brain & ai (artificial intelligence) · 2017-04-17 · a. 7.0t expanded view of the axial...
TRANSCRIPT
Brain & AI (Artificial Intelligence)
가천대학교 의과대학 / 길병원
신경외과 / 뇌과학연구소
인공지능기반 정밀의료 추진단 연구센터장
금융연구원
2017년 4월 11일 4시 30분
김 영 보
의학의 발전, 데이터 생산의 비약
Tomorrow• Continuous location tracking
• Constant vital signs monitoring
• Transcutaneous monitoring of glucose, ETOH, etc.
• Noninvasive testing
• Exhaled breath analysis
• Testing to maintain wellness
• Increased image utilization
• 유전체데이터• Proteomics
• Personalized pharmacy
• Radiology
• EKG
• Labs
• Meds
• Monitoring
• MD Exam
• Nurse observations
Now• Radiology
• EKG
• Labs
• Meds
• Monitoring
• MD Notes
• Nurse Observations
Then• Monitoring
• MD Exam
• Nurse Observations
THEN NOW TOMORROW
청진기의 시대 진단검사/영상의학의 시대 유전체/빅데이터의 시대
Precision Medicine Initiative 2015.2.20
• 2016년 3월: 정부는 국가 신성장 동력으로 정밀의료 지목, 육성 선포
• 보건복지부는 ‘정밀의료 연구개발 추진위원회’ 구성
• 4차 산업혁명 견인할 대표분야
미국 보건연구원의 정의
• 정밀의료란 유전자, 환경, 생활습관등의 개인적 차이를 고려한, 질병의예방과 치료 기술 개발을 위한 새로운의료적 접근법
시기적 타당성
• 유전체 해독 기술의 발전• 빅데이터 사용 기술 발전• 분석 기술의 발전
정밀의료의 개념
정밀의료는 데이터 기반 의료
라이프스타일 데이터
유전체 데이터
임상 데이터
의학은 데이터 과학
- 앞으로는 의학에서 생물학보다 데이터 과학의 기여가 큼- 의사가 하는 일의 80%가 인공지능으로 대치될 것임
Vinod Khosla: 썬 마이크로시스템즈 설립자
2013
인공지능: 데이터 과학의 도구
암환자진료 데이터
IBM의 인공지능
IBM Watson for Oncology(인공지능 암정밀의료 솔루션)
구글의 인공지능
알파고 (인공지능 바둑)바둑기보 데이터
메모리얼 슬로언 케터링 암센터
인공지능: 데이터 과학의 도구
Department of Veterans Affairs
Selected Watson to analyze EMRs in a demo project
Bumrungrad International Hospital
5 year agreement for Watson for Oncology
Watson for Oncology, trained
by Memorial Sloan Kettering
available in clinical use in lung,
breast, colon and rectal cancer
Baylor College of MedicinePublished results of use with Watson Discovery Advisor –identified 7 targets for P53
activation within weeks
Watson Genomics AdvisorSecured 13 Cancer and
Academic medical centers for beta testing
MD Anderson
Introduced proprietary solution
with Watson for clinical use for
Leukemia and Molecular
Targeted Therapies
Mayo Clinic
Completed testing with Clinical
Trial Matching for lung, breast,
colon and rectal cancer
Mayo ClinicSelected Watson to analyze EMRs for Clinical Efficiency and Effectiveness Program
11
Ongoing Training Partner
인공지능의 가장 큰 수혜처는 헬스케어
무엇이 필요한가?
In the new world, it is not the big fish which eats the small fish, it’s the fast fish which eats the slow fish
Klaus SchwabFounder and Executive ChairmanWorld Economic Forum
새로운 시대에서는
큰 물고기가 작은 물고기를 잡아먹는 것이 아니라,
빠른 물고기가 느린 물고기를 잡아먹는다.
클라우스 쉬밥
무엇이 필요한지는 모두가 알지만
필요한 속도로 법적, 제도적 개선이 이루어지지 않음
신의 한 수?
Machine LearningMachine Learning is Changing the World?
Machine LearningMachine Learning is Changing the World?
질문 1 : 빅 4 병원 보다 먼저 길병원이 도입하는가 ?
Page 6
길병원 빅4 병원
Neuroscience Research InstituteGachon University of Medicine and Science
HRRT PET + 7.0T UHF MRI, Cyclotron , Under ground 2nd Floor, NRI
PET/CT – MRI (1.5T), m-PET, m-MRI, m-CT Under ground 1st Floor, NRI
2006 ~
총 600 억 Project
One of the Largest Center for Neuroscience and Neuroimaging
Evolution of Brain
Evolution of Brain
Survival Brain
Feeling Brain
Thinking Brain
1995 US National Academy of Sciences – Institute of Medicine ; Report on Decade of Brain Progress
National Academy of Sciences
INSTITUTE OF MEDICINE
PET Images !PET finally landed in Neuroscience Research
Cover Page
1995Emerging New Application of PET - Brain
MRI fMRI
1992
fMRI = functional Magnetic Resonance Imaging
Engineering, & Medicine
Z.H. Cho, UCI 1998
Visual Stimulation fMRI
Milestones in Neurosciences fMRI
Visual
Cortex
Oxyhemoglobin Deoxyhemoglobin
Diamagnetic Paramagnetic
Functional MRI – Basic Contrast Mechanism
Fig. 2 - 36
Arterial Blood Venous Blood
Oxyhemoglobin
Diamagnetic
Deoxyhemoglobin
Paramagnetic
I. Functional MRI – Basic Contrast Mechanisms I
2 - 13. Functional Imaging – functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI)
Oxyhemoglobin
Deoxyhemoglobin
Steady State
Q0
QD0
Q0
Oxy
fMRI Signal Pattern
t = t0
Overshoot
Initial Oxygen ConsumptionZ.H. Cho, UCI 1998
Blood Blood
t = t1 t = t2
Deoxy
External Stimuli
(t=t0)
Oxy
Anatomical Image
Molecular Image
HRRT PET Molecular Image
PET-MRI Fusion Molecular Genomic Imaging - I
7.0 T Anatomical Image
Neuroscience Research InstituteGachon University of Medicine & Science. 2005. 12
Neuroscience Research InstituteGachon University of Medicine and Science
HRRT PET + 7.0T UHF MRI, Cyclotron , Under ground 2nd Floor, NRI
PET/CT – MRI (1.5T), m-PET, m-MRI, m-CT Under ground 1st Floor, NRI
2006 ~
총 600 억 Project
One of the Largest Center for Neuroscience and Neuroimaging
Mind Surgery( Neuro Surgery )
2006. 5. 30
Young Bo Kim
Cortical & Subcortical Mapping
in Brain Tumor Surgery
Yonsei University Neurosurgery
Seoul, Korea가천의과학대학교뇌과학연구소 세미나
Yonsei University Neurosurgery
Seoul, Korea가천의과학대학교뇌과학연구소 세미나
Convexity Meningioma
Yonsei University Neurosurgery
Seoul, Korea가천의과학대학교뇌과학연구소 세미나
Motor function mapping cases
M
T
T
FM
FM
T
FM
HM
Case#2
Case#17
Case#19
Yonsei University Neurosurgery
Seoul, Korea가천의과학대학교뇌과학연구소 세미나
Radiosurgery
23면2008년 02월 18일 월요일
VNS - device
Implantable pulse generator + lead
Automatic intermittent stimulation
Magnet for On-demand stimulation / On-demand side effect control
VNS - device
Surgical procedures
Lead Electrode Location
Surgical procedures
--Negative Electrode
--Positive Electrode
--Anchor Tether
NERVE
NERVE
45
NERVE
Surgical procedures
turned on 2 weeks after surgery
Deep brain stimulation (DBS)
STN
SN
1.5T
SN
STN
Deep Brain Stimulation (DBS) & Subthalamic Nucleus (STN)
?
?
Atlas for Stereotaxy of the Human Brain.
Schaltenbrand & Wahren
2x
STN
SN
Cadaver Coronal Image
- Direct Targeting in DBS -7.0T MRI Image
7.0T MRI
Cho et al. in Neurosurgery April, page 1, 2010
7.0T
STN
- Direct Targeting ! -
SN
- Direct Targeting in DBS -
Cl Pu GPe
GPi 3 v
STN
HC
PCA
- Direct Targeting -
x2
7.0T
SN
SN
STN
A182008년 3월 17일 월요일
2007년 08월 03일 금요일
D12007년 04월 25 수요일
D12007년 04월 25 수요일
2006년 9월 14일 목요일
A212008년 4월 12일 토요일
A212008년 4월 12일 토요일
Memory Upgrade
G- NRI Staffs who made the contribution to the PET-MRI PROJECT ;
Y.B. Kim, Y.D. Son, C.K. Kang, J.Y. Han, H.K. Kim, K.N. Kim, H.K. Lee, S.H. Kim, D.P. Jang,
S.Y. Lee, I.K. Hong, Oh, S.H. Oh, C.W. Park, J.Y. Chung, C.U. Park, J.G. Ji, Z.H. Cho
Thanks to :
Neuroscience Research Institute, Gachon Univ. , Korea
Power of The Giant Telescope
Courtesy from Dr. B-S. Jeon. SNU
1x 2x 4x 8x
Neuroscience Research InstituteGachon Medical School, Incheon, Korea
7.0T Superconducting Magnet Arrived in NRI on Aug. 9, 2005
7.0T Superconducting
Magnet
Neuroscience Research InstituteGachon Medical School, Incheon, Korea
7.0T Superconducting Magnet Arrived in NRI on Aug. 9, 2005
2005 , After 20 years since the first 1.5 T - 2.0T !
New Generation
7.0T
Construction site of 7.0T MRI System at
Neuroscience Research Institute,Gachon Medical School, Korea, Aug. 26, 2005
Magnetic Shield = 500 Tons !
30 cm
70 cm
Neuroscience Research Institute,Gachon Medical School, Korea, Sept. 19, 2005
7.0T Superconducting Magnet Shield Room at NRI on Sept. 19, 2005
Magnetic Shield !
Jan. 15, 2006 7.0T at NRI (Gachon Neuroscience Research Institute)
NRI - 7T MRI
NRI 7.0T
Feb. 19, 2006 7.0T at NRI (Neuroscience Research Institute)
NRI’s 1st
. Gen. 8 Channel 7.0T SENSE Coil
Jan. 21, 2007
RF Coil #1
RF Coil #2
RF Coil #n
5th Gen. New SENSE coil for
12.Ch Elliptical Single loop Coil with linear polarization 2 Ch. End-capped Dual Saddle Quadrature Coil with Circular
polarization
TX Coil RX Coil
Jan 12, 2007
32 Channel SENSE (Phased Array) Coil
Fig. 1. Schematics and photos of the Monopole Coil with and added shield. (a) EMAA and (b) EMAAIS.
Monopole Antenna (RF Coil)
2012
Conventional RF Coil
Dr. Suk-Min Hong, NRIMRM 2013
New
Monopole
Antenna
$ 200
$ 50,000
Fig. 1. Schematics and photos of the Monopole Coil with and added shield. (a) MA and (b) EMAS.
2 cm
2 cmMA EMAS
Original Monopole Monopole with Shield ( MA ) ( EMAS )
a b
CPS (Siemens) – HRRT
Gachon Medical School, August / 2004 / 5
N0. of Detectors - 120,000 LSO+LYSO
X
2 = 736
Circular Ring (64 Detectors)by Cho et al. (UCLA)
6423
2004
A Scene of HRRT – PET Assembly , Dec. 1, 2005
Gachon Medical School, August / 2004 / 5
X
2 = 736
Circular Ring (64 Detectors)by Cho et al. (UCLA)
6423
2004 - 5
HRRT
N0. of Detectors - 110,000 LSO+LYSO
Excitatory
Inhibitory
Metabortropic
ㅜ뎌갯ㄱ무느ㅑㅅㅅㄷㄱㄴ & ㄲㄷㅊ데색ㄴNeurotransmitters & Receptors
Dopamine
Norepinephrine
GABA
Glutamin
Histamine
Acethylcholine
Opioids
Serotonin
Glycine
Ionotropic
C11 – Raclopride,
C11- Carfentanil
C11- NMSP,
F18- F- L- DOPA,
F18- Setoperone
F18- F- Norepinephrine
,
nAChRa7
C11 - Flumazenil F18- FDG
F18- FLT
C11 - Methionine
F18- FESP
This is a Jungle !
But, This is Opportunity !
