements, and similarly, embodiments may include various algorithms implemented as data structures, processes, routines, or combinations of other programming constructs, such as C, C++ , Java (Java), can be implemented in a programming or scripting language such as assembler (assembler). Functional aspects may be implemented in an algorithm running on one or more processors.
  • FIGS. 3 to 18 a method for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system performed by the server 100 will be described.
  • FIG. 3 is a flowchart of a method for determining an optimal magnetic pole position combination using a preset guide system according to another embodiment of the present invention.
  • the server 100 may simulate electrical stimulation of the brain of the object by using a plurality of stimulation positions according to a preset guide system.
  • the preset guide system defines a plurality of stimulation positions for the brain of an object in advance in order to guide the transcranial direct current stimulation method, and accordingly guides the electrode attachment position so that electrical stimulation can be applied to a target point in the brain.
  • system can mean.
  • the preset guide system may be an EEG measurement 10-20 system 40 according to the international 10-20 system standard electrode attachment method, and a plurality of stimulation positions are 10-20 systems. , it may mean a position where a plurality of EEG measurement channels (19, 24, 68, 128, or 256, caps or individual electrodes) are attached to the head of the object, but is not limited thereto.
  • the server 100 may generate a 3D brain map corresponding to the brain of the object and simulate electrical stimulation using a plurality of stimulation locations using the generated 3D brain map.
  • FIGS. 4 to 7 it will be described with reference to FIGS. 4 to 7 .
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of simulating electrical stimulation using a 3D brain map in various embodiments.
  • the server 100 may acquire a magnetic resonance imaging (MRI) image (eg, 10 of FIG. 5A) of the brain of the object.
  • MRI magnetic resonance imaging
  • the MRI image of the brain of the object may refer to an MRI image of a head portion including the brain of the object. That is, the MRI image of the brain of the object may include not only the brain of the object but also the skull and scalp of the object.
  • the server 100 may be connected to a computer, which is a workstation connected to the MRI image acquisition device, and may acquire an MRI image of the brain of an object directly from the MRI image acquisition device through the computer.
  • a computer which is a workstation connected to the MRI image acquisition device, and may acquire an MRI image of the brain of an object directly from the MRI image acquisition device through the computer.
  • the server 100 may divide (segment) the MRI image acquired in step S210 into a plurality of regions (eg, 11 in FIG. 5(B)).
  • the server 100 may generate a plurality of regions by analyzing acquired MRI images and segmenting the MRI images according to brain regions. For example, the server 100 may divide the MRI image into a brain white matter region, a gray matter region, a cerebrospinal fluid region, a skull region, and a scalp region, but is not limited thereto.
  • the server 100 may perform connected component-based noise rejection on an MRI image divided into a plurality of regions.
  • a method of performing hole rejection performed by the server 100 is not specifically disclosed.
  • the server 100 may generate precomputation information by precomputing some calculation processes of the simulation in order to improve simulation processing efficiency, such as increasing simulation calculation speed. Electrical stimulation for a plurality of stimulation locations can be simulated using the
  • the server 100 may obtain, as precomputation information, physical characteristics of each of a plurality of regions for simulating a flow of current according to electrical stimulation of the brain of an object.
  • the server 100 may set one of a plurality of stimulation positions as a reference stimulation position, and based on the set reference stimulation position, simulation is performed while changing the other stimulation positions excluding the reference stimulation position among the plurality of stimulation positions. can be done
  • the server 100 may calculate the coordinate system of a preset guide system (eg, 10-20 system) based on the head image of the object. Thereafter, the server 100 sets a reference magnetic pole position among a plurality of magnetic pole positions, and selects at least one magnetic pole position among the set reference magnetic pole position and the remaining magnetic pole positions (the remaining magnetic pole positions excluding the reference magnetic pole position among the plurality of magnetic pole positions). Simulation can be performed by configuring one combination of stimulation positions.
  • a preset guide system eg, 10-20 system
  • the server 100 may randomly select two or more stimulation positions from among a plurality of stimulation positions, and obtain stimulation results by performing a simulation on the randomly selected two or more stimulation positions.
  • the server 100 simulates electrical stimulation using a three-dimensional brain map composed of a plurality of lattices.
  • a simulation of a plurality of magnetic pole positions may be performed using at least one of a finite difference method (FDM) and a finite vector method (FVM), but is not limited thereto.
