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저자정보
김민주 (연세대학교) 허준일 (연세대학교) 김현 (연세대학교) 서부경 (연세대학교) 정엘 (서울대학교) 정기영 (서울대학교) 김경환 (연세대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
874 - 878 (5page)

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2023

사건관련뇌전위의 기계학습 기반 분석을 통한 하지불안증후군 환자의 뇌인지기능 저하 특성 규명
김민주 2023.01 학위논문

2022

사건관련뇌전위의 기계학습 기반 분석을 통한 하지불안증후군 환자 약물치료 후 뇌인지기능 개선 특성 규명
김민주 ,  허준일 ,  김현 외 4명 대한전자공학회 학술대회 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Restless legs syndrome (RLS) is the sensorimotor neurological disorder characterized by an unpleasant sensation in the legs and an urgent need to move the legs. The patients in RLS usually complain cognitive deficits which is accompanied by poor sleep quality. The dopamine-agonists are known to be primarily used in treatment and to improve cognitive deficits. However, the neurophysiological basis for the cognitive function improvement is unknown. In this study, we tried to find a neurophysiological basis for how brain activity in treated patients improved during the working memory task compared to pre-treatment patients using explainable convolutional neural networks. We found that brain activity on left occipital lobe were important for classifying RLS patients by explainable deep learning algorithm. The results may suggest that the dopamine-agonists improves working memory performance in patients in RLS and the activity of left occipital lobe be the basis for the improvement of working memory performance.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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