연세대 연구팀, MRI·뇌파 결합해 뇌 신경활동 위치 찾는 AI 개발

왼쪽부터 연세대학교 수학계산학부 피정훈·강다정 석사과정생, 신민우·윤경호 교수.

연세대학교 윤경호 수학계산학부 교수팀이 개인별 자기공명영상(MRI)과 뇌파(EEG)를 결합해 뇌 신경활동이 발생한 위치를 추정하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

EEG는 두피에 부착한 전극으로 뇌의 전기적 활동을 밀리초 단위로 측정하는 기술이다. 시간적 변화는 빠르게 측정할 수 있지만, 두피에서 얻은 신호만으로 뇌 내부의 신경활동 위치를 정확히 파악하기는 어렵다. 사람마다 뇌의 크기와 형태가 달라 기존 데이터를 학습한 모델을 새로운 사람에게 적용할 때 정확도가 떨어지는 문제도 있다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 개인별 MRI에서 얻은 뇌 구조 정보와 EEG의 시간·주파수 정보를 함께 학습하는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발했다.

개인의 뇌 구조를 반영한 시뮬레이션으로 다양한 신경활동과 이에 따른 EEG 신호를 생성해 AI를 학습시켰다. 이후 새로운 사람의 MRI와 EEG를 입력하면 별도의 재학습 과정 없이 신경활동 발생 위치를 3차원으로 추정하도록 설계했다.

실험 결과 연구팀이 개발한 모델은 시뮬레이션에서 신경활동 위치를 추정했으며 실시간 처리에 활용할 수 있는 수준의 연산 속도를 보였다. 학습에 사용하지 않은 사람의 MRI에도 적용됐고, 실제 뇌 내 전기자극 데이터를 이용한 검증에서는 EEG만 활용한 방법보다 신경활동 위치를 더 정확하게 추정했다고 연구팀은 설명했다.

연구팀은 예측의 불확실성을 정량화하는 ‘컨포멀 예측(Conformal Prediction)’도 적용했다. 이를 통해 AI가 추정한 신경활동 위치와 함께 해당 결과의 불확실성 범위도 제시할 수 있도록 했다.

윤경호 교수는 “다양한 사람의 뇌 구조와 신경활동을 학습하는 EEG 파운데이션 모델로 발전시키고, 장기적으로는 MRI와 EEG 등 여러 생체 데이터를 통합한 뇌 디지털 트윈으로 확장하는 것이 목표”라며 “뇌전증 등 신경계 질환의 진단·모니터링과 개인별 뇌 기능 분석을 지원하는 계산의학 기술로 발전시키겠다”고 말했다.

이번 연구에는 피정훈·강다정 연세대 수학계산학부 석사과정생과 신민우 교수가 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘Computer Methods and Programs in Biomedicine’에 게재됐다.

김나혜 인턴기자 kim.nahye1@joongang.co.kr