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'brain decoding' 에 대한 통합검색결과 16건입니다.

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Length-encoded rod-shaped magnetic particle-based multipurpose immuno- and molecular assay system for rapid and accurate diagnostics: VEUS
- Chem. Eng. J. Volume 509, 1 April 2025, 161118 | https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.161118
- 2025.04
- 바이오·의료융합
이상일

University of California, Berkeley

사람이 사랑한다는 감정을 느낄때에는 뇌섬엽이라는 부분이 활성화 된다 합니다. 하지만, 단순히 누군가의 뇌섬엽이 활성화 되어있다 해서 그 사람이 지금 사랑을 느끼고 있다고 단정지을 수는 없습니다. 뇌섬엽은 사랑뿐만이 아닌 다양한 인지, 결정, 감정에 연관되어 있으며, 더 넓게 보면, 전두엽 대부분의 영역들은 다양한 사고와 연관되어 있습니다.
- Proc. Natl. Acad. Sci. USA
- 2024.12.16
허지현

Yale University

본 연구는 서면 응답에서 측정된 언어 정서가(sentiment)가 미래 우울증상의 변화를 예측할 수 있다는 것을 보여줍니다. 저와 제 동료들은 DSM-5의 주요 우울 삽화 진단 질문을 기반으로 9개의 감정적으로 중립적인 개방형 설문을 개발했습니다. 해당 설문은 지난 2주 간의 기분, 수면, 식습관 등에 대해 묻는 간단한 질문들로 이뤄져 있습니다.
- Proc. Natl. Acad. Sci. USA
- 2024.09.30
Brain representations of affective valence and intensity in sustained pleasure and pain
- Proc. Natl. Acad. Sci. USA Jun 18 2024, 121 (25) | https://doi.org/10.1073/pnas.2310433121
- 2024.06
- 바이오·의료융합
- 김홍지(성균관대학교)
  Interview
- 우충완(성균관대학교, 기초과학연구원)
Brain decoding of spontaneous thought: Predictive modeling of self-relevance and valence using personal narratives
- Proc. Natl. Acad. Sci. USA Apr 02 2024, 121 (14) | https://doi.org/10.1073/pnas.2401959121
- 2024.04
- 바이오·의료융합
김홍지

성균관대학교

fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging, 기능적 자기공명영상)는 뇌의 혈류의 양의 이동에 따라 어떤 부위의 신경이 활성화되었는지를 측정하는 기술입니다. fMRI에서 얻은 뇌 영상 데이터에 기계학습을 사용하여 사람들의 생각이나 상태를 읽어내는 “mind-reading” 연구가 최근에 많이 진행되고 있는데요. 본 연구실에서는 특히 생각 속에 담긴 감정을 읽어내어 각 사람들의 정신 건강에 도움이 되는 정보를 얻는 것을 목표로 하며, 이를 통하여 생각과 감정의 개인차를 이해하고 정신 건강을 평가하는 데에 도움이 될 것으로 기대합니다.
- Proc. Natl. Acad. Sci. USA
- 2024.04.03
한효빈

한국과학기술연구원(KIST), 현 MIT

뇌과학은 신경생물학, 인지과학, 심리학 등 다양한 학문의 융복합적 성격이 강한 분야입니다. 그 중에서도 저는 마음의 특정 기능(의식, 지각, 운동, 기억 등)이 발현되는 원리를 규명하는 인지신경과학(cognitive neuroscience) 분야에서 연구를 진행해 왔습니다. 동시에, 뇌의 다양한 구조물들의 기능을 회로의 관점에서 규명하는 시스템신경과학(systems neuroscience)적 접근도 동시에 사용하며 연구를 수행하고 있습니다.
- Proc. Natl. Acad. Sci. USA
- 2023.09.22
- 정지훈(충북대학교)
- 이성환(고려대학교)
Real-Time Deep Neurolinguistic Learning Enhances Noninvasive Neural Language Decoding for Brain-Machine Interaction
- IEEE T. Cybern. 2022 Oct 17;PP | https://doi.org/10.1109/TCYB.2022.3211694
- 2022.10
- 바이오·의료융합
- 김별(Dartmouth College)
- 우충완(성균관대학교, 기초과학연구원)
When self comes to a wandering mind: Brain representations and dynamics of self-generated concepts in spontaneous thought
- Sci. Adv. 31 Aug 2022 Vol 8, Issue 35 | https://doi.org/10.1126/sciadv.abn8616
- 2022.08
- 바이오·의료융합
- 여운홍(Georgia Tech)
VR-enabled portable brain-computer interfaces via wireless soft bioelectronics
- Biosens. Bioelectron. 2022 Aug 15;210:114333 | https://doi.org/10.1016/j.bios.2022.114333
- 2022.08
- 바이오·의료융합
- 한영민(한국기초과학지원연구원)
- 허송욱(한국기초과학지원연구원)
Decoding the temporal nature of brain GR activity in the NFκB signal transition leading to depressive-like behavior
- Mol. Psychiatr. Published 22 January 2021 | https://doi.org/10.1038/s41380-021-01016-1
- 2021.01
- 이민호(고려대학교)
- 이성환(고려대학교)
EEG dataset and OpenBMI toolbox for three BCI paradigms: an investigation into BCI illiteracy
- GigaScience Volume 8, Issue 5, May 2019, giz002 | https://doi.org/10.1093/gigascience/giz002
- 2019.05
- 김성신(University of Southern California, Northwestern University)
  Interview
Neural Substrates Related to Motor Memory with Multiple Timescales in Sensorimotor Adaptation
- PLoS. Biol. Published: December 8, 2015 | DOI: 10.1371/journal.pbio.1002312
- 2015.12
우충완