Brainstem Image 1.5 T Brainstem Image 7.0 T
Medulla
Pons
Midbrain
Thalamus
In-Vivo Human Brain 7.0TCho et al. in Inter. J. of Imaging System and Technology, 2008, Vol. 18, 2-8
Cho et al. in Inter. Protemics 8:6, 1302-1323, 2008
MCA ACAICA
M1
A1
A2
7.0T
MCA
ACAICA
M1 A1
A2
HN-01 HN-01
1.5T
ii.
Comparison of MR Angiography of Lenticulostriate Artery by
7.0T MRA and 1.5T MRA
Cho et al. in Stroke 1604-1606, 2008
In-Vivo Human Brain 7.0T
Fiber Tracking With 7.0T
New NRI 7.0 T Tractography
Anatomy and Connectivity
SNRN
slMFB1
imMFB
ATR
slMFB2
cc cg fx
Finally Thalamo-Limbic Fiber Tracts Resolved !
Current DTI Tractography
Fx
Low Field MRIDTI
7.0T Super-ResolutionTract Density Imaging (TDI)
Susumu Mori , 2011 NRI , 2011
Strokes - Iq
Parkinson’s - IIq
Alzheimer’s - III
Three Major Neurodegenerative Diseases
PM
BG
A1
A2
(a)
MCA
ICA
LSAs
ACA
M1
Lenticulostriate Arteries (LSAs)
0.3- 0.6 mm
Lenticulostriate
Arteries
Lenticulostriate Artery (LSA)
Fig. 24
(a) (b)
P #1 HC #5
MCAICA
M1
MCA ICAM1
ACA ACA
Lenticulostriate Artery (LSA)
Patient Normal
7.0T 7.0T
Comparison of Angiograms : Stroke Patient & Normal Control
MCA ACAICA
M1
A1
A2
7.0T
MCA
ACAICA
M1 A1
A2
HN-01 HN-01
1.5T
ii.
Fig. 25
(a) (b)
MCA OCC
MCA OCC
With
CollateralsMCA OCC
MCA OCC
With
Collaterals
P # 231 P # 231
MCA ICA MCAICA
ACA ACA
3.0T 7.0T
MCA Occlusion : 3.0T and 7.0T Comparison
Image Processing in 3D
Coronal Image (MIP)
Coronal Image (MIP)
With Professor Karl Rohr
Heidelberg University, 2009
Parkinson’s
&
DBS Patient
24, Dec, 2008
Normal Subject
1.5T MRI
?
Red Nucleus
Substantia Nigra
Comparison with 1.5T
Courtesy Dr. Bum-Suk Jeon, SNU
Parkinson’s Study
1.5T vs 7.0T
Normal Subject
7.0T MRI
NRI 7.0T
Red Nucleus
Substantia Nigra
CrusCerebri
CrusCerebri
Good News
7.0T MRI
Normal Subject
Upper Midbrain
Parkinson’s Study
C002
2007-12-21
P103
H&Y 1
2007-12-11
2008-1-3Normal
Early Parkinson’s
7.0T MRI 7.0T MRI
Good News
7.0T Normal3.0T Normal1.5T Normal
E. Signal intensity of STNNormalized Signal intensity
(mm)5 10 15
-1.0
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0.0
D. Cadaver Image of Coronal Section
STN
SN
B. 3.0T MR Normal ImageA. 1.5T MR Normal Image C. 7.0T MR Normal Image
STN
SN
GPi
GPe
PuCl
Figure 1
STN
GPi
GPe
STN
GPi
GPe
STN
GPi
A Case
of
DBS Patient
24, Dec, 2008
0 mm-2 mm
RN
STN
SC
CA
3V
A. 7.0T Expanded view of the Axial Section
0mm 10mm
Axial
B. 7.0T Expanded view of the Sagittal Section
0mm
-4mm
CCS
STN
SN
0mm -2mm
Sagittal
0 mm
-4 mm
STN
SN
GPi
GPe
0 mm 10 mm
Coronal
7T
Hippocampal Area Jan. 18, 2007
1.5T
Alzheimer’s Subject 1
7.0T
Normal (2) Alzheimer’s -Subject 1
Atrophy !Healthy
Normal & Alzheimer’s Subject 1
(b)(a)
15
13
14
5
1
6
89
23
13
14
15
21
24
Hippocampal Head 1
Amygdala 5
Subiculum 6
Parahippocampal Gyrus 23
Hippocampal Tail 8Cornu Ammonis
Hippocampal Tail 9Dentate Gyrus
Fusiform Gyrus 21
Quadrangular Lobule 24
Putamen 13
Globus Pallidus 14External
Globus Pallidus 15Internal
Axial view of 3D Hippocampus7.0T
Cho et al. in Neuroimage, 2009
Selected Axial view
Axial view
Dentate Gyrus
3D
250 mm x 250 mm x 250 mm
d Axi
al
c Coronal
b S
agitta
l
Fig. 1
CA3CA4CA2
CA1subiculum
Lateral ventricle
Amygdala
Dentate gyrus
Head
a’. 3D Volumetric Parcelled
Brainstem Nuclei – Raphe Nuclei : NRI 7.0T MRI Image
7.0T Anatomy !
NRI 7.0T Anatomy
Dorsal
B9
B8
B7
B6
Ventral B9
B7
Current PET Image !
PET-MRI Molecular Fusion Imaging
Metabolic Function in In-vivo Human Brainstem
18F-FDG PET
New Brain PET-MRI Fusion Imaging
The Raphe Nuclei In-Vivo !
Glucose Metabolism
B2: Nu. raphe obscurusB1: Nu. raphe pallidus
B3: Nu. raphe magnus
B7: Dorsal nu. raphe
B8: Nu. centralis superior
B6: Nu. centralis superior
B5: Nu. raphe pontis
B2
B1
B3
B6
B4
B2
B1
B3
B6
B4
SC
IC
Brainstem Nuclei – Raphe Nuclei I
B4: Raphe pontis
B6: DorsalRaphe
Inferior Colliculus
Red Nucleus
B1: Raphe pallidus
B2: Raphe obscurus
B3: Raphe magnus
Mammilary Body
B8:centralis superior
B8B8
18F-FDG
Brainstem Metabolism
Low Resolution
Old PET- CT
High Resolution
New HRRT- PET
LC ?
18F-FDG
LC ?
+ +
+
++
+
+
HRRT 7.0T
Anatomical Image Molecular Image
1. Shuttle PET- MRI System
(ST PET-MRI)
x
xq
x < 6 m + 0.05 mm_
7.0 T – MRI - Scan
f
PET
(HRRT)
MRI
( 7.0T )
Precision Mechanical Image Fusion
PET2.5 mm
MRI0.25 mm
7.0 T – MRI - Scan
P-M Shuttle
HRRT- PET- Scan
Fusion Image
Current
NRI’s
Shuttle System : Design
Shuttle System
HRRT
Shuttle
7T MRI
HRRT - PET 7.0T MRI
Rotating Bed(After Assembled)
Implementation
Shuttle System : Design
Shuttle System
HRRT - PET 7.0T MRI
Rotating Bed(After Assembled)
Implementation
Home Made Precision Magnetic Field Proof Shuttle Bed
HRRT 7.0T
Shuttle System : InstallationImplementation
Control System : Installation
Implementation
0.18x0.18x 2.0mm
7.0T
Fusion
PET-MRI Fusion System Console
PH
G
CA4FFA
NRI was selected as One of the World’s Leading Neuroimaging Center in 2014. 4
By US National Science Foundation (NSF)
Fusion
Sub-Hippocampal PET-MR Fusion Imaging - 1
T2*-weighted Imaging
Glucose Metabolism in Hippocampus
Normal SubjectKim, MJ
1.22x1.22x1.22mm
HRRT-PET 2.5 mm
CA4CA4
FFA
Parahippo.l
Gyrus
0.18x0.18x 2.0mm
7.0T 0.25 mm
FFA
Parahippo.
Gyrus
Coronal View
CA4
FFA
Parahippo.
Gyrus
FDG Uptake (5mCi)
7.0T Fusion HRRT-PET
Cho et al. In in J. of Nuclear Medicine, 2010
NRI’s 7.0T image is appeared in the cover page of Proteomics
NRI New Zoom PET-MRI Fusion System
7.0 T – MRIAnatomy, fMRI & TDI
Zoom - PETMolecular Image
Brain Optimized Zoom PET 7.0T Brain MRI
MRI : 0.25 mm fwhmZ-PET 1.8 mm fwhmP-M Shuttle
RF Coil
Wobble
High Sensitivity,
Super-Resolution
& Motion Correction
Zoom
Tracking
1. Brain
“ Zoom – PET “ 11
For the “ New PET-MRI “ Body and Brain
xx
2014New
Next Generation
PET
2014
New
Next Generation
PET
Brainstem Image 1.5 T
Resolution
Molecular Image 14.0 TBrainstem Image 7.0 T
?1. Alzheimer’s -
b - amyloid plaques – 50 um
2. Strokes –
Microvascularity – 50 um
3. Parkinson’s & other
Neurodegenerative diseases
4. New Drug Development
Depressions &
Psychological diseases
5. Will help understand
our “Minds” & “Conciousness”
AI, 치매, 뇌경색, 파킨손, 신약개발, 의식, …
End
Lecture 6
14T Symposium
2009
End
Lecture 6
14T Symposium
2009
Project 14.0T
Spaces
100 m
14.0T
7.0T HRRT PET/CT 3.0T
Super Computer
11.7T
Cyclotron
Total Space Required ~ 40,000 m2 ( underground )
Budget
14.0T : 50.0 millions
Others : 35.5 millions
$110.5 millions
Buildings : 25.0 millions
• MRI
– 3.0T
– 7.0T x 1
– 11.7T x 1 a
– 14.0T a
– 9.4 & 11.7T (Animal)
• PET
– HRRT
– Zoom-PET
– PET/CT
– Micro-PET/CT
• Cyclotron
• Super Computer
(Animal)
It will be
The “Only-Kind”
of
In-vivo Human Brain Research Center in the World
Sf
Emerging New Area -Tractography
Tractography
With
7.0 T MRI and TDI * Algorithm
* TDI : Track Density Imaging (Post prossessing algorithm)
Calamante et al in Neuroimage 56, 1259-1266, 2011
Requires High Resolution – 7.0T Images are Essential
New 7.0T + TDI
1.8 mm
0.18 mm
Thanks to High SNR
FA – DWI
SimpleInterpolated Data
Super - Resolution TDI Image Processing - 3
Super-ResolutionTract Density Imaging
(TDI)
New 7.0T TDI
New Tract-Density
Imaging
Current DTI
Calamante., Tournier et al in Neuroimage 56, 1259-1266, 2011
SimpleInterpolated Data
Super - Resolution TDI Image Processing - 3
Calamante., Tournier et al in ISMRM 2010
Super-ResolutionTract Density Imaging
(TDI)
2011, New NRI 7.0T TDI Current DTI
cc cg fx
Finally Thalamo-Limbic Fiber Tracts Resolved !
Current DTI Tractography
Susumu Mori , 2011
Low Field MRIDTI
July 26, 2011
New
Cho et al. World Neurosurgery, 2013
7.0T Super-ResolutionTract Density Imaging
(TDI)
: Anterior – Posterior Direction
( NRI 2011 ) 7.0T TDI
MTT
CC
Cg
Fx
SCP
?AC
A.+ 0 mm
C.+ 0 mm
C.+1 mm
SMT
sl MFB1
Im MFB
ATR
RNc
CCb
II. Sagittal (+5 mm)
Fxb
sl MFB/DLF
IML
IML
CtT/ML
SCPd
MB
OC
SCP
Fxcr
PC
MTT
AC
Cgc
AN
DM
MTTRN
White Matters & Fibers
Gray Matters & Cell Bodies
MTT
VA
Cgs
CCg CCs
CM sl MFB2
SZ
SP
MFB : Medial Forebrain Bundle
Summary of Inter-Axis Correlation Search - 2 ATR : Anterior Thalamic Radiation
slMFB : Medial Forebrain Bundle,superolateral
imMFB : Medial Forebrain Bundle, inferomedial
im MFB1
ATR
sl MFB1
MFB
Cho et al. World Neurosurgery, 2013
S.+ 0 mm
A.+ 0 mm
I . Coronal (+1 mm)
im MFB1
OT
IML
ST
SMT
ATR
MTF
Cg
FF
CrC
+ -
Sz
Fxc
SZ
VL
im MFB2
AN
ST
SMT
DM
MB
CC
STN
SN
+
CN
Fxc
SZ
ZI
White Matters & Fibers
Gray Matters & Cell Bodies
SFO
SLF
FMP
ICp
IFO
VPsl MFB2
SPT
SPT : Septum Pellucidum Tract
ATR : Anterior Thalamic Radiation
slMFB : Medial Forebrain Bundle,superolateral
Summary of Inter-Axis Correlation Search - 1
imMFB : Medial Forebrain Bundle, inferomedial
im MFB1
ATR
SPT
sl MFB1
MFB : Medial Forebrain BundleMFB
sl MFB1
Cho et al. World Neurosurgery, 2013
Medial Forebrain Bundle (MFB)
was Found in Human In-vivo in 2009
How The Story Began , ? From DBS
Volker Coenen, et al Neurosurgery Vol. 64, No. 6, June 2009
STN DBS Hypomania Treatment of Depression
Could lead to
New Experimental Results Began to Appear, 2009
I. Coenen’s Suggestion of
Medial Forebrain Bundles in Human In-vivo
In 2009
Dr. Coenen’s 2009 and subsequent 2012 paper showing the statistically averaged data of 16 cohort. According to them, this data illustrates nicely the ATR, slMFB and imMFB, as shown. Although it is largely qualitative and even controversial, it began to stimulate the search of the MFBs in-vivo human, one of the major “Emotion” and “Affective Neural” Circuitry.