  • FDM finite difference method
  • FVM finite vector method
  • stimulation results collected by applying electrical stimulation to each of a plurality of stimulation positions have linear characteristics
  • the server 100 uses the stimulation results collected by applying electrical stimulation to each of a plurality of stimulation positions.
  • a linear relationship between the plurality of magnetic pole positions can be derived.
  • Equation 1 a linear relationship such as Equation 1 below can be derived.
  • E(C1 a , C2 b ) may be a brain current distribution when currents a and b are respectively applied to the first stimulation site C1 and the second stimulation site C2.
  • the x value is an Mx1 matrix (where M is the number of stimulation sites (or electrodes) used in the simulation), E is an Nx1 matrix (where N is the number of nodes included in the 3D brain map), and A is It may be an NxM matrix (where each column of the NxM matrix is a precomputation result). That is, the server 100 may calculate an A matrix as a linear relationship for each of a plurality of magnetic pole positions, that is, as precomputation information.
  • the server 100 may derive a linear relationship for each of the plurality of magnetic pole positions only through n-1 simulations. For example, when simulation is performed for a total of three magnetic pole positions (eg, first magnetic pole position, second magnetic pole position, and third magnetic pole position), simulation results for the first magnetic pole position and the second magnetic pole position and the second magnetic pole position Through the simulation results for the first and third stimulation positions, it is possible to derive a linear relationship for the second and third stimulation positions, so that three stimulations can be obtained through only two simulations for a total of three stimulation positions. A linear relationship can be derived for each position.
  • three magnetic pole positions eg, first magnetic pole position, second magnetic pole position, and third magnetic pole position
  • the server 100 may filter magnetic pole positions corresponding to a predetermined condition from among a plurality of magnetic pole positions according to a preset guide system.
  • the server 100 may set a plurality of magnetic pole positions based on one or more reference magnetic pole positions.
  • the server 100 has a total of four reference stimulation positions set according to the above method, and each of the object's nasion, occipital pole, left pre-auricular, and right auricular
  • the four stimulation positions (Nz, Iz, LPA, RPA) corresponding to the right pre-auricular the first connection line connecting the stimulation positions (Nz and Iz) corresponding to the proximal and occipital poles and the left auricle
  • the point where the second connection line connecting the corresponding stimulation positions (LPA, RPA) to the front and right auricles intersects can be calculated as the center coordinate, and the distance information on the first connection line and the second connection line based on the center coordinates is used.
  • the server 100 may filter all magnetic pole positions located below the plane set as the filtering target region based on the plane. For example, when the one or more reference stimulation positions set by the user are Fpz, T7, Oz, and T10, the server 100 determines the stimulation positions Nz and Iz located at the bottom of the plane including Fpz, T7, Oz, and T10. , LPA and RPA can be filtered.
  • the server 100 analyzes the head image to detect an area on the head of the object on which electrodes cannot be attached, sets the detected area on which electrodes cannot be attached as a filtering target area, and includes it on the filtering target area. At least one stimulus location may be filtered. For example, if there is an injury such as a scalp disease or wound or a region in which a metal material (clip, coil, metabolic foreign body, etc.) is present in the brain of the subject, there is a problem in that it is difficult to apply electrical stimulation by attaching electrodes to the corresponding region. . Considering this point, the server 100 may detect an area to which electrodes cannot be attached, and filter the stimulation positions included in the detected area by analyzing the image of the head of the object through image analysis.
  • the server 100 may simulate electrical stimulation to the brain of the subject by using the remaining stimulation positions other than the filtered stimulation positions among the plurality of stimulation positions.
  • the method of simulating the electrical stimulation to the brain of the subject using the remaining stimulation positions other than the filtered stimulation positions may be performed using at least one of the finite element method, the finite difference method, and the finite volume method, as described above. there is.
  • the server 100 generates a first geodesic line connecting a first magnetic pole position corresponding to the proximal muscle of an object and a second magnetic pole position corresponding to the laryngeal pole and a third magnetic pole corresponding to the front of the left auricle.
  • the brain region of the object may be divided into a left hemisphere region and a right hemisphere region using a second geodesic line connecting the position and the fourth stimulation position corresponding to the front of the right auricle.
  • the server 100 selects two or more stimulation locations located in the left hemisphere area among the remaining stimulation locations excluding the filtered stimulation locations to simulate electrical stimulation for the left hemisphere area of the brain of the object, or the remaining stimulation locations except for the filtered stimulation locations.
