장산 뇌혁신데이터랩

Frontiers | EEG-Neurofeedback as a Tool to Modulate Cognition and Behavior: A Review TutorialNeurofeedback is attracting renewed interest as a method to self-regulate one’s own brain activity to directly alter the underlying neural mechanisms of cogn...www.frontiersin.org EEG-Neurofeedback as a Tool to Modulate Cognition and Behavior: A Review Tutorial저자 :  Stefanie Enriquez-Geppert, René J Hust..

The Neurofeedback Book 2nd Edition : An Introduction to Basic Concepts in Applied Psychophysiology저자 : Michael Thompson, Lynda Thompson뉴로피드백은 1960년대 EEG 바이오피드백(EEG biofeedback)이라는 이름으로 처음 등장한 이후 오랜 역사를 가지고 있으며, 현재 심신의학(mind-body medicine) 분야에서 가장 빠르게 성장하는 영역 중 하나가 되었다.The Neurofeedback Book은 이 분야에 헌신적으로 초점을 맞춘 최초의 정식 교과서로, 뉴로피드백에 대한 이해를 돕기 위해 쓰였다. 이 책은 초보자부터 전문가까지 모든 수준의 독자들을 대상으로 하며, 대체의학(alter..

Evaluation of neurofeedback in ADHD: the long and winding road저자 : Martijn Arns, Hartmut Heinrich, Ute Strehl뉴로피드백의 임상적 응용 분야 중에서 ADHD(주의력결핍 과잉행동장애)에 대한 연구가 가장 많이 수행되었다. 서론에서는 뉴로피드백의 전반적인 역사를 간략히 개괄한 후, 본 논문의 핵심 부분에서는 ADHD에서의 뉴로피드백 연구 현황을 종합적으로 검토한다.2009년 뉴로피드백 관련 메타분석에서는 주의력 결핍과 충동성 개선에 대한 큰 효과 크기(large effect size), 과잉행동에 대한 중간 정도의 효과 크기(medium effect size)가 보고되었다. 2009년 이후 4개의 위약(placebo) 대조 ..

EEG-neurofeedback for optimising performance. I: a review of cognitive and affective outcome in healthy participants저자 : John H GruzelierEEG-뉴로피드백 연구는 임상적 이점에 대한 통제된 증거와, 건강한 참가자에서의 인지 및 정서적 향상을 검증하는 연구들이 등장하면서 다시 활발해지고 있다. 특히, 피드백 학습이 결과를 중재한다는 상관관계를 뒷받침하는 연구들이 연구 재개를 촉진했다. 건강한 성인 및 고령 참가자를 대상으로 한 통제 연구는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 본 논문에서는 다음과 같은 임상 및 신경과학적 프로토콜을 포함한 연구들을 검토한다.임상 프로토콜: 감각-운동 리듬(sensory-m..

What is Neurofeedback: An Update 저자 : D. Corydon HammondEEG 바이오피드백(뉴로피드백)은 1960년대 후반 조작적 조건 형성(operant conditioning)을 통해 뇌파 패턴을 재훈련하는 방법으로 처음 개발되었다. 이후, 뉴로피드백이 통제되지 않는 간질, ADD/ADHD, 불안, 알코올 중독, 외상 후 스트레스 장애(PTSD), 경미한 두부 외상 등의 치료에 효과적이라는 방대한 연구 결과가 축적되었다.또한, 연구들은 뉴로피드백이 학습 장애, 뇌졸중, 우울증, 섬유근육통, 자폐증, 불면증, 이명, 두통, 신체 균형 문제, 그리고 고성능 수행(peak performance) 향상을 위한 대체 치료법이 될 가능성을 시사하고 있다. 현재 많은 사람들이 약물 치..