Can DBS Treat Psychiatric Disorder ?
Volker Coenen, Neurosurgery Vol. 64, No. 6, June 2009
I. Coenen’s Suggestion of
Medial Forebrain Bundles in Human In-vivo
In 2009
Dr. Coenen’s 2009 and subsequent 2012 paper showing the statistically averaged data of 16 cohort. According to them, this data illustrates nicely the ATR, slMFB and imMFB, as shown. Although it is largely qualitative and even controversial, it began to stimulate the search of the MFBs in-vivo human, one of the major “Emotion” and “Affective Neural” Circuitry.
(Before correction)DBS Subject with Acute Hypomania
EC 5.
STN
Case Report
Axial Image
DBS Electrode
Courtesy from paper by Volker Coenen, Neurosurgery Vol. 64, No. 6, June 2009
MFB
STN trb.
EC. 5
ICIC
DBS Subject with Acute HypomaniaCase Report
Axial Image
1.5 mm
0.5 mmSTN
2.9 mm
Manic Episode Resolved after Correction
EC6.
STN 6
STN TrbSTN trb. STN trb.
MFBMFB
EC6.
Courtesy from paper by Volker Coenen, Neurosurgery Vol. 64, No. 6, June 2009
IC
By Volker Coenen et al J. Neuropsychiatry, Clin. Neurosci 24:2, Spring 2012
Statistical 3D Map of the ATR and MFB (16 patients average) by
Coenen et al
Statistical 3D Map of the ATR and MFB (16 patients average) by
Coenen et al
But, Up to Now …..
ATRsl MFB
Thal
Side View
im MFB
PFC
MFBVTA
Front
Back
Volker Coenen et al J. Neuropsychiatry, Clin. Neurosci 24:2, Spring 2012
Side View
PFCVTA
a
ANT
POST
sl MFB im MFB
ATR
Axial (+12 mm)
Axial (+ 4 mm)
Axial (+12 mm)
Axial (+ 4 mm)
sl MFB
New NRI Tracktogram
2011
Statistically Averaged Data of 16 Cohort
of the ATR, slMFB, and imMFB
2009
Cho et al World Neuropsychiatry, 2013
im MFB
6-8 mm
ATR
Thal
CC
Pons
OC
Hyp
NA
Sep
Amg
Hi
Cbll
Central Key Fibers and Connectivites in the Thalamo-Limbic Areas
SP
Cg25
MFB
Anterior Thalamic Radiation&
Medial Forebrain Bundle
PC
PG
IPN
Hb
MB DTA
AN DM
VTA
PAG
AC
Before 2009
Properties of Z. H. Cho, Ph.D, Professor, Gachon Medical School, Inchon, Korea, 2013
CC
Pons
OC
Hyp
NA
Sep
im MFB
sl MFB
Amg
Hi
Cbll
Central Key Fibers and Connectivites in the Thalamo-Limbic Areas
: Newly identified fibers
SP
Cg25
Anterior Thalamic Radiation&
Medial Forebrain Bundle
ATR
PC
PG
IPN
Hb
MB DTA
AN DM
VTA
PAG
AC
By Volker Coenen et al J. Neuropsychiatry, Clin. Neurosci 24:2, Spring 2012, 2009
After 2009
ATRslMFB
imMFB
PFC
MFBVTA
But, Statistically Averaged,
Not Individually Resolved !
CC
Pons
OC
Hyp
NA
Sep
Amg
Hi
Cbll
Central Key Fibers and Connectivites in the Thalamo-Limbic Areas
: Newly identified fibers
SP
Cg25
Anterior Thalamic Radiation&
Medial Forebrain Bundle
PC
PG
IPN
Hb
MB DTA
ANDM
VTA
PAG
AC
New 7.0T-TDI !
Properties of Z. H. Cho, Ph.D, Professor, Gachon Medical School, Inchon, Korea, 2013
New TDI with 7T
sl MFBs
im MFB
ATR
sl MFBi
Medial Forebrain Bundle & ATR
PFC
im MFB
sl MFBATR
Thal
sl MFBm
sl MFB
im MFB
ATR
VTA MFB
S. 4-5 mm
C. 1 mm
C. 1 mm
S. 4-5 mm
Cho et al. World Neurosurgery, 2013
Coronal View
Sagittal View -
SMT
Fx
SMT
Fx
sl MFBm
sl MFBi
im MFB
sl MFBs
Sorrow (?)
MFB & ATR
Emotion and Affect Related Circuitry
Finally These, Tracts and Fibers are Visible INDIVIDUALLY IN-VIVO !
Happiness (?)
ATR
MFBs
Cho et al. World Neurosurgery, 2013
Allow us to do new “DBS-Surgery” with REPRODUCIBILITY !
Depression Treatment (?)
Finally These, Tracts and Fibers are Visible INDIVIDUALLY IN-VIVO !
Allow us to do new “DBS-Surgery” with REPRODUCIBILITY !
Treatment of Mania (?)
Ventral tegmental area
Periaqueductal grey
Medial fore brain bundle
Midbrain
Hypothalamic nuclei Hypothalamus
Stria Terminalis
Fornix
Amygdala
Ventral Tegmental
Area
Midbrain
Mammillotegmental
Tract
Septal Nucleus
Dorsal Longitudinal
Fasciculus
Periaqueductal grey
Limbic midbrain
Mamillary body
Amygdalofugl Pathway
Anterio Commissure
Third Ventricle
Septal Nucleus
Med. Forebrain
Bundle
Med. Forebrain
Bundle
New TDI with 7.0T MR DTI
Coenen’s Proposal : Medial Forebrain Bundle
L
A P
27
Coenen’s Proposal
Coenen’s MFB
MFB VTA
Dr. Saper’s Contestation , received was * : 2013
1. In general, MFB is located largely in the lower side of MFB what Coenen et al have suggested
2. MFB is un-myelinated and diffuse fiber tract unlikely to bevisible as Coenen et al have visualized by DTI tractography
* Private communication, At Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard University, Boston
Proposed Medial Forebrain Bundle (MFB) and the ventral tegmental area (VTA) and their approximate locations. Note here that the MFB is well bellow the zero (ac-pc) line and also horizontally in parallel with the upper part of the VTA.
MFB
VTA
MM
VTA
MFB
5-6 mm
10-11 mm
6-7 mm
0 mm
+ 4 mm + 0
+10
+15
- 5
+ 5
27
-10
Proposed Medial Forebrain Bundles in Human In-vivo
Fig. 1.
MFB
VTA
0 mm
+ 4 mm + 0
+10
+15
- 5
+ 5
27
-10
Observed Medial Forebrain Bundles in Human In-vivo
Fig. 2.
MFB Diffused & Not Visible Region
20, 21, 22, 23, 24, 25, 26
27, 28, 29, 30, 31, 32, 33
As expected, large portion of the MFB was diffused and not visible clearly therefore not easy to identify from the other fibers. Experimentally we have found the distribution of the MFB which are diffused and the others that are less diffused, therefore, easy to identify. The blue lines indicate the slices where fibers we have Identified as diffused while the red lines are the ones that are less diffused, therefore, identifiable.
MFB Visible Region
MFB
MFB
Dr. Mai’s Human
Brain Atlas
Atlas of the Human Brain, 3rd Edition, Jurgen K Mai,
George Paxinos,
Thomas Voss, Academic Press 2008
2008
Dr. Mai’s Micro-Brain Anatomy - 2008
30
mfb
mfb
MFB
MFB
1 cm
6 mm 6 mm
1 cm
Cor +00 35
VTA
MFB
35
Hipp
35
opt
Cl
cc
Cd
Pu
EGP
Ifo / ilf
pic
bfx
ZI
APr
VLPI
Puv
Cl
eml
Un
PT
LV
TCd
MD
VLA
Cp
Iml
ex
ec
SNC
STN
bG
CrAmy
Ins
Amy
Hipp
35
Example
VTA
MFB31Cor +04
31
mfb
PalHy
31
Fiber
opt
SN
VA
Cd
pic
bfx
APr
MD
eml
H2ZI
VL
iml
st
mtg
SN
PalHy
Rt
LH
Fa
cp
bfx
APr
MD
VL
iml
VA
Fa
emlst
pic
H2 ZI
Rt
Cd
opt
cp
Nucleus
MM
eml
iml
mtg
PalHy
LH
MM
Done
(+ 0.4 mm)
mtimlithp
ithp
mtgmtg
MFB
MFB Identified !
III. Summary of “ Emotion ”
“ Happiness & Sorrow ”
MFB & ATR
Summaries
“Consciousness”, “Thinking” and “Emotion”
and
Neural Substrates
Default
6
8
9
10
11
47
MO / OPFC
DL / DMPFC
VL / VMPFC
Cg
Cg
Primary Emotional Circuitry
Secondary Affective Circuitry
Thalamo-Limbic Substrates
SepNACg25
VTAThalHyp
Neural Basis of our “ Thinking ” and “ Emotion ”
HippAmyg
8Thalamo-Cortico-Limbic Connectivity
“ Thinking “
High Cortex – Connectivity – Limbic Area Connectivity
Thinking , High Thinking , Low
“Thinking” “Happiness, Sorrow”
“Connectivity”
Could Also be An Effective Means for Treatment of Many Diseases
“Mania” ,“Depression” , and Other Psychiatric Disorders ….
CorticalSubstrates
Clinical Perspectives
Among the Dr. Apuzzo’s Plenary Lecture
Shanghei International Neuroscurgical Symposium, 2012. 9, 20
D B S
Thanks to all these Young &Imaginative Members of the NRI
2010 ‘ s ~ NRI Group
7.0 T Team
NRI : Ph.D 19, MSc. 10
2007 ~ 2010. 1
World’s First
Ultra-High Resolution In-vivo Human Brain Atlas !