  • Electrical stimulation to the right hemisphere region of the brain of the subject may be simulated by selecting two or more stimulation locations located in the right hemisphere region among the stimulation locations.
  • the server 100 may filter the stimulation positions so that currents of different polarities are not applied to the same area. For example, when any one stimulation position located on the left hemisphere region is selected, the server 100 selects any one of the above other stimulation positions located on the left hemisphere region, which is the same region as the selected one magnetic pole position. Filtering at least one stimulation location to which a current of polarity opposite to the polarity of the current applied to one stimulation location is applied (e.g., when a positive current is applied to one stimulation location, filtering the stimulation location to which a negative current is applied) )can do.
  • the server 100 selects any one of the above-mentioned stimulation positions among other stimulation positions located on the right hemisphere area, which is the same area as the selected one stimulation position. At least one stimulation location to which a current having a polarity opposite to the polarity of the current applied to the stimulation location is applied may be filtered.
  • the server 100 may exclude the case where the anode and the cathode are located in the same hemisphere in order to exclude a result for which clinical verification for safety has not been performed.
  • step S120 the server 100 uses the results of the electrical stimulation simulation performed in step S110 to obtain an optimal stimulation position combination for applying electrical stimulation to a predetermined target point in the brain of the object. can determine
  • the server 100 may calculate an optimal magnetic pole position using a linear relationship for each of a plurality of magnetic pole positions generated as precomputation information.
  • the server 100 may derive a linear relationship between electric fields output as a specific stimulus is applied under an arbitrary stimulus condition as shown in Equation 2 below from a simulation result of the electrical stimulus.
  • E is the electric field
  • r is the coordinate of the stimulation position
  • m is an arbitrary stimulation condition
  • ⁇ is the ratio of the real stimulation to the basic unit stimulation intensity
  • B is the basic unit stimulation intensity.
  • Equation 2 The electric field (E) finally obtained according to Equation 2 is equal to the product of the basic unit stimulation strength (B) of the stimulation and the ratio ( ⁇ ) of the real stimulation to the basic unit stimulation strength. In this way, at various stimulation positions When stimuli are applied to a combination of stimuli of , a linear relationship between two stimuli having different stimulation conditions can be expressed as in Equation 3.
  • m i may be the i th stimulation condition.
  • the server 100 can finally obtain a linear simultaneous equation for various stimulation conditions and desired stimulation strength, stimulation conditions that can apply maximum stimulation to the desired stimulation position can be obtained using numerical optimization.
  • a least square method, a weighted least square method, or an L1 norm constrained method may be applied, but is not limited thereto.
  • the server 100 may calculate an optimal stimulation position for applying electrical stimulation to a predetermined target point in the brain of the object using a linear relationship according to Equation 3 above. For example, since the server 100 can conversely know a desired result according to input of a stimulation condition including information about a target point in the brain of an object from a user, the optimal stimulation position to apply electrical stimulation (e.g., diagram) 41 of 8) can be calculated, and the optimal stimulation position combination can be determined by configuring the calculated optimal stimulation positions as one combination.
  • the optimal stimulation position to apply electrical stimulation e.g., diagram 41 of 8
  • the server 100 may correct an optimal stimulation position combination based on the maximum number of stimulation positions to which electrical stimulation is applied to a preset target point. Hereinafter, it will be described with reference to FIG. 13 .
  • the server 100 may set the maximum number of stimulation positions to which electrical stimulation is applied to a preset target point.
  • the server 100 may provide a second UI (60 in FIG. 14 ) to the user terminal 200 and may receive input of the number of maximum stimulation positions through the first UI 60 .
  • it is not limited thereto.
  • step S420 the server 100 calculates the number of optimal magnetic pole positions included in the optimal magnetic pole position combination determined according to the above method (eg, steps S110 and S120 in FIG. 3) and the maximum magnetic pole position set in step S410. By comparing the numbers, it is possible to determine whether the number of the plurality of optimal magnetic pole positions exceeds the maximum number of magnetic pole positions.
  • step S430 if the server 100 determines that the number of optimal stimulation positions exceeds the maximum number of stimulation positions, the server 100 determines at least one of the plurality of optimal stimulation positions based on the importance of each of the plurality of optimal stimulation positions. It is possible to select the optimal stimulation position of (less than the maximum number of stimulation positions).
