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1. 연구개요

 Cognitive Reserve라는 이론은, 교육을 많이 받은 집단일수록, 구조적인 MRI T1 이미지에서의 대뇌퇴화 양상은 비슷하지만, 기능적인 능력은 좀 더 높다고 주장하였다. 본 연구에서는 그래프 이론을 기반으로 MRI 이미지에서 추출된 특징 값들을 사용하여, 뇌 네트워크를 구성하고 구성된 네트워크를 측정할 수 있는 방법론을 개발함으로써 MRI를 사용한 수량적 분석을 통해 기존에 제안되었던 이론들을 검증해본다.

 
 
2. 관련연구

 그래프이론에 기반한 뇌 네트워크 분석 방법이 연구되고 있다. 이 분석 방법은 뇌조직영역간의 네트워크적인 연결에 대한 연구에 새로운 시야를 제공하고 있다. 초기 연구결과들에 따르면 대뇌의 기능적 메커니즘은 복잡한 network의 특징들을 가지고 있다고 한다. 최근에는 MRI 이미지 분석연구가 활발하게 이루어지고 있는데, 이러한 MRI 이미지(structural, functional, diffusion tensor)를 사용하여 네트워크를 구성하는 방법론을 통해 기존 연구에서 제시되었던 이론(cognitive reserve, brain reserve, compensate 등)들을 검증하는 것들이 도전과제가 되고 있다.

 
 
3. 기술적 이슈

 지금까지의 MRI 연구는 구조적 이미지를 통해서, 질환 그룹과 정상인 그룹간의 차이를 파악해보고, fMRI의 연구는 작업수행 능력에 따른 BOLD signal 분석에 많이 치중되어져 왔다. 그러나 뇌를 단편적인 조직의 차이로 보는 것이 아니라 네트워크 관점에서 분석하는 방법론 등이 제시되면서, 그래프 이론에 기반한 MRI이미지를 통해 추출된 뇌의 feature 값들을 사용하여 네트워크를 구성하고, 그 구성된 네트워크를 분석하여 대뇌에서 발생하는 문제들을 복합적으로 진단해보는 방법들이 필요하게 되었다.

 
 
4. 결과


Brain Network (correlation matrix) from fMRI imaging about a subject


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