550 pages
7.0T + Cadaver image setsof
2 mm interval with selected expanded sets
7.0TCadaver
2015, 1. by Springer Verlag, Heidelberg, New York, Dordrecht, London
Chapter II. Sagittal Images
Chapter I. Coronal Images
Chapter III. Axial Images
475 pages
Brainstem Image 1.5 T
Resolution
Molecular Image 14.0 TBrainstem Image 7.0 T
?1. Alzheimer’s -
b - amyloid plaques – 50 um
2. Strokes –
Microvascularity – 50 um
3. Parkinson’s & other
Neurodegenerative diseases
4. New Drug Development
Depressions &
Psychological diseases
5. Will help understand
our “Minds” & “Conciousness”
AI, 치매, 뇌경색, 파킨손, 신약개발, 의식, …
개와 사람의 후각처리영역
출처:인터넷
개와 사람의 후각처리영역
출처:인터넷
LATERAL VIEW
SENSORY AREA
(INPUT)
MOTOR AREA
(OUTPUT)
47
44 43
12
Brain“ Input – Output System “
45
Brain : Brodmann’s Area Lateral View
5
Brain / Mind
MemoryBrain
Thinking
CPU
INPUT
Power
supply
Storage
Program
ming
Science
Hardware / Software
Mind
( P.F.C PREFRONTAL
CORTEX
SENSORY
HIERARCHY
MULTIMODAL
ASSOCIATION
CORTEX
UNIMODAL
ASSOCIATION
CORTEX
PRIMARY
MOTOR
CORTEX
( P. M. )
PREMOTOR
CORTEX
MESO-CORT-LIMBIC
System
Hierarchical System of Human Brain
1, 2, 3, 41, 42,
17, 18, 34, 43
5, 7, 22, 19,
37, 20, 21, 39,
40,38
289, 10, 11, 12,
44, 45, 46, 47
8, 6
4
Brain
28
4
68
38
5
7
19
20
21
22
39
37
409
10
11
12
44
45
46
47
INPUT
PRIMARY
SENSORY
CORTEX
SENSOR
OUTPUT
EFFECTOR
MOTOR
HIERARCHY
17
18
1, 2, 3
41 4234
43
New Brain Cortical Mapping-
Cortical Color Coding (CCC)
By
New Dual Color with Proximity Gradient
May 18, 2014
LATERAL VIEW
SENSORY AREA
(INPUT)
MOTOR AREA
(OUTPUT)
47
44 43
12
Brain“ Input – Output System “
( P.F.C )
PREFRONTAL
CORTEX
SENSORY
HIERARCHY
MULTIMODAL
ASSOCIATION
CORTEX
UNIMODAL
ASSOCIATION
CORTEX
PRIMARY
SENSORY
CORTEX
SENSOR
INPUTOUTPUT
PRIMARY
MOTOR
CORTEX
EFFECTOR
( P. M. )
PREMOTOR
CORTEX
MOTOR
HIERARCHY
MESO - CORT- LIMBIC
System
Hierarchical System of Human Brain
1, 2, 3, 41, 42,
17, 18, 34, 43
5, 7, 22, 18,
19,
37, 20, 21, 39, 40
289, 10, 11, 12,
44, 45, 46, 47
8, 6
4
Original, 1997
( P.F.C )
PREFRONTAL
CORTEX
SENSORY
HIERARCHY
MULTIMODAL
ASSOCIATION
CORTEX
UNIMODAL
ASSOCIATION
CORTEX
PRIMARY
SENSORY
CORTEX
INPUTOUTPUT
PRIMARY
MOTOR
CORTEX
( P. M. )
PREMOTOR
CORTEX
MESO - CORT- LIMBIC
System
Hierarchical System of Human Brain
1, 2, 3,
41, 42,
17, 18,
34, 43
5, 7,
22, 18,
19, 37,
20, 21,
39, 40
289, 10, 11,
12,
44, 45,
46, 47
8, 6
4
Original, 1997
MOTOR
HIERARCHY
4
Motor Sensor
9L
10L
11 1819
20
21
22
38
39
40
41
42
4345
46
47
37
5L
44
8L6Lb
4
7L
6La
17
Color Coding with Dual Color and Proximity GradientLateral View
4
Color Coding with Dual Color and Proximity GradientMedial View
1, 2, 3, 17,
34, 43, 41
5L, 7M, 18,
19, 20, 21,
22, 36, 37,
42,
INPUTOUTPUT
MOTOR
STREAM
5M, 7L, 38,
39, 40
SENSORY
STREAM
24, 25, 32, 33, 26, 27, 29, 30, 23, 31
17
Motor S 16 Sensory S 23
5. a. Modular based Hierarchical System Flow - Sensory Stream vs Motor Stream
Bi-MODAL
ASSOCIAT.
CORTEX
UNI-MODAL
ASSOCIATION
CORTEX
PRIMARY
MOTOR
CORTEX
UNIMODAL
/PRE
MOTOR
CORTEX
LIMBIC
CORTEX
PRIMARY
SENSORY
CORTEXSENSOREFFECTOR
MULTI-MODAL
ASSOCIATION
/PREFRONTAL
CORTEX
Bi-MODAL
MOTOR
ASSOCIAT.
CORTEX
46 28
MULT-IMODAL ASSOCIATION
CORTEX
Limbic S 10
LIMBIC
STREAM
9L,
10L
6La
4, 6M, 8M,
24, 8L, 6La, 6Lb
6M, 8M, 24,
25, 9M, 10M,
11, 12, 47,
44, 45, 6Lb,
8L
9L
10L
11 1819
20
21
22
38
39
40
4142
4345
46
47
37
5L
44
8L6Lb
4
7L
6La
17
1. Cytoarchitectonic
Brodmann’s Areas
1905
1990 - 2010
PET & fMRI
Multi-Color Coded
Brodmann’s Areas
4. New
Function Specific
9L
10L
1117
1819
20L
21
2238L
39
40
4142
4345
46
47
37
321
1 2
5L
44
8L6Lb
4
7L
6La
Fig. 3
Cytoarchitectonic
Map
3. Simple Function Specific
Color Coded
Brodmann’s Areas
2. Unspecific Color Coded
Brodmann’s Areas
10L
11171819
20
2122
38
3940
4142
4345
46
47
37
5L
44
46La
17
4143
46
48L6Lb
6La
9L 5L9L
10L
11
38
40
4142
4345
46
47
44
8L6Lb 46La
20
21
39
3
7
7L
22
7L
39
11
20
39
41
42
43
37
5L
4
11
41
4
7L
9
10
1117
1819
20
21
2238
3945
47
37
5
44
4
7
8
40
41
46
6
4342
1817
Function Specific
Cortical Map
Microscope
With Staining
1817
9
10
11
20
21
2238
39
40
4142
4345
46
47
37
5L
44
8
4
7L
3,1,2
19
6
11
20
21
2238
394142
4345
47
37
44
19
History
Proximity with Gradient
Fig. 4
Proximal Neighborhood Connections
9L
10L
11
1718
19
20
21
22
38
39
40
41
42
4345
46
47
37
321
5L
44
8L 4
7L
6Lb
6La
10L
22
39
40
41
42
45
46
47
1
44
6Lb
46
Lateral view
(a)
SLF/AF : Superior longitudinal fasciculus/Arcuate Fasciculus
Cortical Connectivity
Distal Connectivity
Medial view
SLF/AF
Distal Fiber Connections
(b)
Slice at X = - 30 mm
SLF
19
11
10
9
8
6
19
7
5
AF
a4 a5a1 a2 a3
= Motor
g1
a1a2a3
b2
b1
b1
y
b2
Lateral view
9L
10L
11
1718
20L
21
38L
3941
4243
45
46
47
37
3
5L
44
8L6Lb 4L
7L
6La
Medial view
4 or 4M
MULTI-MODAL
ASSOCIATION
/PREFRONTAL
CORTEX
b2
g1 g2
7L
22 19
MOTOR HIERARCHY
UNIMODAL
/PRE
MOTOR
CORTEX
= Sen.
PRIMARY
SENSORY
CORTEX
UNI-MODAL
ASSOCIATION
CORTEX
MULT-IMODAL
ASSOCIATION
CORTEXa6
g2
a4
a2a3
a1
a4
a1
a2
a3
g2
u
u
u
u
u
u
y
y
y
y
y
a4
g2
a2a3
a1
y
Bi- &Tri MODAL
ASSOCIAT.
CORTEX
SENSORY HIERARCHY
a4
a2a3312
a1
a5
SENSORINPUTS
b1
uy
b2
uy
40
39
Bi-MODAL
MOTOR
ASSOCIAT.
CORTEX
u
u
u
a3
a2
g2
u
u
a6
g2
a1
ua2
ua3
a3
ug2
a1
a1
a4
a1
a1
EFFECTOR
OUTPUTS
a3
b2
g1
a1
u
b2
a2
u
u
u
u
u
b1
a2
b1
b1
g1
b1
b1
u
b2
ug1
y g2
Limbic Complex
Uni-Modal
Bi-Modal
Tri-Modal
b11 b12 b13 b14b15 b16
b1
uy
a3
u
g1
a1
uu
b1b1
b1a2
u
b1
b11
b12
b13
b14
b15
==
=
==
b1
u
b2
ug1= b16
y
b1
b2
g1a1 a2 a3
Motor
Outputs
Coriical
Fibers
a2 a3a1 a4a5
Working memory
Temporal
Inhibition
Integration
Sequential
Social, Selection
“ Language and Human “
SLF III AFSLF IISLF I
LR
IFO
ILF
SFO
N. Makris et al., Cerebral Cortex June 2005 ; 15. 854-869
Makris 2005
~ + 02 mm
SLF
N. Makris et al., Cerebral Cortex June 2005, - 9 ; 15. 854-869
Makris 2005SLF
Coronal View
SLF I
Ant Pos
Sagittal View
SLF I1,2
X = - 2.8 ~ - 3.0 cm
x = - 4.0 ~ - 4.2 cm
AF 1, 2
Supra-SLF
SLF I
X = - 3.2 cm
Sup
SLF II & AF
SLF III
2005, 2009 by Makris et al
SLF I
New 7.0T MRI Human Brain Fiber Tractography 2015
IFO
ILF
+ 02 mm
LR
SLF III AFSLF IISLF I
SFO
SLF III AFSLF IISLF I
LR
IFO
ILF
SFO
N. Makris et al., Crebral Cortex June 2005 ; 15. 854-869 Z. H. Cho et al. (Edit.) 7.0 T MRI Brain White Matter Atlas. Springer, 2015
Makris 2005 Cho 2015
~ + 02 mm
SLF
SLF
IFO
ILF
+ 02 mm
LR
S-SLF Group : SLF I 1, SLF I 2 ; New SLF Group : SLF I, II, III, AF
SLF III AFSLF IISLF I
SFO
SLF III AFSLF IISLF I
LR
IFO
ILF
SFO
Modified from : N. Makris et al., Cerebral Cortex June 2005 ;
15. 854-869Modified from : Z. H. Cho et al. (Edit.) 7.0 T MRI Brain White Matter Atlas.
Springer, 2015
SLF I
S-SLF *
* S-SLF : Supra-SLF ( SLF I 1, 2 )
SLF I 1
SLF
SLF I 2
New Proposed SLF Group
0
z
+ x
- z- y
+ y
- x SLF III
AF
SLF ISLF I2
SLF II
LE
FT
Z = 0 cm
Z = + 3.5 cm
Z = + 3.2 cm
Z = + 3.0 cm
Z = + 3.8 cm
+ z
- z
Z = 0 cm
X = - 3.2 cmX = - 3.4 cm
X = - 3.6 cm
X = - 3.8 cm
+ x - xX = - 3.0 cm
X = - 2.8 cm
X = 0 cm
X = - 4.0 cm
X = - 4.2 cm
AF1
AF2
R L
Slice at Y = 0 cmS- SLF : Supra SLF (SLF I1, SLF I2)
Coronal Slice at y = 0.0 cm
SLF I1
SFO Cg
X = 0 cm
Cho Z. H. (Edit), F. Calamante, J.G. Chi, 7T Brain White Matter Atlas, Springer, New York, Heidelberg, 2015
AF3
AF4
X= -3.0 cmx = - 2.8 cm
x = - 4.0 cm
X = - 38 cm
X = - 3.6 cm
AF
X = - 3.4 cmSLF III
SLF II
SLF I
0 mm
0 mm
0 mm
0 mm
Z = 3.2 cm
Z = 2.8 cm
Z = 3.5 cm
Z = 3.8 cm
SLF I 1
AF 1
L
x = - 4.2 cm
AF 2
Z = 4.1 cm Z = 4.0 cm
X = - 3.2 cm
SLF I1 SLF I
2
Z = 2.8 cm
x = - 4.2cm
0 mm
0 mm0 mm
Z = 2.5 cm
X = - 3.6 cmX = - 3.4 cm
AF 3
AF 4
Z = 2.3 cm Z = 2.2 cm
AF 3
AF 4
AF
SLFIII
SLFII
SLFI
AF 1
AF 2
AF 3AF
4
SLF I1
SLF I2
III-3 10-Division Model
SFO
Cg
IC
CCb
Most Recent Attempt, 2015
44
41
383722
42
6
22
PMCIPL
AD Friederici, 2011, 15
Dorsal Pathway I
Dorsal Pathway II
Ventral Pathway I
Ventral Pathway II
45, 47
FOP 22
Lets Look at the Language Pathways
2015
44
41
383722
42
6
22
PMCIPL
AD Friederici, 2015
: Sound to Meaning Mapping
: High Level Syntactic and
Semantic Language Proce.
: Memory & Emotional
Components
: Sound to Motor Mapping
Dorsal Pathway I
Dorsal Pathway II
Ventral Pathway I
Ventral Pathway II
BA6 – pSTG/MTG
BA44 - pSTG
FOP - aSTG
BA45/47 – STG/MTG
45, 47
FOP
(BA22/37)
(BA22)
(BA22/37)
(BA22)
Dorsal Pathway I
Dorsal Pathway II
Ventral Pathway I
Ventral Pathway II
This, still requires “Functional & Connectional Anatomical Details ”
22
x = - 4.2 cm
X = - 3.4 cm
X = - 3.6 cm
SLF II
SLF III
X = - 3.2 cm
SLF I
X = - 3.8 cm
AF
47
45
4445
11
42
28
4
46,44 39
39
4040
Action / Movement
8
8
4
199
79
10
10
57
44
3,1,2
64
22
Application to Basic Language
18,19X = - 2.8 - 3.0 cm x = - 4.2 cm
SLF I1,2
AF1,2
SLF I,II SLF III, AF
HIPP, BA22,
IFO, FrC
BA22, OCC.
