에너지 랜드스케이프 분석을 이용한 뇌 휴지상태 네트워크의 주파수별 상태변화에 대한 연구 = (A) study on frequency-dependent state transitions in resting-state brain networks using energy landscape analysis

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dc.contributor.advisor조광현-
dc.contributor.advisorCho, Kwang Hyun-
dc.contributor.author장홍준-
dc.date.accessioned2018-06-20T06:17:25Z-
dc.date.available2018-06-20T06:17:25Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=718595&flag=dissertationen_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/242995-
dc.description학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 바이오및뇌공학과, 2017.8,[v, 52 p. :]-
dc.description.abstract뇌자도, 기능성 자기공명영상 등 기능성 뇌 영상 기법들은 휴지상태 네트워크를 연구하는 주요한 도구들로 사용되어 왔으며, 이들은 특정 인지적 기능에 따른 뇌 영역간 상호작용의 시간적 변화를 보여 준다. 기능성 자기공명영상보다 높은 시간적 해상도를 가진 뇌자도 신호를 통해 휴지 상태에서 다양한 주파수의 영역별 신경 진동을 감지할 수 있다. 지감까지는 피어슨 상관계수와 같은 시계열 상관관계 측도들이 영역간 관계성을 측정하는 데 주로 사용되어 왔다. 하지만 다수의 뇌 영역 사이의 복잡한 상호작용을 이와 같은 측도로 정량화하는 것은 두 영역간 상호작용이 다른 영역들에 대해 독립적이지 않기에 한계를 가진다. 본 연구에서는 휴지상태 뇌자도 측정에 대한 최소 엔트로피 모형을 통해 영역 사이의 복잡하고 상호의존적인 상호작용을 분석하였다. 모형을 사용하여 여덟 개의 주파수 대역에 대한 에너지 랜드스케이프를 얻고 휴지상태 동역학을 분석하였다. 각 주파수 의존적 에너지 랜드스케이프에 따라 상태 확률 분포를 얻고 이를 실험적 상태 빈도와 비교하였다. 또한, 각 에너지 랜드스케이프에서의 국소 최저 상태를 구하고, 이들이 겹치는 영역을 관측하였다.-
dc.languagekor-
dc.publisher한국과학기술원-
dc.subject에너지 랜드스케이프▼a뇌자기도▼a휴지상태 네트워크▼a신경 진동▼a최소 엔트로피 모형-
dc.subjectenergy landscape▼aMEG▼aresting-state networks▼aneural oscillation▼amaximum entropy model-
dc.title에너지 랜드스케이프 분석을 이용한 뇌 휴지상태 네트워크의 주파수별 상태변화에 대한 연구 = (A) study on frequency-dependent state transitions in resting-state brain networks using energy landscape analysis-
dc.typeThesis(Master)-
dc.identifier.CNRN325007-
dc.description.department한국과학기술원 :바이오및뇌공학과,-
dc.contributor.alternativeauthorChang, Hong Jun-
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BiS-Theses_Master(석사논문)
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