학술행사
컨퍼런스
NIMS Summer School on Diffusion Tensor Imaging and Brain Networks
등록일자 : 2012-03-29- 발표자 한봉수 외
- 기간 2012-07-09 ~ 2012-07-10
- 장소 NIMS
▪주 관: 국가수리과학연구소
▪조직위원회: 동국대학교 권기운 교수, 국가수리과학연구소 고태욱 연구원
50여명의 국내 대학원생, 연구자들을 대상으로 국내외 5인의 학자가 2일간 집중강연을 실시하여 확산텐서영상을 위한 수치
해법 및 뇌 네트워크에 적용함에 있어 필요한 연구주제에 대한 집중강연 및 토론하는 장을 마련한다. 확산텐서 기반 MR영상
의 종합적인 이해와 분석을 위한 수학적 이론, 효율적인 수치해법, MR 및 확산텐서영상에 대한 물리적 이해, 확산텐서영상
과 신경추적기술과의 관계, 신경추적기술을 이용한 뇌 네트워크 획득과 뇌 네트워크의 분석 등에 대해 다룬다. 특히, 확산텐
서영상의 획득으로부터 뇌 네트워크 분석까지 각 단계에 관련된 수리과학적 방법을 집중적으로 강연하며, 그 분석결과의 뇌
기능 및 뇌질환에 있어 의미에 대해 논한다.
뇌과학, 뇌의학 분야에 중요한 의미를 갖는 확산텐서영상기법과 뇌네트워크에 대해 수학, 의학, 의공학, 물리, 전산 등의 다
양한 분야 연구자들이 모여서 강연과 토론함으로써 국내에서는 활발하지 않은 이 분야 발전에 기여할 것이며, 이번 여름학교
는 학제간의 새로운 협력이 이루어지는 계기가 될 것이다. 특히, 이 분야에 관심 있는 대학원생, 박사후연구원, 교수 등의 연
구자들에게 신선한 교육과 연구교류의 기회가 될 것으로 기대한다. 이와 더불어, 수리과학이 뇌과학과 뇌의학 분야에 중요하
고 꼭 필요한 분야임을 보여줄 수 있는 기회가 될 것이다.
▪조직위원회: 동국대학교 권기운 교수, 국가수리과학연구소 고태욱 연구원
50여명의 국내 대학원생, 연구자들을 대상으로 국내외 5인의 학자가 2일간 집중강연을 실시하여 확산텐서영상을 위한 수치
해법 및 뇌 네트워크에 적용함에 있어 필요한 연구주제에 대한 집중강연 및 토론하는 장을 마련한다. 확산텐서 기반 MR영상
의 종합적인 이해와 분석을 위한 수학적 이론, 효율적인 수치해법, MR 및 확산텐서영상에 대한 물리적 이해, 확산텐서영상
과 신경추적기술과의 관계, 신경추적기술을 이용한 뇌 네트워크 획득과 뇌 네트워크의 분석 등에 대해 다룬다. 특히, 확산텐
서영상의 획득으로부터 뇌 네트워크 분석까지 각 단계에 관련된 수리과학적 방법을 집중적으로 강연하며, 그 분석결과의 뇌
기능 및 뇌질환에 있어 의미에 대해 논한다.
뇌과학, 뇌의학 분야에 중요한 의미를 갖는 확산텐서영상기법과 뇌네트워크에 대해 수학, 의학, 의공학, 물리, 전산 등의 다
양한 분야 연구자들이 모여서 강연과 토론함으로써 국내에서는 활발하지 않은 이 분야 발전에 기여할 것이며, 이번 여름학교
는 학제간의 새로운 협력이 이루어지는 계기가 될 것이다. 특히, 이 분야에 관심 있는 대학원생, 박사후연구원, 교수 등의 연
구자들에게 신선한 교육과 연구교류의 기회가 될 것으로 기대한다. 이와 더불어, 수리과학이 뇌과학과 뇌의학 분야에 중요하
고 꼭 필요한 분야임을 보여줄 수 있는 기회가 될 것이다.