ILF, UF. FrC
Lexical & Semantic
Phonologic
Logographic
Syntactic
Emotion /
MemoryMeaning
Interpretation
Non Language and Other Pathways
Dorsal Pathway 1
Ventral Pathway 2Ventral Pathway 1
Dorsal Pathway 2
6
12
For the first time, now we have a functional mapping constructed based on the real connectivity
Cognition Decision Action
Sensory, Memory, Language, Cognition, Decision, and Action
-
SM-LCDA Pathways
Complex System Requires Language !
SM-LCDA Hypothesis
Language Sensory Memory Cognition Decision Action Language Sensory Memory
BA 41 BA 6,4BA 10, 11, 47BA 46,9,10BA 39,40BA 22
Wernicke’s Geschwind’s DLPFC+ OFPFC
For Auditory
Auditory Motor
2847
45
4445
11
622
424
28
4
46,44 39
39
4040
8
8
4
199
79
10
10
57
44
423,1,26
4
22
18,19
x = - 4.2 cm
S
M
A
D
CL
Memory
Decision
Cognition
Action
Sensory
SM-LCDA Hypothesis
Sensory, Memory, Language, Cognition, Decision, and Action : SM-LCDA Pathways (Ex. Auditory)
11
Language
Orbitofrontal
Cortex
Prefrontal
Cortex
Superior Temporal
Cortex
Inferior Parietal
Cortex
Primary Auditory
CortexMotor & Premotor
Cortex
BA41, 42
Primary
Auditory
BA9, 10, 46, 44, 45
Prefrontal
&
Inferior Frontal
BA39, 40
Inferior
Parietal
BA11, 47, 45
Orbito-Frontal
BA 11, 47
Orbito-Frontal
D
BA4, 6BA 4, 6
Motor,
Premotor
A
Out
(AF p.s)
Wernicke’s
BA 41, 42
Primary
Auditory
BA 22
Auditory
Associat.
S M
In
(AF a.s)
Audiory Language Pathway - (SLF II)
BA 9, 10, 46, 44, 45 - 39, 40
Visual Language Pathway - (SLF I)
BA 9, 10, 46, 44, 45 - 39, 40 , 19
Decision Pathway – (SLF I 1,2
)
BA 11, 47, 45 - 4, 6
Geschwind’s
BA 39, 40, 19
Inferior
Parietal
L
PF
Visual Information Pathway – (SLF I 1,2
)
BA 6, 8, 9, 10, 11, 47 - 19, 7, 5
BA 19
Visual
Associat.
BA 17, 18
Primary
Visual
In
M
S
(SLF I)
Language and Cognition Related Fiber Tracks & Areas
Language Pathways & Cortical Areas
Language Area
(Phonologic – SLF III)
BA 6, 4BA 6, 4 22
Classic Language Pathway - (AFa,s )
BA 45, 44, 6 39, 40
C
(SLF I, II)
Broca’sBA 9, 10, 46, 44, 45
Prefrontal&
Inferior Frontal
Premotor
& Motor
Graphi-con
Engram
Motor
Action
Orbito-
Frontal
Cortex
Lexicon
Langram
Lang. - Code
Decision
Cognition Action
Sensory, Memory, Language, Cognition, Decision, and Action
-Engram - Langram Hypothesis and Its Pathway
Sensory Memory
Fig. 10
Primary Sensory
Area
Secondary Sensory
Association AreaTertiary Sensory
Association Area
Translation
Langram LangramSensory
Signal
Engram
Learning Dependent
High Cognitive
Area I /
Analysis
- Classification
Premotor/
Motor
Action/
Execution
Prefront.
Cortex
Lexicon
Langram
Lang. -Code
Comprehe-
nsion
Geschwind’s
Territory
Engram
to Langram
Translator
Engram - Langram
Lang. -Code
Lexicon
Sensors
Prim. Sens.
Cortex
Primary
Sensory
sensing
Pattern
Engram
High Cognitive
Area II /
Selection
- Decision
Engram – Langram
Translation
Engram
Encoding
Fig. 5
Learned Skill (Human)
Decision Language
SM CLD A
Pattern
Sensory Signal
to
Engram Formation
Hipp
Inherited Skill
Animal & Human
Graphi-con
Engram
Secondary
Sensory
Association
Neur.-Code
제프리 힌튼 Geoffrey Hinton
Born Geoffrey Everest Hinton6 December 1947 (age 68)
[1]
Wimbledon, London
Residence Canada
Fields •Machine learning•Neural networks•Artificial intelligence•Cognitive science•Object recognition
[2]
Alma mater •University of Cambridge(BA)•University of Edinburgh(PhD)
Thesis Relaxation and its role in vision (1977)
Doctoral advisor H. Christopher Longuet-Higgins[3][4][5]
Doctoral students •Richard Szeliski•Brendan Frey•Radford M. Neal
Othernotable students
•Yann LeCun (postdoc)•Zoubin Ghahramani(postdoc)•Radford M. Neal
Known for •Backpropagation•Boltzmann machine•Deep learning
Notable awards •FRS (1998)[6]
•AAAI Fellow (1990)•Rumelhart Prize (2001)•IJCAI Award for Research Excellence (2005)
Figure 12 (interactive). Gradient descent on a one-node network, with multiple input/target pairs. Hover your cursor over either of the plots to watch the progress of the gradient descent algorithm. The left plot shows the curve of the network, and the four targets (in red). Simultaneously, the right plot shows the position of the network on its error surface.
<움직이는 이미지입니다>
Figure 1. A statistical classifier learning a decision boundary. This is an example visualization of what happens during training.
<움직이는 이미지입니다>
<움직이는 이미지입니다>
Figure 13: A two-layered ANN used for regression. The network approximates the function f(x) = abs(x)
For some types of tasks (e.g. for images presented briefly and out of context), it is thought that visual processing in the brain is hierarchical–one layer feeds into the next, computing progressively more complex features. This is the inspiration for the “layered” design of modern feed-forward neural networks. Image (c) Jonas Kubilias
루트비히 에두아르트 볼츠만 Ludwig Eduard Boltzmann (1844-1906)
출생 1844년 2월 20일오스트리아 제국 빈
사망 1906년 9월 5일 (62세)이탈리아 왕국 두이노
거주지 오스트리아, 독일
국적 오스트리아
분야 물리학
소속 그라츠 대학교, 빈 대학교, 뮌헨 대학교,라이프치히 대학교
출신 대학 빈 대학교
지도 교수 요제프 슈테판
지도 학생 리제 마이트너파울 에렌페스트필리프 프랑크구스타프 헤르글로츠
주요 업적 볼츠만 상수볼츠만 운송 방정식볼츠만 분포슈테판-볼츠만 법칙H 정리
Figure 1. Left: A typical hierarchical, feedforward model, where information processing starts at the retina, proceeds to the LGN, then to V1, V2, V4, and IT. Decisions about stimuli are made in the frontal cortex.
Center: Lower visual areas have smaller receptive fields, while neurons in higher areas have gradually increasing receptive field sizes, integrating information over larger and larger regions of the visual field. Right: Lower visual areas, such as V1, code for basic features such as edges and lines. Higher-level neurons pool information over multiple low-level neurons with smaller receptive fields and code for more complex features. There is thus a hierarchy of features. Figure adapted from Manassi et al. (2013).
By layering multiple images on top of each other, photographers are able to create amazing two faced portraits.
The local/global distinction in vision is intuitively clear
Chuck Close
Trends in Neuroscience (Memory) Jan. 17 2017
Memory
I
1. Memory - New Hypothesis on Memory :
Engram, Resonance Excitation, and Role of Hippocampus
“Neurons” and “ Synaps “
100 Billions
Neuronal Network
Connectivity Pattern
Memory ?
Engram ?
Fig. 2Fig. 2(a) Artistic sketch of the neurons and connections. One of the hypothetical connectivity patterns of the memory for
the illustration of the “Engram,” the engram cell cluster or pattern.
f ’2
f ’2
f ’2
f ’2
f ’2
f ’2
f ’2
f1 f2 f3 f4
Input signal and frequency distribution
f ’2 f ’’2 f ’’’2 f ’’’’2
Frequency Band Sub-Components
Frequency Band
w = 2p f
Resonance Excitation or Absorption :
String and Sound Waves
On Resonance
Off Resonance
Off Resonance
Off Resonance
Off Resonance
Sound Wave
String
Sound Wave
String
“ Resonance is nature’s most efficient energy transfer mechnaism“.
Fig. 6
Supplement Fig. 10. A simplified illustration of the resonance phenomenon of a group of same sound waves on to the various lengths of
strings. Note the resonance case.
V(t)= i(t)dtZ(w)
Non-Resonance Circuit
Resonance Neuron
1/Z(w) =1/ R + 1/jwL + j (wc)
~ i(t)dt1
c
At resonance
= MaximumZ(w) =1/ 1/ R + 1/jwL + j (wc)
1/jwL + j (wc) = j( wc – 1/wL ) = 0 , w = 1 / LC
~
Z(w) =1/ 1/ R + j (wc)
Resonance Neuron with Amplification
Resonance Neuron ~~
Non-Resonance Circuit
Resonance Circuit
Resonance Neuron /with Amplification
w
w
w
Resonance Excitation in Neurons and Electronic Circuits :
w
w
w
at w
tt f
or Impedance
Resonance
Spectrum
Z(w) = R
Modified form from B. Hutcheon and Y. Yarom. Trends in Neuroscience, TINS Vol. 23, No. 5, 216-222, 2000
w
w
w
R
R
L
C
R C
By B. Hutcheon and Y. Yarom.
Fig. 6
Electronic and neuronal resonance circuits of various types. (a) and (b) are the two non-resonance electronic circuits while
(c) is a typical resonance circuit with resonance frequency of w which is determined by the inductance and capacitance. In (d), a
hypothetical neuronal circuit is displayed representing the resonance circuit of a neuron or element corresponding to the electronic
resonance circuit shown in (c). In (e), same neuron with amplification is noted.
a
b
c
d
e
V(t) i(t)
1/Z(w) =1/ R + 1/jwL + j (wc)
At reson
= MaxZ(w) =1/ 1/ R + 1/jwL + j (wc)
1/jwL + j (wc) = j( wc – 1/wL ) = 0 ,
w = 1 / LC
Resonance Neuron with Amplification
Resonance Neuron ~~
Resonance Excitation in Neurons and Electronic Circuits :
at w
Output
Response
Modified form from B. Hutcheon and Y. Yarom. Trends in Neuroscience, TINS Vol. 23, No. 5, 216-222, 2000
Resonance Neuron
Electronic Circuit
Resonance Neuron /
with Amplification
w
w
w
Resonance Excitation
w
w
w
LR
C
Circuit
or NeuronInput
Signal
Z(w)
: Resonance Frequency
Input
Input
Input
Fig. 7
Very low
FrequencyBand
low Frequency
Band
HighFrequency
Band
Very High
FrequencyBand
f1 f2 f3 f4
f ’2 f ’’2 f ’’’2 f ’’’’2
Fig. 8
Frequency Band Sub-Components
Supplement Fig. 11. Neuronal input signal with frequency band. This hypothetical broadband frequency pulse seems well suited for the
interpretation of neuronal activity in the brain. First, it is plausible to assume that it has multiple frequency bands for
which the neurons in the cortical areas can respond or resonate so that maximum energy transfer can be achieved in
neuronal communications. For the further sub-components of frequency band can be assumed considering the complex
nature of the neurons and Engrams in the neuronal circuit. Courtesy from Hutcheon and Yarom.
Modified form from B. Hutcheon and Y. Yarom. Trends in Neuroscience, TINS Vol. 23, No. 5, 216-222, 2000
AP : OutAP : Out AP : Out AP : Out AP : Out
Sensory Association Cortex
Selective Resonance Excitation
Short Term
Working Memory
Temporarily Activated
Short Term
Memory
Cho et al to be published 2016
No Output
Resonance Excitation Hypothesis
Resonance
Non-Resonance
Memory
Sensory
Prim. Sens. Cor.
Sensors
First Clue of Memorization or Memory Formation !
Encoding
Memory Contents are All in the Sensory Association Areas
“ Not Hippocampus “
f2
: Resonance Frequencyf2
Each Input has Its own Pattern of Neuronal Cluster with
Each Member Neuron with Same or Similar Resonance Frequency
Sound
or Visual
Translation
Engram
EngramEngram Cell
Engram Cell
Fig. 9
Hebb “ Cells that fire together – wire together “.
