대학·모집요강베리타스알파2026년 9월 21일

연세대 윤경호 교수팀 MRI/뇌파 결합해 뇌 신경활동 위치 추정하는 AI 개발

연세대 이과대학 수학계산학부(계산과학공학) 윤경호 교수팀이 개인 MRI와 뇌파(EEG)를 결합해 뇌 신경활동이 발생한 위치를 실시간으로 추정하는 AI 기술을 개발했다. 이 모델은 개인별 MRI에서 얻은 뇌 구조 정보와 EEG의 시간적·주파수적 정보를 함께 학습하는 멀티모달 딥러닝 방식으로, 개인별 뇌 구조를 반영한 시뮬레이션 데이터로 학습됐다. 새로운 환자의 MRI와 EEG를 입력하면 별도의 재학습 없이 뇌 신경활동 위치를 3차원으로 추정할 수 있다. 시뮬레이션 검증에서 높은 정확도와 실시간 처리 수준의 속도를 보였고, 학습에 쓰이지 않은 새로운 사람의 MRI에도 안정적으로 적용됐다. 실제 뇌 내 전기자극 데이터로 검증한 결과 EEG만 사용했을 때보다 신경활동 위치를 더 정확히 추정했다. 연구팀은 컨포멀 예측을 적용해 추정 위치와 함께 예측의 불확실성 정도도 함께 제시하도록 했다. 윤경호 교수는 이를 EEG 파운데이션 모델과 뇌 디지털 트윈으로 확장해 뇌전증 등 신경계 질환 진단·모니터링과 정밀치료를 지원하는 계산의학 기술로 발전시키는 것이 목표라고 밝혔다.

확인할 것

실제 뇌 내 전기자극 데이터 검증에서 EEG 단독 방식보다 정확도가 높았다는 점은, 시뮬레이션 기반 학습이 실제 임상 데이터에서도 통한다는 근거로 제시됐다. 컨포멀 예측으로 추정 위치의 불확실성까지 함께 제시한 것은 이 기술이 향후 신경계 질환 진단 등에 쓰일 때 결과를 어떻게 해석해야 하는지 보여준다. 연구 성과가 실제 임상에 적용됐는지는 후속 발표를 통해 확인할 수 있다.

MRIEEG인공지능멀티모달 딥러닝

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