뉴로피드백이란?뉴로피드백(Neurofeedback)은 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 피드백을 제공하여 뇌 기능을 조절하는 훈련 방법이다. 이는 뇌파 신호를 측정하고 분석하여 특정 패턴을 강화하거나 억제하도록 유도하는 과정으로, 뇌의 자기 조절 능력을 향상시키는 데 초점을 맞춘다.뉴로피드백은 주로 전기뇌파(EEG)를 기반으로 하며, 사용자의 뇌파 상태를 시각적, 청각적, 촉각적 피드백 형태로 제공하여 훈련자가 원하는 뇌 상태를 지속적으로 유지할 수 있도록 돕는다. 이는 신경 가소성(neuroplasticity)을 촉진하고, 주의력 조절, 감정 조절, 인지 능력 향상 등의 효과를 기대할 수 있다. 뉴로피드백 훈련의 원리와 효과뉴로피드백 훈련의 핵심 원리는 바이오피드백(Biofeedback) 기법과 유사하다...

우리는 매일 꿈을 꾸지만, 잠에서 깨어나면 대부분의 꿈은 빠르게 사라진다. 가끔은 선명하게 기억나지만, 시간이 지나면서 흐려지거나 왜곡된다. 그렇다면 인간의 뇌 활동을 분석하여 꿈을 기록하고 재현하는 것이 가능할까? 이 질문은 단순한 SF적 상상이 아니다. 신경과학과 인공지능 기술의 발전으로 ‘브레인 디코딩(Brain Decoding)’이 가능해지면서, 뇌 신호를 분석하여 꿈의 내용을 읽어내려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 만약 꿈을 해독하고 기록할 수 있다면, 인간의 창의성, 기억, 그리고 무의식에 대한 새로운 이해가 가능할 것이다. 브레인 디코딩이란?브레인 디코딩은 뇌의 신경 활동을 분석하여 인간의 감각, 생각, 감정 등을 외부에서 해석하는 기술이다. 뇌에서 발생하는 전기적, 화학적 신호를 데이터..

Deep Learning in EEG: Advance of the Last Ten-Year Critical Period저자 : Shu Gong , Kaibo Xing, Andrzej Cichocki , Junhua Li딥러닝은 음성 인식과 컴퓨터 비전을 비롯한 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 거두었다. 상대적으로 뇌파(EEG) 연구에서는 딥러닝의 적용이 적었지만, 지난 10년 동안 상당한 발전이 이루어졌다. 그러나 EEG에서의 딥러닝 연구를 종합적으로 다루는 포괄적인 리뷰가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 최근의 연구 동향을 정리하고 향후 발전 가능성을 조망하는 것을 목표로 한다.먼저, EEG 신호에서의 잡음 제거(artifact removal) 기법을 간략히 소개한 후, EEG 처리 및 분류에 사용되는..

Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review저자 : Yannick Roy, Hubert Banville, Isabela Albuquerque, Alexandre Gramfort, Tiago H Falk, Jocelyn Faubert.뇌파(EEG)는 복잡한 신호이며, 올바르게 해석하기 위해서는 오랜 훈련과 고급 신호 처리 및 특징 추출 기법이 필요하다. 최근 딥러닝(DL)이 원시 데이터에서 유용한 특징을 학습하는 능력을 바탕으로 EEG 신호 해석에 강력한 가능성을 보여주고 있지만, 기존 EEG 처리 방식보다 실제로 더 나은 성과를 내는지는 여전히 논쟁의 대상이다.본 연구에서는 2010년 1월부터 2018년 7월까지 발표된..

Deep learning for electroencephalogram (EEG) classification tasks: a review저자 :  Alexander Craik, Yongtian He, Jose L Contreras-Vidal뇌파(EEG) 분석은 신경과학에서 중요한 도구로 활용되며, 신경공학(예: 뇌-컴퓨터 인터페이스, BCI) 및 상업적 응용 분야에서도 널리 사용되고 있다. EEG 연구에서 사용되는 분석 기법 중 많은 부분이 머신러닝을 활용하여 신경 분류 및 신경 영상화에 필요한 정보를 도출해왔다.최근에는 대규모 EEG 데이터셋의 확보와 머신러닝 기술의 발전으로 인해, 특히 뇌파 신호 분석 및 뇌 기능 이해에 있어 딥러닝 아키텍처가 적극적으로 도입되고 있다. 이러한 신호의 자동 분류를 더욱..