해마신경세포의 성장원추
두개의 성자원추 접촉
Hippocampal growth cones making contact
Source: Robert S. McNeil (check out Robert's site Neuroimages.org for more stunning cell biology pictures)
생각하는 뇌 생각하는 기계
On intelligence
Redwood neuroscience institute
기존 인공지능 연구의 한계
• 기존의 인공지능 컴퓨터 연구의 방향 및 목표: – 지능이 있는 것처럼 보이게(행동하게) 할 수 있는 장치 개발.
– 지능이 있는 장치 개발이 아님
• 이유– 빠르게 가시적인 성과를 낼 수는 있음
– 인간 지능의 본질적인 요소에 대한 철학이나 지식이 필요 없음
• 한계– 아무리 잘 만들어도 사람의 지능작용과 거의 상관이 없음
– 사람의 일을 대체 적용하는데 제한적임
진정한 인공지능 컴퓨터 만들기
• 인공 지능 : 인간처럼 행동하게 하는 지능. 껍데기 지능– 자동차를 모방한다고 했을 때 외관만 비슷하게 만듦
– 차의 본질적인 속성인 이동성, 수송성이 없음
– 아무리 해도 이런 식으로 만든 것은 차가 아니라 차 모형.
• 진짜 지능 : 인간의 방식으로 작용하는 지능. 본질적인 지능– 자동차를 모방한다고 했을 때 외부 동력으로 작동하는 지상의 이동,
운송 수단을 만듦
– 보잘것없게 보이게 되더라도 이렇게 만들어진 것은 차라 할 수 있다.
• 차를 모방하려고 할 때 차의 본질적인 속성을 알아야 하듯
• 진짜 지능 장치를 만들려면 인간 지능의 본질적인 요소에대한 이해가 필요
인간 지능의 본질적인 요소
• 지능의 본질적 이해에 대한 접근의 부재:– 뇌 연구 분야에서 조차도 뇌의 포괄적이고 근본적인 작용 원리
에 대한 가설은 없고 고려조차도 되지 않고 있음.
– 하다못해 좋지 않은 혹은 증명되지 않은 이론 조차도 없음
– 단편적으로 알려진 것은 있지만 별개의 것으로 설명되고 있어일관성 있는 거시적 취합을 통한 본질적인 이해가 불가능한 상황
• 제안하는 지능의 본질적인 요소– 기억을 토대로 구축한 세상의 모델을 바탕으로 감각정보에서 미
래를 예측하는 능력
– 좀더 추상적인 형태의 패턴과 더 장기적인 시간적 패턴의 서열을 좀더 정확히 예측할수록 우월한 지능
– 예측에 따른 행동이 아닌 반사에 의한 행동은 지능이 없다고 간주 할 수 있다.
뇌의 작용 원리
밧줄!
기둥!
벽!대롱!
창!
가죽!
지능 언어 학습 기억 감정 동기 주의 본능 감각 인식 인지 창조…
근본적이고 포괄적인 뇌의 작용 원리
지능<->언어<->학습<->기억<->감정<->동기<->주의<->본능<->감각<->인식<->인지<->창조…
신피질
뇌의 근본적이고 포괄적인 작용 원리기억-예측 기본틀
• 1. 뇌는 능동적으로 외부자극에서 패턴을 찾고 익히려고 항상 준비 대
기 하고 있다.
• 2. 뇌는 다양한 패턴들에 대한 경험을 시간 서열로 처리해서 저장한다.
• 3. 뇌는 저장된 기억을 바탕으로 외부세상에 대한 불변 형태의 모델을
형성하려고 한다.
• 4. 기억은 항상 불러일으켜 질 기회를 기다리고 있으며 그것과 같거나
유사한 혹은 관련된 자극에 의해 자동적으로 불러 일으켜 진다.
• 5.뇌는 현재의 자극에서 파생된 기억들을 이용하여 앞으로 경험하게
될 자극들을 의식하지 않는 상태에서 매 순간 미리 예측한다.
– 이것이 생각,이해이며 그것이 감각입력과 결합할 때의 상태가 지각이다.
• 6. 그 예측과 실제 경험에서 차이는 주의를 일으킨다.
• 7. 이런 주의나 경험은 세상에 대한 모델을 개선하거나 패턴의 새로운
범주를 만드는데 작용한다.
신피질은 패턴들의 서열을 저장한다.
신피질은 패턴들을 자동연상을 통해 불러낸다.
신피질은 패턴들을 불변형태로 저장한다.
신피질은 패턴들을 계층구조에 저장한다.
출처: 생각하는 뇌, 생각하는 기계
신피질망
신피질망 연결상호연결망: 피질원칙모듈화:시상원칙
전두엽
대뇌 피질연결 방식 진화
뇌는 능동적인 패턴인식기다
• 패턴– 피질로 들어오는 물리적인 입력들은 근본적으로 모두 같다.
– 감각신호들은 제각기 다른 감각기관들에서 제공되지만 일단 뇌로향하는 활동전위로 전환되면 모두 패턴이 된다.
– 오감은 각기 다른 패턴을 가지고 있으며 계층구조의 서로 다른 경로를 통해 전달되기 때문에 우리는 그것을 다르게 경험한다.
– 뇌에서 공간적인 패턴인 그림 같은 것은 없다. 영상 같은 속성들은피질이 서로 다른 영역들 사이에 패턴을 분배 선별 필터링 과정에서 급속히 사라진다.
• 뇌– 뇌의 기본 상태(default): 입력 자극 신호에서 자동적으로 패턴을
분류하고 그 패턴을 익히려고 대기
– 이런 특성으로 인해 일관성 없는 패턴의 자극에는 관심이 없다.
– 또, 일관성 있으나 반복으로 인해 익힐 필요가 없는, 혹은 필요가없다고 생각되는 자극에는 관심이 없다.
– 인간은 나쁜 연산기이지만 좋은 패턴인식기.
– 컴퓨터는 좋은 연산기지만 나쁜 패턴인식기.
피질 안에서 모든 물리정보는 근본적으로 모두 같다.
모두 신경 신호 변환되어 전달되며 패턴을 이룬다.
물리적 속성은 처리면서 불변 표상으로 추상화 된다.
적은 자극으로도 추상화를 통해많은 정보를 지각할 수 있다.
인식
• 내가 친구들과 방에 있을 때 나는 그들이 거기 있다는 것을, 거기 실제 한다는 것을 어떻게 알까?– 내 뇌는 과거에 내가 경험한 패턴들과 일치하는 패턴들을 받고 있
다.
– 사람의 목소리, 얼굴, 행동 등이 내가 아는 패턴들과 일치한다.
– 그럼으로써 우리는 친구가 거기 있다는 것을 인식한다.
– 우리는 인간 감지기를 갖고 있지 않다.
인식 -인간
경험으로 누적된인간 패턴의 모형
모형과 외부 자극간의일치 정도를 바탕으로인간 유무를 판단
형태크기움직임
습성
맥락
…
소리
냄새
외부세상에 대한 모델 형성
• 세계가 실제 존재한다는 걸 우리는 어떻게 확신하는가? – 우리의 확신은 지금까지 경험해온 패턴들의 일관성과 그것을 해
석하는 방식을 토대로 한다.
– 직접적인 인식은 없으며 인식은 이런 패턴들을 통해서 형성된다.
– 감각들은 패턴을 만들어 피질로 보내며 피질은 그것을 피질 알고리즘으로 처리해 세계에 대한 모형을 만든 후 기억으로 저장한다.
– 우리는 세상의 아주 일부만 접할 수 있으며 그것도 왜곡될 수가있어 오판할 가능성은 열려있다.
– 본인이 창조한 세상이 아닌 이상 확신할 수 있는 것은 없다.
– 단지 많은 경험과 비판적인 생각으로 가짜 정형화된 것들을 깨닫고 진실에 가까운 모형을 만들어 갈 뿐이다.
세상에 대한 모델을 외부에서 인위로왜곡되고 조작될 수도 있다.
세상에 대한 모델을 자신의 정신상태로 인해왜곡될 수도 있다.
우리가 사실은 가상의 세계에 살고 있다고 해도우리는 이것이 아니라고 증명할 방법은 없다.
세상에 대한 모델은 경험을 통해 형성이 되기 때문에
사람마다 다를 수 있다.
세상은 밝고 긍정적, 안전한, 낙관적
세상은 어둡고, 부정적, 불안한, 비관
우리의 지각조차도 경험을 통해 얻어진 패턴대로작동하기 때문에 오류를 범할 수 있다.
모든 기억은 항상 불러일으켜 지기 위한 대기 상태다.
• 칵테일 효과• 거의 잊고 있던 기억도 한번에 불러 들일 수 있다.• 실행과 검색이 필요 없는 시스템
– 항상 실행 중이지만 대부분 대기 상태– 관련 자극은 한번에 순식간에 불러들여짐
• 뇌는 기억과 같거나 유사한 혹은 관련된 자극에서 자동적으로 정보를 회상하고 연상해서 불러 들인다.– 얼굴 같은 복잡한 일관성 정보는 많은 것을 불러 들인다.(FFA)
– 무늬 같은 단순한 일관성 정보는 조금만 불러들인다.(Visual cortex)
– 프라이밍 효과• 남자 얼굴 자극 남자 얼굴 자극• 여자 얼굴 자극 남자 얼굴 자극• 두 자극간 시간 차가 아주 짧을 경우 두 번째 자극의 성별 구분 속도가• 앞서의 얼굴이 같은 성별일 때가 다른 성별일 때 보다 빠르다.
뇌는 끊임없이 예측한다.
• 당신은 그냥 문을 여는 순간에도 어떤 것을 보고 듣고 느끼게되겠지 하는 것에 대해 매 순간수많은 병렬적인 낮은 수준의감각적 예측을 한다.
• 예측은 경험으로 누적된 기억속의 패턴을 기반으로 한다.
• 그리고 그 예측과 실제 경험을비교한다.
• 우리는 이것을 거의 의식하지도못한다.
• 모서리, 형태, 대상, 위치, 운동, 어조, 소리의 방향, 양상, 촉감, 결, 냄새, 온도..
뇌의 예측과 실제 경험의 차이는 주의를 일으킨다.
!!!
세상에 대한 모델을 경험을 통해 기존 모델이강화되고 주의와 생각을 통해 개선된다.
• 새로운 범주– 저렇게 작은 고양이도 있구나
– 내가 아는 고양이가 다가 아니구나
• 진실에 가까운 판단– 보는 것을 다 믿으면 안되겠구나
– 저런 종류의 속임수도 있구나
– 회사에 도둑이 들 수가 있구나
– 문단속에 좀더 신경을 써야 하는구나
• 잘못된 믿음이 강화되기도 한다.– 공중 부양이 가능하구나
계산해서 풀기, 회상해서 풀기 (공잡기)
• 로봇은 계산을 한다– 공이 팔에 다다를 때의 도착 지점 파악을 위해 비행궤적을 계산.
– 손의 적절한 위치로 움직이도록 모든 팔의 관철을 조정.
– 피드백을 통해 이런 과정을 되풀이 해서 좀더 정확한 정보 확인.
– 물리적으로 가능한 모든 경우의 수를 열어놓고 해답을 구한다.
• 뇌는 패턴을 파악해서 그것과 관련된 기억을 회상한다.– (공 잡는 반복 훈련을 했다고 했을 때) 그 경험으로부터 공을 잡
는데 필요한 근육명령들이 저장된 기억을 갖고 있다.
– 공을 보는 순간 자동으로 기억이 자동으로 불러 일으켜 진다.
– 그 기억은 근육명령을 순서대로 불러내어 공의 실제 경로와 당신의 자세 같은 그 순간의 세부 사항에 맞추어 조정된다.
– 뇌는 문제의 해답을 계산으로 풀지 않고 기억에서 해답을 불러낼 뿐이다. 그 해답은 오래 전 기억에 저장되어 있었다.
– 효율적이고 빠르지만 그 저장된 패턴이 얼마나 정확한 예측인지가 중요한 문제다.
연산으로 해답을 구한다.
회상으로 해답을 찾는다.
뇌가 패턴을 저장하고 처리하는 방법
• 뇌는 패턴들의 시간서열을 저장한다.– 미래 사건을 예측하려면 패턴의 서열을 저장해야 한다.
• 뇌는 패턴들을 자동연상으로 불러낸다.– 적절한 기억을 회상하려면 유사성을 토대로 과거의 패턴들을
자동연상 회상 해야 한다.
• 뇌는 패턴들을 불변형태로 저장한다.– 그리고 그런 패턴을 불변형태로 저장해야 유사한 패턴에 그것을
적용해서 불러들일 수 있다.
