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- 저자 : 지인혁(In-Hyeog Jee) (검색결과 4 건)
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좌심실보조장치의 출구 캐뉼라의 삽관 위치에 따른 혈액관류에 대한 시뮬레이션 연구
지인혁,김형균,임기무,Jee, In Hyeog,Kim, Hyeong Gyun,Lim, Ki Moo 대한의용생체공학회 2015 의공학회지 Vol.36 No.4
Outflow cannulation site of left ventricular assist device(LVAD) chosen by considering anatomical structure of thoracic cavity and vascular system. Though outflow cannulation site influences blood perfusion at each branch, there is no standard rule or quantitative data. In this study, we computed the amount of blood perfusion at each arterial branch numerically according to outflow cannulation sites(ascending aorta, aortic arch, descending aorta). We generated computational meshes to the three-dimensionally reconstructed arterial system. Clinically measured arterial pressure were used for inlet boundary condition, porous media were applied to mimic blood flow resistance. Blood perfusion through left common carotid artery was 2.5 times higher than other cases, and that through right common carotid artery was 1.1 times higher than other branches. Although this is simulation study, will be useful reference data for the clinical study of LVAD which considers blood perfusion efficiency.
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지인혁(In-Hyeog Jee),이연정(Yun-Jung Lee),추준욱(Jun-Uk Chu) 한국전기전자학회 2020 전기전자학회논문지 Vol.24 No.4
신경의수를 제어하기 위해서는 사용자의 의도를 인식하는 신경신호 디코딩이 중요하다. 본 논문에서는 다채널 말초 신경 신호의 실시간 디코딩 방법을 제안한다. 말초 신경신호는 정중신경과 요골신경에서 측정되었으며 운동잡음은 국소 근사 다항식에 의해 제거되었다. 다음으로 활동전위는 k-평균 알고리즘으로 분류되었다. 특징벡터는 활동전위의 발화율로부터 추출되었으며 자기 조직화 특징지도를 통해 차원이 축소되었다. 마지막으로 다층 퍼셉트론으로 손동작을 분류하였다. 원숭이 실험에서 모든 신호처리가 실시간 제한조건 이내에 완료되었으며 높은 성공률로 손동작을 인식할 수 있었다. Neural decoding is important to recognize the user’s intention for controlling a neuro-prosthetic hand. This paper proposes a real-time decoding method for multi-channel peripheral neural activity. Peripheral nerve signals were measured from the median and radial nerves, and motion artifacts were removed based on locally fitted polynomials. Action potentials were then classified using a k-means algorithm. The firing rate of action potentials was extracted as a feature vector and its dimensionality was reduced by a self-organizing feature map. Finally, a multi-layer perceptron was used to classify hand motions. In monkey experiments, all processes were completed within a real-time constrain, and the hand motions were recognized with a high success rate.
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좌심실보조장치의 출구 캐뉼라의 삽관 위치에 따른 대동맥궁 내부의 혈류 수치해석
지인혁(In Hyeog Jee),임기무(Ki Moo Lim) 대한기계학회 2014 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2014 No.11
Outflow cannulation site of left ventricular assist device (LVAD) chosen by considering anatomical structure of thoracic cavity and vascular system. Though outflow cannulation site influences blood perfusion at each branch, there is no standard rule or quantitative data. In this study, we computed the amount of blood perfusion at each arterial branch numerically according to outflow cannulation sites (ascending aorta, aortic arch, descending aorta). We generated computational meshes to the three-dimensionally reconstructed arterial system. Clinically measured arterial pressure were used for inlet boundary condition, porous media were applied to mimic blood flow resistance. Blood perfusion through left common carotid artery was 2.5 times higher than other cases, and that through right common carotid artery was 1.1 times higher than other branches. Although this is simulation study, will be useful reference data for the clinical study of LVAD which considers blood perfusion efficiency.
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보행 관련 뇌파의 신호원 추정을 위한 비통합 데이터 분석 방법
송민수(Minsu Song),정지욱(Jiuk Jung),지인혁(In-Hyeog Jee),추준욱(Jun-Uk Chu) 한국전기전자학회 2021 전기전자학회논문지 Vol.25 No.4
보행능력은 의학적으로 다양한 뇌신경계 질환에서 사용되는 평가 지표이다. 보행에 관련된 뇌 활성화를 측정하고 분석하는 방법으로 뇌파 데이터에 대해 독립성분을 추출한 뒤 신호원 추정 및 시간-주파수 분석이 주로 사용된다. 기존의 트레드밀 기반보행 뇌파 분석은 분할 측정한 뒤, 데이터를 병합하여 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 피험자 간 군집화를 통하여 대표 성분 클러스터들을 추출한다. 본 연구에서는 보행 뇌파에 대하여 데이터 통합 없이 각각의 분할 측정된 데이터에 대하여 개별적으로 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 모든 피험자로부터 추정된 독립성분에 대하여 피험자 간 군집화를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 데이터 통합이 독립성분 군집화 및 시간-주파수 분석에 미치는 영향을 조사하기 위해 기존의 통합 데이터에 기반한 두 가지 분석 방법과 본 연구에서 제안하는 데이터 통합이 없는 분석 방법을 비교하였다. 그 결과, 통합 데이터 방법들에서는 각각 2개씩의 성분 클러스터를 도출하였으나 제안하는 방법을 통해 4개의 성분 클러스터를 도출, 적은 피험자 수에도 불구하고 세분화된 보행 뇌 신호 성분 클러스터를 도출할 수 있었음을 확인하였다. Gait is an evaluation index used in various clinical area including brain nervous system diseases. Signal source localizing and time-frequency analysis are mainly used after extracting independent components for Electroencephalogram data as a method of measuring and analyzing brain activation related to gait. Existing treadmill-based walking EEG analysis performs signal preprocessing, independent component analysis(ICA), and source localizing by merging data after the multiple EEG measurements, and extracts representative component clusters through inter-subject clustering. In this study we propose an analysis method, without merging to single dataset, that performs signal preprocessing, ICA, and source localization on each measurements, and inter-subject clustering is conducted for ICs extracted from all subjects. The effect of data merging on the IC clustering and time-frequency analysis was investigated for the proposed method and two conventional methods. As a result, it was confirmed that a more subdivided gait-related brain signal component was derived from the proposed “non-merging” method (4 clusters) despite the small number of subjects, than conventional method (2 clusters).
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