  • the server 100 may set an importance for each of the plurality of optimal stimulation positions based on the positions of the plurality of optimal stimulation positions, and according to the set importance, at least one optimal stimulation position among the plurality of optimal stimulation positions.
  • an object to which electrical stimulation is to be applied is a patient with a disease such as epilepsy or brain disease
  • an area to which electrical stimulation cannot be applied exists depending on the disease such as epilepsy or brain disease.
  • the server 100 calculates the distance between the area to which electrical stimulation cannot be applied and each of the plurality of optimal stimulation positions, and calculates Based on the distance, it can be set to have a high importance from the farthest optimal stimulation position.
  • the server 100 may set the importance of each of the plurality of optimal stimulation positions based on the intensity of current applied to each of the plurality of optimal stimulation positions, and among the plurality of optimal stimulation positions according to the set importance At least one optimal stimulation location can be selected.
  • the low intensity of the current applied to a specific stimulation position through the electrode means that the amount of stimulation applied, that is, the effect on the stimulation is small. It can be set to have a high importance sequentially according to the order of the intensity of the applied current.
  • step S440 the server 100 may re-execute the simulation on the brain of the object using only the at least one optimal stimulation position selected through step S430, and based on the result of the re-performed simulation, the optimal stimulation position combination determined. can be corrected.
  • the server 100 uses only the information on the at least one optimal stimulus position from the precomputation information, that is, removes the information on the optimal stimulus position filtered according to the importance from the precomputation information, and then removes the remaining precomputation information.
  • a simulation of at least one optimal magnetic pole position may be performed using only the information.
  • the precomputation information includes information on a linear relationship for all stimulation positions, when a simulation is performed using information on all stimulation positions, only information on at least one selected optimal stimulation position is used. There is a problem that the difference between simulation and current intensity occurs.
  • the server 100 removes information on a linear relationship for each of the optimal stimulus positions filtered according to importance from the precomputation information, and removes information on a linear relationship between at least one optimal stimulus position selected according to importance.
  • the simulation can be re-performed using only the information about .
  • the server 100 determines the determined optimum stimulation position combination as the final optimum stimulation position combination when the number of the plurality of optimal stimulation positions is less than or equal to the maximum number of stimulation positions through step S420, and transmits information thereon to the second UI ( 60) can be provided to the user.
  • the server 100 may standardize a plurality of current values applied to each of a plurality of optimal magnetic pole positions included in the optimal magnetic pole position combination based on a preset current resolution.
  • the server 100 may provide a third UI (eg, 70 in FIG. 16 ) to the user terminal 200, receive current resolution through the second UI 60, and receive a plurality of A plurality of current values may be standardized by dividing a plurality of current values applied to each optimal stimulation position by an input current resolution value.
  • step S520 the server 100 performs a primary correction (eg, rounding up, down, rounding, etc.) of each of the plurality of standardized current values so that each of the plurality of current values standardized in step S510 becomes a multiple of the preset resolution.
  • a primary correction eg, rounding up, down, rounding, etc.
  • the server 100 divides the current value applied to the first optimal stimulation position by the preset current resolution to obtain 1.1
  • the calculated standardized current value is rounded to a multiple of the preset current resolution (ie, the standardized current value has a natural number value such as 1, 2, or 3).
  • the server 100 may calculate the sum of the plurality of first-order corrected current values, and determine whether the sum of the calculated first-order corrected plurality of current values is zero.
  • the server 100 determines the optimal stimulation with low importance based on the importance of each of the plurality of optimal stimulation positions set according to the above method (the strength of the current applied to the optimal stimulation position and the denture at the optimal stimulation position). At least one optimal stimulation position may be selected sequentially from the position. For example, the server 100 may sequentially select an optimal stimulation position having the lowest intensity of current applied to each optimal stimulation position among a plurality of optimal stimulation positions.
  • the server 100 may sequentially select the optimal stimulation position having a high importance.
  • step S550 the server 100 corrects the current value (primarily corrected current value) corresponding to the at least one optimal stimulation position selected through step S540 so that the sum of the plurality of firstly corrected current values becomes zero.
  • the server 100 when the magnitude of the sum of the plurality of first-corrected current values is 800 mA, the preset current resolution is 200 mA, and a total of four optimal stimulation positions are selected based on the importance, the server 100 selects four optimal stimulation positions. By decreasing each current value applied to each position by 200 mA, secondary correction may be performed such that the sum of the plurality of firstly corrected current values becomes zero.