• 뇌는 패턴들을 계층구조에 저장한다.
시간서열
• 모든 단위패턴은 어떤 순서대로 저장되며, 연상이라는 경로를 따른
그 순서대로만 불러낼 수가 있다.
• 그래서 패턴 전체를 한꺼번에 기억해 낼 수는 없다.
• 노래, 이야기, 집안풍경 떠올리기,ABCD..
• 회상은 연상이라는 경로를 따른다.
• 서열이 짧을 뿐 낮은 수준의 감각기억들에도 맞는다.
• 자갈의 감촉에 대한 기억은 피부에 있는 압력과 진동을 감지하는
뉴런들에 일어나는 패턴 서열을 토대로 형성된다.
• 대고만 있으면 자갈인지 정확히 알지 못한다.
• 시간정보를 이용하기 때문에 인식할 수 있는 정보가 훨씬 풍부하다.
자동연상
• 거의 사용 않은 시냅스들에도 수많은 세세한 기억들이 저장되어 있다.
• 기억 대부분은 회상되기 위한 적절한 단서가 오기를 항시 끊임없이 기다리며 빈둥거리고 있다.
• 그리고 언제든 주의만 가게 되면 바로 떠올릴 수 있다.
• 일부 입력이나 왜곡된 입력으로라도 완전한 패턴을 불러 낼 수 있다.
• 자동연상 경로는 결정론 적인 것도 완전히 통제할 수 있는 것도 아니다
부분 정보만으로 우리는 적합한 형태의 고양이 전체 모습을 상상할 수 있다.
불변표상-invariant, robustness
• 뇌는 주요한 부분만 대강 기억. 유사한 패턴에 같은 것으로 간주.• 기억은 당시의 세부사항이 아니라 관계의 핵심을 포착하여 저장한
다.• 완전히 일치하지 않는 정보라 할지라도 같은 정보로 판단할 수 있
다.
• 약점 : 확대 일반화• 강점 : 안정적 지각
• 어떤 얼굴을 볼 때 그 자극은 표정, 조명, 각도 등에 따라 매번 다른자극으로 들어온다. 이런 것은 v1에서 매번 다르게 나타난다.
• 그러나 얼굴인식영역은 그것에 관계 없이 불변표상처럼 안정적이다.
• 이런 식으로 해서 고도로 구체적인 세세한 정보를 불변의 형태(일관성)를 추상화 시켜 전환시킨다.
• 기억의 저장, 회상, 인식은 불변의 형태수준에서 일어난다.
세부사항 보다는 관계성을 저장..
계층구조
• 인간만의 6층 피질 계층구조
• 순방향 연결, 되먹임 연결 구조를 가진다.
• 실제로 사건이 일어남으로써 뇌에 들어온 자극은 아래에서 위로 흐르고, 일어나리라고 기대하는 것은 위에서 아래로 흐른다.
• 대뇌기능의 조직원리- 마운트 케슬
– 신피질 6층 계층구조는 뇌 전체에서 놀라울 정도로 균일.
– 기존 연구의 주제는 각 피질영역의 차이점을 찾는 것.
– 그러나 차이점 보다 더 놀랍고 흥미로운 것은 유사성.
– 피질은 똑같은 계산도구를 이용하여 필요한 모든 것을 해낸다.
– 피질영역간 약간의 구조적인 차이는 기본기능이 다르기 때문이 아니라연결되는 양상이 다르기 때문이다.
– 모든 피질은 근본적으로 공통기능, 공통 알고리즘을 가지고 있다.
– 서로 대체 될 수도 있을 만큼 유연성,가변적응능력을 지닌다.
Fuster J., 2003 based on Flechsig P., 1920
인간 뇌 수초화 순서인식기억실행기억
개념
의미
일화
다중감각
종 특유 걈각종 특유 운동
개념
계획
행동
수초화가 늦은 영역
수초화가 빠른 영역
수초화 진행 순서: 생존에 긴요한 1차 감각, 1차 운동 연합영역 순으로
VTA dopamine
Zona incerta
Pons granule
parallel CS
Hippocampus episodic memory Dentate Gyrus CA3
CA1 subiculumParahippocampal
Intralaminar (to layer
1)
Hypothalamus
Chiasmatic N
PPt (Ach)
Motor
Olive
climbing US
Facial
nucleus
Sup Colliculus
Inf Colliculus
LGN
Pulvinar
V1 V2
Amygdala
DL FEFOF PremotorMF
Association
cortex,
Accumbens
Cerebellar
cortex
Ventral pallidum
Cerebellar
nuclei
Red nuclus
Striatum
Matr/Stri
Gross motor
postural
GPi
GPe
subthal
SNc dopamine
VL VPL CM PFVA/VLMDi
mid
Pontine reticular
formation
MBAnterior
thalamus
PP
PAG
MDl
Habenula/
pineal
Fine motorAttention orienting
movementRhythmic movementautonomic
Pituitary
SMN
vision
MG
auditory
Papez circuitdistribution from
hippocampus
Inter-peduncular
Sensory
cortex recognition
Frontal cortexaction plan
A1
Medial Septum
(ACh/GABA
Audiitory
SNr
cingulate
NR
AA1
AA2
AA3
TP
IT
Insula
PP
SS1
VPL
SMG
SA
PP
A1, primary auditory; AA1-3, auditory associational; GP, globus palidus (internal/externall); IT, infero-
temporal;FEF, frontal eye field; Mf, medial frontal, M1, primary motor, M2 secondary motor; MB,
mammilary body; NR, nucleus reuinions; OF, orbito-frontal;PAG, periaqueductal grey; PPt, pedunculo-
pontine; PP, posterior parietal; SA, somatosensory associational; SNc, substantia nigra compacta; SNr,
substantia nigra reticulata; SMG, supra-marginal gyrus (face area); SMN, supramammillary
body;subthal, subtahalamic nucleus; TP, temporal pole; VTA, ventral tegmental area;
somatosensory
cin
gula
te
wherewhatwhy
3 to 4/3
5 to 16
5
Light grey
boxes are
thalamic
nucleiA2
SS2
Long range cortical
pathways
Basal Ganglia action
selection
Cerebellum timing
Major Brain Regions and Their Major Interconnections
Color code of output
to frontal cortex
Hipp-VTA loop
Inhibitory
Attentional system
Long-range cortico-cortico
tracts
Sensory input
Lisman,2005
claustrum
Spinal
somatosensoryvestibu
lar
MDm
mid
Green structures
are limbic
인간과 컴퓨터의 대결
1997년 가리 카스파로프 vs 딥 블루(IBM) 281
Page 10
2011년 미국 저파디 퀴즈왕에 도전하다.
IBM 왓슨 인공지능의 역사
IBM’s Watson supercomputer defeats humans in final Jeopardy match
Page 10
2012 년 왓슨을 의료에 적용하다.
IBM 왓슨 인공지능의 역사
Mark Kris Named Lead Physician, Memorial Sloan Kettering-IBM Watson Collaboration
Page 1
길병원 IBM 왓슨 인공지능을 통해 세계 최고의 암병원과 연결되다.
Page 2
2016년 6월 9일 왓슨 실무 워크샵
IBM's Watson Supercomputer May Soon Be The Best Doctor In The World
2016년 9월 09일 MSKCC 마크 크리스 교수 초청 강연
Profile 근거한 치료옵션의 우선순위 결정
환자 정보
미국 NCCN 암치료 가이드라인미국 MSKCC 전문가 DB 수립및 업데이트
Watson for Oncology
주요 특성분석
치료옵션 후보
근거의 지원
환자의 주요 특성을 포함.NCCN 가이드라인, MSK 전문지식을 참조하여 치료방법의옵션을 결정합니다.
2
각 옵션에 대한 명백한증거를 확인하기 위해corpus 를 검색합니다.
3
왓슨의 스코어링, 알고리즘을 사용하여치료옵션 우선순위를 결정합니다.
4
환자 케이스의 주요 특성을추출 합니다.
1
성별, 나이,
진단명,검사결과를토대로 환자데이터 입력
• 포용/ 제외 기준• 기저질환 또는 공존 질환• 약물 또는 치료 금기 사유• 미국 MSK 치료 우선순위• 약품 정보• 공증된 저널, 문헌, 매뉴얼
의학적 근거
'왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’는 무엇일까?
의학정보
click !!
click !!
click !!
Treatment Options 선택시
인공지능이 모든 것을 해결할 수 있는가?
• 의학은 데이터 과학, 인공지능은 데이터 과학의 도구
• 정밀의료는 의사 – 인공지능 협업이 필요한 분야
국내 1800만명 일자리,10년내 인공지능/로봇에 위협.
한국고용정보연구원 보고서
인공지능과 헬스케어
• 인공지능 암진료솔루션 (IBM Watson for Oncology)
• 인공지능 내시경 마취 솔루션 (Johnson & Jonhson)
• 인공지능 영상판독 지원 솔루션 (다수)
• 인공지능 중환자실 솔루션 (필립스, IBM)
• 기존 병원의 틀 자체를 혁신적으로 변화시킴
의료의 4차 산업혁명
인공지능을 통한 의료 공공성 및 산업경쟁력 강화
• 공공성
• 인공지능 암진료솔루션 (IBM Watson for Oncology)
• 최고 수준 암치료의 민주화 (메모리얼 슬로언 케터링 암센터의 비전)
• 네덜란드: Second opinion으로 IBM Watson for Oncology 제공
• 암낭인 방지 (한국의 심각한 사회문제)
• 인공지능 통한 의료의 효율성 제고
• 미국의 경우 총 의료비의 1/3이 Logistics에서 낭비
• 인공지능으로 이를 해결하고자 하는 회사 설립
• 의료산업적 경쟁력 확보
• 의사교육 및 활용의 패러다임 전환
• 의료의 효율성 제고 (공공 및 산업)
• 외국인 환자 유치 / 의료수출
무엇이 필요한가?
• 의료데이터의 개방성 확대
• 법적-제도적 뒷받침
• 인공지능 적용을 위한 선도적 뒷받침
• 규제 또는 기존 제도의 관성적 관점에서 벗어나야 함
• 인공지능 정밀의료의 산업적 경쟁력 확보 한류로 확산
• 새로운 public-private collaboration model
• 인공지능에 기반한 의료의 효율성 제고
• 절약되는 의료공공지출의 일부가 회사의 수익 모델이 됨
병원 사이의 방황, 병원 내의 방황!
‘
다학제 진료 시스템과 왓슨 포 온콜로지의 병합
다학제 진료란?
환자의 치료에 관련된 여러 진료과의전문가들이 한자리에 모여 환자 개개인의진단과 치료에 대해 함께 논의하는진료입니다.
왓슨 클리닉은 이런 다학제 진료와 Watson for oncology를 병합하여 watson이 제시한치료방법을 토대로 경험이 풍부한의료전문가들의 의견을 종합하여 최상의치료 방법을 환자에게 제공합니다.
진단파트 치료파트
병리과 내과
핵의학과 영상의학과
Watson
외과 방사선종양학과
혈액종양내과 정신건강의학과(암환자 심리치료)
코디네이터
환자
방황없는 최선의 치료제공!
Workflow (예: 대장암)
소화기내과/일반외과 예약/소화기내과/일반외과/종양내과
대장암 초진
수술
왓슨 다학제 의뢰
기타보조항암 요법 수술
대장암 초진/Referral/재발/
Second opinion
왓슨 다학제 의뢰
치료 옵션 결정
기타항암치료
가천 인공지능 왓슨 암 클리닉은?
본관 1층 원무과 앞
상담 및 예약 코디네이터실032) 460-2350, 2351
Page 313 IBM Watson Health IBM Confidential
Key Decisions for Clinical Adoption of IBM Watson for Oncology
Questions GMC Answer
Will you use this for primary consultation? 가능한 모든 초진 환자 (다학제 진료 통해)
Will you use this for follow-up consultation?재발 등 새로운 치료 결정이 필요한 모든 상황 (다학제 또는 개별진료)
Will you use this for second opinion service? 수가 인정 추진, 왓슨 의견만을 구하는 환자 등도 있음
Will you use this for Tumor Board? 적극 활용: 팀별 논의 필요
Will it be mandatory for all eligible cases be entered? 가능한 모든 초진 환자에게 의무적으로 적용
IF mandatory, what will be consequence if non-compliant?
IF voluntary, what will be the incentive for compliance?
Will the physicians enter attributes in the system? 의사가 직접 입력하지 않음
Will the nurses enter attributes in the system? 다학제의 경우 왓슨 코디네이터가 입력, 개별 진료는?
