장산 뇌혁신데이터랩

The Future of Brain–Computer Interfaces - IEEE PulseTechnology that allows the human brain to communicate with an external device can help patients with some of the most severe neurological issues. Continue Reading The Future of Brain–Computer Interfaceswww.embs.org The Future of Brain–Computer Interfaces저자 : Zara Abrams 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술 개요BCI는 뇌와 외부 장치 간의 신호 교환을 가능하게 하여, 심각한 신경학적 문제를 가진 환자들에..

Ethical Issues in Brain–Computer Interface Research,... : Journal of Neurologic Physical TherapyInternational BCI meeting (Asilomar, California, 2010), six panel members from various BCI laboratories and companies set out to identify and disentangle ethical issues related to BCI use in four case scenarios, which were inspired by current experiences ijournals.lww.com Ethical Issues in Brain–Compu..

Motor neuroprosthesis implanted with neurointerventional surgery improves capacity for activities of daily living tasks in severBackground Implantable brain–computer interfaces (BCIs), functioning as motor neuroprostheses, have the potential to restore voluntary motor impulses to control digital devices and improve functional independence in patients with severe paralysis due tojnis.bmj.com  Mot..

Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice저자 : Jonathan Wolpaw, Elizabeth Winter Wolpaw지난 15년 동안 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구 및 개발 분야에서 눈에 띄는 성장이 이루어졌다. 이러한 성장은 다양한 요인에서 비롯되었다.첫 번째 요인은, 이제 저렴한 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어가 제공되어 BCI에 필수적인 복잡하고 고속의 뇌 활동 분석을 지원할 수 있게 되었다는 점이다.두 번째 요인은, 뇌 신호의 특성과 기능적 상관관계에 대한 새로운 정보의 풍부함과, 단기 및 장기 신호 기록 방법의 개선을 포함한 중추신경계에 대한 이해의 증대이다.세 번째 요인은, 아마도 가장 중요한 요인은 뇌성마비, 척수 손상, 뇌졸중, 루게릭..

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 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..

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface)는 인간의 뇌와 외부 기기를 직접 연결하는 기술로, 생각만으로 기기를 조작할 수 있도록 한다. 최근 Neuralink를 비롯한 여러 기업이 BCI 기술을 연구하며 신경과학과 인공지능의 융합을 이끌고 있다. 본 글에서는 BCI의 개념과 원리, 최신 기술 동향, 응용 분야 및 실제 사례, Neuralink의 첫 인체 임상시험 진행과 그 의미, BCI의 미래 전망과 윤리적 고려사항을 살펴본다. BCI의 개념과 원리BCI는 인간의 뇌와 컴퓨터가 직접 정보를 주고받을 수 있도록 하는 기술로, 신경 신호를 해석하고 변환하여 다양한 기기를 제어하는 역할을 한다. 이 기술은 신경과학, 전자공학, 인공지능(AI) 등의 융합을 통해 발전하고 있으며..

뇌파(EEG)는 뇌의 전기적 활동을 측정하여 인지 상태, 감정, 건강 상태 등을 분석하는 중요한 생체 신호이다. 최근 인공지능(AI)의 발전으로 뇌파 데이터를 보다 정밀하게 분석하고 활용할 수 있는 가능성이 커지고 있다. AI 기반 뇌파 분석 기술은 의료, 정신 건강, 교육, 뇌훈련 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있다. AI 기반 뇌파 분석의 원리AI 기반 뇌파 분석은 기계 학습 및 딥러닝 기술을 활용하여 대량의 뇌파 데이터를 해석하는 방식으로 작동한다. 주요 분석 과정은 다음과 같다.데이터 수집: EEG 센서를 통해 뇌파 신호를 실시간으로 측정한다.신호 전처리: 노이즈 제거 및 신호 정제 과정을 통해 유효한 데이터를 확보한다.특징 추출: AI 모델이 학습할 수 있도록 뇌파 패턴을 분석하고 의미 있는..