뇌의 활동과 뇌 기능은 뇌의 구성요소들인 신경세포, 신경세포집단, 뇌 영역들 사이의 신경신호 전달을 통해 이루어진다. 따 라서, 뇌의 구성요소들 중 어느 요소가 어느 요소와 연결되어 있는지를 나타내는 연결정보 획득은 뇌의 기능 연구뿐 아니라 그 연결정보의 이상에 기인하는 뇌질환 연구에 있어서도 필수적이다. 확산텐서 영상 기반의 뇌 신경다발 추적 기법 (Diffusion Tensor Imaging Tractography)은 인간 피험자에 해를 가하지 않은 상태에서 개인별 거시적 연결관계(large- scale connectivity) 정보를 제공해줄 수 있는 방법으로 최근 연구자들의 관심을 받고 있다. 이 기법은 자기공명영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging)을 기반으로 물 분자가 신경다발에 수직한 방향보다 신경다발과 나란한 방향으로 확산이 잘 되는 성질을 이용하여 신경다발을 영상화한다. 각 복셀에서의 확산텐서 최대 주축(largest principal axis)이 그 위치에서의 신경다발 방향과 일치한다는 가정하에 확산텐서 최대 주축 방향을 연결하여 신경다발을 추적한다. 신경다발을 추적해내면 뇌 영역들간 서로 연결되어 있는 여부를 나타내는 연결정보를 얻게 되는 것이다. 최근에는 이러한 연결정보를 이용, 뇌를 뇌 영역을 노드로 하고 연결관계를 링크로 표현하는 뇌 구조 네트워크(brain structural network)로 단순화하여 기술하고, 수학 의 그래프 이론과 복잡계 네트워크 이론을 바탕으로 뇌 구조 네트워크를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 뇌 구조 네 트워크 분석을 통해 뇌 정보처리 과정의 기반이 되는 뇌의 구조적 특성을 파악할 수 있고, 뇌 네트워크 이상으로 인한 뇌질환 의 원인과 진단기법 개발이 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.
▪주 관: 국가수리과학연구소
▪조직위원회: 동국대학교 권기운 교수, 국가수리과학연구소 고태욱 연구원
50여명의 국내 대학원생, 연구자들을 대상으로 국내외 5인의 학자가 2일간 집중강연을 실시하여 확산텐서영상을 위한 수치
해법 및 뇌 네트워크에 적용함에 있어 필요한 연구주제에 대한 집중강연 및 토론하는 장을 마련한다. 확산텐서 기반 MR영상
의 종합적인 이해와 분석을 위한 수학적 이론, 효율적인 수치해법, MR 및 확산텐서영상에 대한 물리적 이해, 확산텐서영상
과 신경추적기술과의 관계, 신경추적기술을 이용한 뇌 네트워크 획득과 뇌 네트워크의 분석 등에 대해 다룬다. 특히, 확산텐
서영상의 획득으로부터 뇌 네트워크 분석까지 각 단계에 관련된 수리과학적 방법을 집중적으로 강연하며, 그 분석결과의 뇌
기능 및 뇌질환에 있어 의미에 대해 논한다.
뇌과학, 뇌의학 분야에 중요한 의미를 갖는 확산텐서영상기법과 뇌네트워크에 대해 수학, 의학, 의공학, 물리, 전산 등의 다
양한 분야 연구자들이 모여서 강연과 토론함으로써 국내에서는 활발하지 않은 이 분야 발전에 기여할 것이며, 이번 여름학교
는 학제간의 새로운 협력이 이루어지는 계기가 될 것이다. 특히, 이 분야에 관심 있는 대학원생, 박사후연구원, 교수 등의 연
구자들에게 신선한 교육과 연구교류의 기회가 될 것으로 기대한다. 이와 더불어, 수리과학이 뇌과학과 뇌의학 분야에 중요하
고 꼭 필요한 분야임을 보여줄 수 있는 기회가 될 것이다.
