우리 몸에는 다양한 종류의 생체신호가 발생합니다.
우리는 그중 무릎 관절연골에서 발생하는 새로운 생체신호인 EAG에 대해 연구합니다.
현재 임상에서는, 관절연골에 발생하는 구조적 변화가 MRI, 초음파 등 영상검사로 확인되기 전까지, 초기 연골의 병태 정보를 얻는 것에 어려움이 있습니다. EAG 전위 값 변화를 분석해 연골 열화 정도를 추정할 수 있다면, 골관절염으로 진행하기 전 단계의 초기 연골 변화의 정보를 비침습적으로 얻을 수 있어 현재 의료기술의 한계를 보완할 수 있을 것이라 기대됩니다. 따라서, 딥러닝을 활용해 EAG 신호를 분석하여 무릎 연골의 퇴행과 골관절염 진단에 활용하기 위한 연구를 진행 중입니다.
*골관절염(OA: osteoarthritis, 다양한 병인으로 인해 연골과 활액의 구성 변화, 활액막의 염증, 연골하골의 재형성과, 골극 및 골강의 형성 등의 병리를 보이는 관절의 질병상태)
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- 장예슬, 이재현, 장원두, “연골 이상 검출을 위한 다리 움직임과 관절전도의 상관관계 분석”, 대한전자공학회 하계종합학술대회, 2022.06.29-07.01