  • step S570 when the server 100 determines that the sum of the plurality of current values primarily corrected through step S530 is 0, the server 100 multiplies each of the plurality of first-order corrected current values by the preset current resolution to obtain a plurality of current values.
  • a current value to be applied to each optimal stimulation position may be calculated, and information on an optimal stimulation position combination including information on the calculated current value may be provided.
  • the method for determining the optimal magnetic pole position combination using the above-described preset guide system has been described with reference to the flowchart shown in the drawings.
  • the method for determining the optimal magnetic pole position combination using a preset guide system has been illustrated and described as a series of blocks, but the present invention is not limited to the order of the blocks, and some blocks are similar to those shown and operated herein. It may be performed in a different order or concurrently.
  • new blocks not described in the present specification and drawings may be added, or some blocks may be deleted or changed.

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Abstract

기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법, 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램이 제공된다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 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. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치 중 기 설정된 조건에 대응되는 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 포함한다.

Description

기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법 및 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법, 서버 및 컴퓨터프로그램
본 발명의 다양한 실시예는 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위하여 수행되는 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법 및 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 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.
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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법, 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법, 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법, 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위하여 수행되는 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법에 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정서버는, 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.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 인가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위하여 수행되는 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법에 있어서, 기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치 중 기 설정된 조건에 대응되는 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.
다양한 실시예에서, 상기 자극 위치를 필터링하는 단계는, 상기 대상체의 두부 영상을 획득하는 단계, 상기 획득된 두부 영상에 기초하여 하나 이상의 기준 자극 위치를 설정하는 단계, 상기 설정된 하나 이상의 기준 자극 위치를 기준으로 상기 복수의 자극 위치를 설정하는 단계 및 상기 설정된 복수의 자극 위치를 이용하여 필터링 대상 영역을 설정하고, 상기 설정된 필터링 대상 영역에 기초하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 설정된 필터링 대상 영역에 기초하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계는, 상기 설정된 하나 이상의 기준 자극 위치를 포함하는 평면을 상기 필터링 대상 영역으로 설정하고, 상기 필터링 대상 영역으로 설정된 평면을 기준으로 상기 필터링 대상 영역으로 설정된 평면의 하단부에 위치하는 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 설정된 필터링 대상 영역에 기초하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계는, 상기 획득된 두부 영상에 기초하여, 상기 설정된 복수의 자극 위치 중 상기 대상체의 비근(Nasion), 후두극(lnion), 좌측 귓바퀴앞(Left pre-auricular) 및 우측 귓바퀴앞(Right pre-auricular) 각각에 대응되는 자극 위치를 포함하는 평면을 상기 필터링 대상 영역으로 설정하고, 상기 필터링 대상 영역으로 설정된 평면 상에 위치하는 자극 위치를 필터링하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 설정된 필터링 대상 영역에 기초하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계는, 상기 획득된 두부 영상을 분석하여 상기 대상체의 두부 상에 전극 부착이 불가능한 영역을 검출하고, 상기 검출된 전극 부착이 불가능한 영역을 상기 필터링 대상 영역으로 설정하며, 상기 필터링 대상 영역 상에 포함된 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 설정된 하나 이상의 기준 자극 위치는, 상기 대상체의 비근에 대응되는 제1 자극 위치, 후두극에 대응되는 제2 자극 위치, 좌측 귓바퀴앞에 대응되는 제3 자극 위치 및 우측 귓바퀴앞에 대응되는 제4 자극 위치를 포함하며, 상기 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계는, 상기 제1 자극 위치, 상기 제2 자극 위치, 상기 제3 자극 위치 및 상기 제4 자극 위치를 연결하는 제1 측지선과 상기 제1 자극 위치 및 상기 제2 자극 위치를 연결하는 제2 측지선을 이용하여 상기 대상체의 뇌 영역을 좌반구 영역 및 우반구 영역으로 분할하는 단계 및 상기 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치 중 둘 이상의 자극 위치를 선택하여 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션 하되, 상기 좌반구 영역 및 상기 우반구 영역 각각을 독립적으로 시뮬레이션하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 자극 위치를 필터링하는 단계는, 상기 좌반구 영역 또는 상기 우반구 영역에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하기 위하여, 상기 좌반구 영역 또는 상기 우반구 영역 상에 위치하는 어느 하나의 자극 위치가 선택되는 경우, 상기 선택된 어느 하나의 자극 위치와 동일한 영역 상에 위치하는 자극 위치들 중 상기 선택된 어느 하나의 자극 위치에 인가되는 전류의 극성과 반대 극성의 전류가 인가되는 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션한 결과에 기초하여, 상기 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치 중 상기 기 설정된 목표 지점을 전기 자극하기 위한 하나 이상의 자극 위치를 포함하는 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 서버는, 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 위치 중 기 설정된 조건에 대응되는 자극 위치를 필터링하는 인스트럭션(instruction) 및 상기 복수의 자극 위치 중 상기 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치를 이용하여 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 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 위치 중 기 설정된 조건에 대응되는 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 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정서버의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법의 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, 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정서버가 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, 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정서버가 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, 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정서버가 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정시스템은 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정서버(100)(이하, "서버(100)"), 사용자 단말(200) 및 외부 서버(300)를 포함할 수 있다.