Will anyone else enter attributes in the system? 적절하지 않은 질문
Will only active patients be entered in the system? 적절하지 않은 질문
Will historical patient cases be entered in the system? 후향적 임상연구 논의중
How would you want to identify the patient? 익명화 ID – 병원 ID 챠트의 별도 관리
Page 314 IBM Watson Health IBM Confidential
Key Decisions – cont’d
Questions GMC Answer
Do you want to be able to link the patient to the doctor? 현재 고려하지 않음
Do you want other clinicians to see your patient cases?모든 케이스는 공유하는 것을 원칙으로 함 (다학제, 개별)
특정 환자에 왓슨 포 온콜로지 사용되었을 경우, EMR에 표시
Will cost data be used? 현재는 아님, 한국의 경우 특정 치료가 보험적용 되는지가 중요
Will you save the patient case file (pdf) PDF로 저장해서 EMR에 올리는 것도 고려 (다학제 및 개별)
Will you be sending the patient case file to another physician 다학제 준비할 경우 미리 PDF를 보내는 것도 고려
Will you provide the patient a copy of his/her case file? 환자에게 한글 summary 및 영문 자료 제공 고려
Will you provide the patient some educational each time a ca
se is created?왓슨 포 온콜로지에는 환자 교육용 자료도 있지만 영문
Will training be mandatory?의사 및 관련 간호사, 전공의, 전임의에게 교육 필수 (특별히 업데이트가 있을 때마다)
Will training be a requirement for access? 논의 필요 (이러한 과정이 필요할 것으로 생각됨)
Will you have trainers that will eventually train the users?왓슨 코디네이터가 1차적 training 담당. 교육 관련 프로그램 개발필요
Will "treatment save" be mandatory? 암진료 수준 높이고 원내 consensus 도출에 중요한 부분
IBM Watson for Oncology 활용• 외국인 환자에게 적용
• 태국 범룽랏 병원의 모델
• 영문으로 치료에 관한 상세한 설명 및 교육자료 제공 가능
• 다학제 진료에 활용
• 다학제 진료의 backbone
• 인공지능 의사를 다학제 의사 중 한 명으로 포지셔닝
• 의사 간의 consensus 구축 및 환자에게 종합적인 뷰 제공
• 한 번 등록된 환자는 계속해서 서로 다른 리포트 생성 가능 (새로운 치료 필요할 때마다)
• 환자의 방황이 필요없는 베스트 옵션 제공
• 연구에 활용
• 후향적 DB 구축 가능
• Tumor Board
• 교육에 활용
• MSKCC – 전공의 및 전임의 교육
• 모든 치료 옵션에 reference (가장 적절한 reference 1개 및 additional publications)
• Local guideline (또는 병원의 preference) 적용 가능
인공지능과 헬스케어
• 인공지능 암진료솔루션 (IBM Watson for Oncology)
• 인공지능 내시경 마취 솔루션 (Johnson & Jonhson)
• 인공지능 영상판독 지원 솔루션 (다수)
• 인공지능 중환자실 솔루션 (필립스, IBM)
• 기존 병원의 틀 자체를 혁신적으로 변화시킴
의료의 4차 산업혁명
인천시를 위한 인공지능기반 정밀의학 모델
• 공공성
• 인공지능 암진료솔루션 (IBM Watson for Oncology)
• 최고 수준 암치료의 민주화 (메모리얼 슬로언 케터링 암센터의 비전)
• 네덜란드: Second opinion으로 IBM Watson for Oncology 제공
• 암낭인 방지 (한국의 심각한 사회문제)
• 인공지능 통한 의료의 효율성 제고
• 미국의 경우 총 의료비의 1/3이 Logistics에서 낭비
• 인공지능으로 이를 해결하고자 하는 회사 설립
• 의료산업적 경쟁력 확보
• 의사교육 및 활용의 패러다임 전환
• 의료의 효율성 제고 (공공 및 산업)
• 외국인 환자 유치 / 의료수출
2016년 12월 05일 첫 환자 진료
2016년 : 폐암 유방암 대장암 직장암 위암 자궁경부암 난소암 잔체 암의 65%
2017년 : 간암 백혈병 식도암 방광암 신장암 갑상선암 임파선암 구강암 흑색종 췌장암 전체암의 85%
다학제 진료월 화 수 목 금
8:30~9:30
부인암이광범김영생심영섭
위암양준영정준원신동복심영섭
유방암전용순안희경이규찬
9:30~11:00
11:00~12:00
부인암신진우김영생심영섭
13:30~14:30
폐암김건우경선영조은경이규찬
위암이운기박동균심선진이석호김형식
폐암이재익강신명안희경이규찬
대장암백정흠김윤재심선진이규찬최승준
14:30~15:30
대장암이원석권광안신동복이석호박소현
16:00~17:00
유방암박흥규조은경이규찬
12월 06일 '가천인공지능기술원' 설립
Page 3
가천대 길병원, 인공지능 암병원 점등식 개최
“사람마다 다른 암… 맞춤 치료합니다＂
다학제 암진료
Page 5
Watson for OncologyReview Treatment Options
The FIRST option under Treatment Plan Options is a link to “Select a clinical trial”. This link does a preliminary search ofclinicaltrials.gov using some of the basic patient characteristics, such as Age, Gender, Cancer type.
The SECOND option under Treatment Plan Options is the “Recommended” Treatment Plan.
The THIRD option under Treatment Plan Options is a link to “More treatment plan options”
These are treatment regimens or treatment options within the selected Treatment Plan (“Chemotherapy followed by.…”)
This is the Timeline for the selected Treatment Plan --graphical representation of the various therapies within
the treatment plan
Click on the “>” beside each treatment regimen OR click on the title of the regimen to see details
about the regimen
1
2
3
2a
2a
3
2
1
The Green, Orange and Red Colors beside each treatment regimen means “Recommended”, “For Consideration” and “Not Recommended”, respectively
암종별 왓슨 다학제 건수
월C50
(유방)
C34
(폐)
C18~20
(결장,직장)
C16
(위)
C53
(자궁)총합계
11월 4 5 5 14
12월 15 9 14 7 1 46
1월 12 14 13 9 6 54
2월 17 9 19 9 2 56
합계 44 36 51 30 9 170
업그레이드가 너무 늦음.
1. Breast cancer
우리나라와 맞지 않음.
1. Breast cancer
Oncotype 선택여부에 따라 결과 차이 있음.
2. Lung ca
NCCN 가이드라인에는 operable한 3기A 까지는 수술 권유하나 왓슨은 1기B부터 neoadjuvant를 권유함.
3. Colon caon bevacizumab + FOLFOX (2016.6.17-) PR after #4 PR after #8# 2016-11-23 Rt. hemihepatectomy with S1 wedge resection loop ileostomy repair
Meta되어 CTx 후 반응 좋아서 수술 후 항암치료 문의할경우 해당안됨.
4. Rectal caRectal ca// CCRT/ CR case ypT0N0(0/2)M0 lvn --- MD
Neoadjuvant CCRT 후 Pathology CR 온 경우 // 지원 안됨.
5. Gastric cancer
수술 후 2기 인경우 CTx-> CCRT 추천???
5. Gastric cancer
위암, 수술 안한 경우 staging workup 모두 선택안하면 안넘어감.
5. Gastric cancer
S-1/cisplatin에 대한 III상 연구 데이터가 있음에도 불구하고 WFO에 포함되어 있지 않은 regimen임
S-1 plus cisplatin versus S-1 alone for first-line treatment of advanced gastric cancer (SPIRITS trial): a phase III trial. (Lancet Oncol. 2008 Mar;9(3):215-21)
Multicenter phase III comparison of cisplatin/S-1 with cisplatin/infusional fluorouracil in advanced gastric or gastroesophageal adenocarcinoma study: the FLAGS trial. (J Clin Oncol. 2010 Mar 20;28(9):1547-53)
6. Cervical cancerEarly stage cervical caner에서 NCCN에 guideline은 radical hysterectomy + pelvic LN dissection ± Para-aortic LN dissection (category 1), Sentinel LN mapping (category 2B)임에 불구하고 WFO sentinel 권유함
7. 공통
• 8th Edition staging 업그레이드
• Oligo meta일때 resection 후 CTx 필요함
• 그러나 추천하지 않음.
• 치료방법 최종 save 되면 변경시 인증과정 없이 바로 변경됨.
• 주기적으로 watson for oncology 데이터 제공해주기로 함.
비상설 WFO 다학제 진료 구성 및 운용
• 근거: WFO 활성화에 따른 환자 욕구 증대 및 빠른 대처
• 구성: 주 진료과 (MO), 핵의학, 영상의학, 종양외과
전문의 참여
• 운용: 환자 발생시
Video Telecoference system 구축 (surgeon)
• 문제점:?
2017 ASCO
• Colorectal cancer
• Breast cancer
• Gastric cancer
• Lung cancer
• Cervical cancer
Page 10
Watson for Oncology
Oncology with Watson
Watson with Oncology
Watson for Cancer Treatment
인류 최초 공식 기계의 노예 1호 아자황 박사
Page 5
Page 5
흑인을 고릴라로 인식한 구글, 초스피드 사과
Page 10
왓슨을 더 신뢰하면 ?
@미국 SF대학병원의 자동 조제로봇
373
600만건 조제중 투약실수: 0건
약사가 수행할 때 조제실수 2.8%(16만8000건 조제 실수 예방)
“Technology will replace 80% of doctors”
Page 2
Current challenges of WfO in Korea
1.Data Security
• National guideline for de-identification of EMR data
2. Localization
• Practice Guidelines
• Clinical Trials
• Translation
3.Optimized Clinical Workflows
• Does each hospital need to develop its own clinical flow?
• Does each hospital have high-quality man power to do the work?
• Time and resource for training, implementation, and launch
왓슨 도입 이후 많이 받은 질문
질문 1 : 빅 4 병원 보다 먼저 길병원이 도입하는가 ?
Page 6
길병원 빅4 병원
질문 2 : 왓슨 도입에 반대는 없었나 ?
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질문 3 : 최종 책임은 누가 지는가?
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환자의 치료를 책임지는 주체는 의사다.
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Artificial Intelligence VS Augmented Intelligence
질문 4 : 미국인을 대상으로 만든 것을 한국인에 바로 적용?
Page 6
한국형 VS 개인 맞춤형
질문 5 : 의료기기가 아닌가?
Page 6
복지부는 왓슨이 보다 발전된 의학교과서의 개념으로, 평소 의사들이 진단과 처방을 내림에 있어 관련 서적과 논문 등을 참고하는 것과 같은 성격으로 봐야 한다고 결론 내렸다.
즉, 의료기기나 장비가 아닌 만큼 허가를 필요로 하지 않고, 의료신기술 등으로도 분류되지 않는 만큼 의료법상 왓슨을 사용하는 것은 문제가 없다는 판단이다.
질문 6 : 신의 한 수?
Page 6
IBM Watson Health
길병원은 왓슨으로 무엇을 하고자 하는가
Page 13
정치 민주화
사람은 누구나 고귀하고 평등하다.
의료 현장이 정말 그렇습니까?
경제 민주화 의료 민주화
Page 15
Mission
Page 6
해결책
COST DOWN QUALITY UP
Less Medicine, More Health
First visit must be the best practice.
’진단 오류’ 줄이고 ‘검사 남용’ 방지 최적의 처방
ILLUSTRATION BY ANNA PARINI
MAY 4, 2015 OVERKILLBY ATUL GAWANDEMillions of people get tests, drugs, and operations that won’t make them better, may cause harm, and cost billions.
Page 21
IBM Watson Health
미래 계획
Page 18
미래 계획
가천대 길병원은 국내 최초로 IBM 인공지능 ‘왓슨’을 활용한 의료 서비스 제공
암진료를 넘어 고혈압 당뇨 난치성 신경질환 등 으로 영역을 확대한다.
정부주도 국가과학기술전략회의 9대 중점과제인 정밀의학과 인공지능에 적극 참여한다.
건겅보험 심사평가원과 건겅보험공단이 보유하고있는 빅데이터, 생애주기데이터를 연계하여국민보건 향상에 이바지 한다.
가천대학교에 설립예정인 가천인공지능기술원 과 협력하여 다양한 분야로 응용한다.
Page 19
Page 2
Current challenges of WfO in Korea
1.Data Security
• National guideline for de-identification of EMR data
2. Localization
• Practice Guidelines
• Clinical Trials
• Translation
3.Optimized Clinical Workflows
• Does each hospital need to develop its own clinical flow?
• Does each hospital have high-quality man power to do the work?
• Time and resource for training, implementation, and launch
THE BLACK BOX OF AI
경청해 주셔서 감사합니다 !
