TASKS

저희 연구실에서는 신경계 질환을 치료/진단하기 위한 다양한 신경공학 디바이스를 개발하고 있습니다. 어플리케이션은 뇌, 망막, 척수, 웨어러블 등 다양하지만 기본적으로 다음과 같은 순서를 통해 연구를 수행합니다.

1. 전극-신경계 FEM 시뮬레이션

SIMULATION OF NEURAL INTERFACES

뇌, 망막, 청신경, 척수 등 자극/기록하고자 하는 신경조직에 따라 다양한 형태의 신경접속 전극이 필요합니다. 최적의 전극 구조를 설계하기 위해서 FEM 시뮬레이션을 이용합니다.
(Tool: COMSOL Multiphysics)

2. 신경전극 및 소자 CAD 설계

DESIGN OF NEURAL ELECTRODES

시뮬레이션 결과를 바탕으로 실제 제작하고자 하는 전극 및 소자를 CAD를 이용해서 설계합니다.
(Tool: AutoCad, Fusion360, Solidworks, EAGLE)

3. 미세공정

MICROFABRICATION OF FLEXIBLE SUB.

실제 공정을 통해서 설계한 전극 및 소자를 제작합니다. 저희는 주로 얇고 유연한 소재를 기반으로 반도체기술 기반의 미세공정을 이용해서 신경계와 효과적으로 접속할 수 있는 최적의 미세구조물을 제작합니다.

(Tool: Mask aligner, Plasma, RIE, Wet food)

4. 시스템 개발 & 검증

INTEGRATION AND SYSTEM

제작된 전극과 소자들, 그리고 신경신호를 자극/기록 하기 위한 회로 및 무선송수신 모듈을 집적/일체화새서 소형화된 동물/임상용 신경공학 디바이스 및 시스템을 제작하고 실험실 환경에서 특성을 평가합니다.

5. 동물/세포 실험 (신경 기록/자극)

ANIMAL EXPERIMENTS (REC. & STIM.)

제작된 신경 디바이스를 토끼, 쥐 (mouse, rat) 등의 동물 질환 모델에서 안전성, 유효성을 검증합니다. 뇌, 망막, 척수 등의 신경을 미세하고 자극하고 그 반응/치료효과를 관찰하거나 반응에 대한 신경신호를 기록합니다.

6. 뉴럴 데이터 분석

NEURAL DATA ANALYSIS

동물실험에서 얻은 데이터를 분석해서 치료/진단의 효과를 검증합니다. 동물의 행동반응을 정량적으로 평가하거나, 뇌 및 망막 등에서 기록된 신경신호의 패턴을 분석해서 새로운 기술의 가능성을 검증합니다. 딥러닝 기반의 인공지능을 적극적으로 활용하고 있습니다.
(Tool: Python, Matlab)