여기서, 도 1에 도시된 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정시스템은 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, 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법을 수행하기 위하여 필요한 각종 정보 및 데이터(예: 사전연산 정보, 시뮬레이션을 위한 계산 모델 등)를 제공할 수 있고, 서버(100)가 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법을 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, 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법을 수행하는 서버(100)의 하드웨어 구성에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정서버의 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정 프로세스를 수행하는 경우, 스토리지(150)는 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법을 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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법에 대해 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법의 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>
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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 PCTKR2021018137-appb-img-000002
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 PCTKR2021018137-appb-img-000003
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 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법은 도면에 도시된 순서도를 참조하여 설명하였다. 간단한 설명을 위해 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법은 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.

Claims (22)

  1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 가하기 위하여 수행되는 기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법에 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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  2. 제1항에 있어서,
    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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  3. 제2항에 있어서,
    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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  4. 제2항에 있어서,
    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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  5. 제4항에 있어서,
    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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  6. 제4항에 있어서,
    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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  7. 제1항에 있어서,
    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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  8. 제7항에 있어서,
    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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  9. 제7항에 있어서,
    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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  10. 제1항에 있어서,
    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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정방법.
  11. 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 포함하는,
    기 설정된 가이드 시스템을 이용한 최적 자극 위치 조합 결정서버.
  12. 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 저장된,
    컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터프로그램.
  13. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 대상체의 뇌에 기 설정된 목표 지점에 전기 자극을 인가하기 위한 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위하여 수행되는 최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법에 있어서,
    기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치 중 기 설정된 조건에 대응되는 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 포함하는,
    최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 자극 위치를 필터링하는 단계는,
    상기 대상체의 두부 영상을 획득하는 단계;
    상기 획득된 두부 영상에 기초하여 하나 이상의 기준 자극 위치를 설정하는 단계;
    상기 설정된 하나 이상의 기준 자극 위치를 기준으로 상기 복수의 자극 위치를 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 복수의 자극 위치를 이용하여 필터링 대상 영역을 설정하고, 상기 설정된 필터링 대상 영역에 기초하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계를 포함하는,