University of Colorado

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 사회적 배제 (exclusion), 고립, 거절, 사별 등이 건강(morbidity and mortality)에 매우 부정적인 영향을 미친다는 사실은 잘 알려져 있습니다. 하지만 그 기저 메커니즘은 잘 알려져 있지 않았습니다. 그러던 중 2003년 Science지에 실린 한 논문[1]은 그 단서를 사회적 단절에서 오는 부정적인 감정이 "신체적 통증"과 유사한 뇌 영역을 활성화시킨다는 데에서 찾았습니다. 이 발견은 사회적으로 거절을 당하거나 배제를 당해서 아픈 마음이 실제로 몸이 아픈 것과 유사하다는 상당히 흥미로운 아이디어를 촉발했습니다. 이후 미디어 및 많은 연구자들은 이 아이디어를 심각하게 받아들였으며, 사람들의 이목을 끄는 뉴스 아티클들과 후속 연구들을 양산하게 됩니다. 일부 연구자들은 타이레놀이 사회적 거절로 인한 아픈 마음을 달래줄 수 있다는 보고를 하기도 했습니다 [2]. 이 흥미로운 사회통증 (social pain) 이론이 한국에는 거의 소개되지 않았지만, 얼마 전 신문에 실린 대담록에서 고려대학교 김학진 교수님께서 이러한 연구들에 대한 언급을 하신 적이 있습니다 [3]. 이 이론은 최근까지도 학계에서 많은 주목을 받아 왔으며 [4], 정책 결정 시에도 중요한 고려사항으로 여겨지기 시작하는 단계에까지 이르렀습니다 [5]. 하지만, 2003년 Science 연구 및 후속 연구들에는 중요한 논리적 오류가 있었습니다. 그것은 바로 역추론 (reverse inference) 문제와 fMRI 데이터 분석의 해상도 문제입니다 [6]. 본 연구에서 저희는 이 문제들을 극복하려는 시도로 기계 학습(machine learning) 기법을 이용하여 사회적 거절이 실제로 신체적 통증과 뇌에서 유사하게 표상 및 처리되는지 다시 물었습니다. 저희가 얻은 답은 이전의 연구자들이 얻었던 답과 상반되게, 실제로는 사회적 거절과 신체적 통증이 같은 뇌 영역을 활성화시킬지는 몰라도, 전혀 다른 활성화 패턴이 관찰된다는 것입니다. 이 연구는 거의 10년간 지속되어 온 사회통증 이론에 대한 강한 반론입니다. 논문을 리뷰받고 수정하는 과정에서 저희가 느낄 수 있었던 건, 저희 분야의 많은 사람들이 이러한 내용의 실험적 증거를 많이 기다려왔다는 사실입니다 [7]. 즉, 심리학 및 인지/정서신경과학 분야의 많은 사람들이 사회통증 이론이 잘못되었다는 쪽으로 점점 기울어지고 있었지만, 이제까지 이
- Nat. Commun.
- 2014.11.26
- M. Jawad Khan(부산대학교)
- 홍금식(부산대학교)
Decoding of four movement directions using hybrid NIRS-EEG brain-computer interface
- Front. Hum. Neurosci. 28 April 2014 | https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00244
- 2014.04
- 백은하(아주대학교 의과대학 의과학연구소 신경과학연구실 박사과정)
- 정민환(아주대학교 의과대학 의과학연구소 신경과학연구실/생리학교실 부교수)
Dynamics of Population Code for Working Memory in the Prefrontal Cortex
- Neuron Vol 40, 177-188, 25 September 2003
- 2003.09
- 생명과학

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