Magnetoencephalography(MEG) is a technique for recording magnetic field signals generated by simultaneous activation of large amount of neurons. It enables us, with appropriate signal processing, to figure out the location of brain sources and its characteristics. This kind of visualization of brain activities so called "brain mapping". MEG sensor consists of arrays of superconducting quantum interference devices(SQUID) which guarantees higher spatial resolution and higher temporal resolution compared to other imaging techniques.
Under well designed experimental stimulation and procedure, localized brain regions correlate specific functions designed to figure out. For brain regions which processing primary sensory system(vision, somatosensory, hearing, taste, olfaction, etc), this kind of procedure was successful to figure out information required. But for higher order brain functions, such as high level cognition, social activity, thoughts, etc, just localizing source is not enough information because there are more than one activated brain regions and they interact each other. So we need connectivities or directivities between these activated brain regions to get enough information for modeling real brain system.
In this paper, we propose dynamic and mutual source localization method for high level cognition activity; Theory of mind(Tom), using beamforming method and coherence analysis method. The method how to localize brain sources for continuously recorded data, the method how to reconstruct spatio-temporal activities of brain sources, and the method how to analyse coherent sources are discussed.
뇌자도는 뇌 안에 있는 뉴런들의 집단적인 발화로 인해 생긴 미약한 자기장을 측정하는 장비이다. 이 장비를 이용하고, 적절한 신호처리 과정을 거친다면, 뇌에 어떤 부분이 특정한 상황에서 활성되 되면 그 활성화 되는 특성을 알 수 있다. 이러한 과정을 '브레인 매핑'이라고 한다.
실험을 잘 디자인하면, 실험을 통해서 밝혀진 활성화된 뇌 부위들의 기능을 알아낼 수 있다. 이런 방법은 시각, 청각, 후각, 촉각 등의 1차 감각 기관의 역할에 대해서는 성공적으로 정보들을 알아낼 수 있었으나, 생각하거나 사회생활을 하거나 결정을 내리는 등의 고차 인지과정의 역할에 대해서는 그리 성공적이지 못했다. 고차 인지과정에서는 활성화된 위치가 한 부위가 아니라 여러부위 이므로, 활성화된 위치만 알아내는것이 중요한것이 아니라 그 활성화 된 위치들간의 상호작용이 어떻게 일어나는지 이해하는것이 더 중요햐다. 따라서 고차 인지과정에 대해서 적절한 뇌 모델링을 세우려면 활성화된 뇌부위들간의 기능적 연결성이나 방향성을 고려해야한다.
이 논문에서는 beamforming 방법과 결맞음 분석을 이용해, 마음이론이라는 고차 인지과정에서 동적이고 다중적인 뇌의 활성화 위치 찾는 방법에 대해서 알아볼 것이다. 연속적으로 측정된 데이터에서 국지화를 시키는 방법, 활성화된 뇌 부위의 시공간적인 활동을 재구성 하는법, 그리고 결맞은 뇌 부위들을 어떻게 해석할 지에 대한 내용을 다룬다.