    최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 설정된 필터링 대상 영역에 기초하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계는,
    상기 설정된 하나 이상의 기준 자극 위치를 포함하는 평면을 상기 필터링 대상 영역으로 설정하고, 상기 필터링 대상 영역으로 설정된 평면을 기준으로 상기 필터링 대상 영역으로 설정된 평면의 하단부에 위치하는 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계를 포함하는,
    최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 설정된 필터링 대상 영역에 기초하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계는,
    상기 획득된 두부 영상에 기초하여, 상기 설정된 복수의 자극 위치 중 상기 대상체의 비근(Nasion), 후두극(lnion), 좌측 귓바퀴앞(Left pre-auricular) 및 우측 귓바퀴앞(Right pre-auricular) 각각에 대응되는 자극 위치를 포함하는 평면을 상기 필터링 대상 영역으로 설정하고, 상기 필터링 대상 영역으로 설정된 평면 상에 위치하는 자극 위치를 필터링하는 단계를 포함하는,
    최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 설정된 필터링 대상 영역에 기초하여 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계는,
    상기 획득된 두부 영상을 분석하여 상기 대상체의 두부 상에 전극 부착이 불가능한 영역을 검출하고, 상기 검출된 전극 부착이 불가능한 영역을 상기 필터링 대상 영역으로 설정하며, 상기 필터링 대상 영역 상에 포함된 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계를 포함하는,
    최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 설정된 하나 이상의 기준 자극 위치는,
    상기 대상체의 비근에 대응되는 제1 자극 위치, 후두극에 대응되는 제2 자극 위치, 좌측 귓바퀴앞에 대응되는 제3 자극 위치 및 우측 귓바퀴앞에 대응되는 제4 자극 위치를 포함하며,
    상기 전기 자극을 시뮬레이션하는 단계는,
    상기 제1 자극 위치, 상기 제2 자극 위치, 상기 제3 자극 위치 및 상기 제4 자극 위치를 연결하는 제1 측지선과 상기 제1 자극 위치 및 상기 제2 자극 위치를 연결하는 제2 측지선을 이용하여 상기 대상체의 뇌 영역을 좌반구 영역 및 우반구 영역으로 분할하는 단계; 및
    상기 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치 중 둘 이상의 자극 위치를 선택하여 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션 하되, 상기 좌반구 영역 및 상기 우반구 영역 각각을 독립적으로 시뮬레이션하는 단계를 포함하는,
    최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 자극 위치를 필터링하는 단계는,
    상기 좌반구 영역 또는 상기 우반구 영역에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하기 위하여, 상기 좌반구 영역 또는 상기 우반구 영역 상에 위치하는 어느 하나의 자극 위치가 선택되는 경우, 상기 선택된 어느 하나의 자극 위치와 동일한 영역 상에 위치하는 자극 위치들 중 상기 선택된 어느 하나의 자극 위치에 인가되는 전류의 극성과 반대 극성의 전류가 인가되는 적어도 하나의 자극 위치를 필터링하는 단계를 더 포함하는,
    최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션한 결과에 기초하여, 상기 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치 중 상기 기 설정된 목표 지점을 전기 자극하기 위한 하나 이상의 자극 위치를 포함하는 최적 자극 위치 조합을 결정하는 단계를 더 포함하는,
    최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 방법.
  21. 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 위치 중 기 설정된 조건에 대응되는 자극 위치를 필터링하는 인스트럭션(instruction); 및
    상기 복수의 자극 위치 중 상기 필터링된 자극 위치를 제외한 나머지 자극 위치를 이용하여 상기 대상체의 뇌에 대한 전기 자극을 시뮬레이션하는 인스트럭션을 포함하는,
    최적 자극 위치 조합을 결정하기 위한 전기 자극 시뮬레이션 서버.
  22. 컴퓨팅 장치와 결합되어,
    기 설정된 가이드 시스템에 따른 복수의 자극 위치 중 기 설정된 조건에 대응되는 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 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장된,
    컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터프로그램.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180051750A (ko) * 2016-11-08 2018-05-17 (주)와이브레인 개인별 뇌 영역 공진 반응을 통한 네트워크 스캔 장치 및 이를 사용한 개인별 뇌 자극 위치 및 뇌파 측정 영역 설정 방법
KR101950815B1 (ko) * 2017-08-25 2019-02-21 뉴로핏 주식회사 패치 가이드 방법 및 프로그램
KR20190028901A (ko) * 2017-09-11 2019-03-20 뉴로핏 주식회사 3차원 뇌지도 생성 방법 및 프로그램
KR20200049203A (ko) * 2018-10-31 2020-05-08 건국대학교 산학협력단 뇌파도의 증강된 해상도 데이터 생성 장치 및 방법
KR20200138111A (ko) * 2019-01-31 2020-12-09 뉴로핏 주식회사 10-20 시스템 기반의 위치 정보 제공 방법, 장치 및 프로그램

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180051750A (ko) * 2016-11-08 2018-05-17 (주)와이브레인 개인별 뇌 영역 공진 반응을 통한 네트워크 스캔 장치 및 이를 사용한 개인별 뇌 자극 위치 및 뇌파 측정 영역 설정 방법
KR101950815B1 (ko) * 2017-08-25 2019-02-21 뉴로핏 주식회사 패치 가이드 방법 및 프로그램
KR20190028901A (ko) * 2017-09-11 2019-03-20 뉴로핏 주식회사 3차원 뇌지도 생성 방법 및 프로그램
KR20200049203A (ko) * 2018-10-31 2020-05-08 건국대학교 산학협력단 뇌파도의 증강된 해상도 데이터 생성 장치 및 방법
KR20200138111A (ko) * 2019-01-31 2020-12-09 뉴로핏 주식회사 10-20 시스템 기반의 위치 정보 제공 방법, 장치 및 프로그램

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