▪조직위원회: 동국대학교 권기운 교수, 국가수리과학연구소 고태욱 연구원
50여명의 국내 대학원생, 연구자들을 대상으로 국내외 5인의 학자가 2일간 집중강연을 실시하여 확산텐서영상을 위한 수치
해법 및 뇌 네트워크에 적용함에 있어 필요한 연구주제에 대한 집중강연 및 토론하는 장을 마련한다. 확산텐서 기반 MR영상
의 종합적인 이해와 분석을 위한 수학적 이론, 효율적인 수치해법, MR 및 확산텐서영상에 대한 물리적 이해, 확산텐서영상
과 신경추적기술과의 관계, 신경추적기술을 이용한 뇌 네트워크 획득과 뇌 네트워크의 분석 등에 대해 다룬다. 특히, 확산텐
서영상의 획득으로부터 뇌 네트워크 분석까지 각 단계에 관련된 수리과학적 방법을 집중적으로 강연하며, 그 분석결과의 뇌
기능 및 뇌질환에 있어 의미에 대해 논한다.
뇌과학, 뇌의학 분야에 중요한 의미를 갖는 확산텐서영상기법과 뇌네트워크에 대해 수학, 의학, 의공학, 물리, 전산 등의 다
양한 분야 연구자들이 모여서 강연과 토론함으로써 국내에서는 활발하지 않은 이 분야 발전에 기여할 것이며, 이번 여름학교
는 학제간의 새로운 협력이 이루어지는 계기가 될 것이다. 특히, 이 분야에 관심 있는 대학원생, 박사후연구원, 교수 등의 연
구자들에게 신선한 교육과 연구교류의 기회가 될 것으로 기대한다. 이와 더불어, 수리과학이 뇌과학과 뇌의학 분야에 중요하
고 꼭 필요한 분야임을 보여줄 수 있는 기회가 될 것이다.
뇌의 활동과 뇌 기능은 뇌의 구성요소들인 신경세포, 신경세포집단, 뇌 영역들 사이의 신경신호 전달을 통해 이루어진다. 따 라서, 뇌의 구성요소들 중 어느 요소가 어느 요소와 연결되어 있는지를 나타내는 연결정보 획득은 뇌의 기능 연구뿐 아니라 그 연결정보의 이상에 기인하는 뇌질환 연구에 있어서도 필수적이다. 확산텐서 영상 기반의 뇌 신경다발 추적 기법 (Diffusion Tensor Imaging Tractography)은 인간 피험자에 해를 가하지 않은 상태에서 개인별 거시적 연결관계(large- scale connectivity) 정보를 제공해줄 수 있는 방법으로 최근 연구자들의 관심을 받고 있다. 이 기법은 자기공명영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging)을 기반으로 물 분자가 신경다발에 수직한 방향보다 신경다발과 나란한 방향으로 확산이 잘 되는 성질을 이용하여 신경다발을 영상화한다. 각 복셀에서의 확산텐서 최대 주축(largest principal axis)이 그 위치에서의 신경다발 방향과 일치한다는 가정하에 확산텐서 최대 주축 방향을 연결하여 신경다발을 추적한다. 신경다발을 추적해내면 뇌 영역들간 서로 연결되어 있는 여부를 나타내는 연결정보를 얻게 되는 것이다. 최근에는 이러한 연결정보를 이용, 뇌를 뇌 영역을 노드로 하고 연결관계를 링크로 표현하는 뇌 구조 네트워크(brain structural network)로 단순화하여 기술하고, 수학 의 그래프 이론과 복잡계 네트워크 이론을 바탕으로 뇌 구조 네트워크를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 뇌 구조 네 트워크 분석을 통해 뇌 정보처리 과정의 기반이 되는 뇌의 구조적 특성을 파악할 수 있고, 뇌 네트워크 이상으로 인한 뇌질환 의 원인과 진단기법 개발이 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.
