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교수진 소개SAIHST에는 기초의학, 임상의학, 자연과학, 약학, 공학, 경영대학 등 Health Science와 관련된 다양한 분야를 전공한 교수진이 참여하고 있습니다.
미래의과학을 선도할 역량있는 교수의 참여를 기다립니다.

이기현 교수 / Ph.D.
이름 : 이기현  Ph.D. 소속 : 삼성융합의과학원 직급 : SAIHST 연구교수 캠퍼스 : 삼성서울병원 캠퍼스 연구실 : 삼성서울병원 미래의학관 지하3층 E-mail : gihyounlee@gmail.com Homepage : https://www.neuri.or.kr/ 실험실명 : 참여학과 : 융합의과학과 인쇄하기
■ 학력 및 경력
2019 학사, 경북대학교 천문대기과학과
2012 석사, 경북대학교 의용생체공학과
2016 박사, 경북대학교 의용생체공학과
2016 – 2018 리서치펠로우, 대구경북과학기술원 웰니스융합연구센터
2018 – 2019 연구교수, 경북대학교 의공학연구소
2019 – 2021 박사후연구원, 성균관대학교 의과대학 의학연구소
2020 – 현재 선임연구원, 삼성서울병원 재활의학과
2021 – 현재 연구교수, 성균관대학교 삼성융합의과학원 의료기기산업학과

■ 연구소개
비침습적인 뇌기능 계측방법으로 최근에 주목을 받고 있는 기능적 근적외 분광법(fNIRS: functional Near-Infrared Spectroscopy)은 근적외광을 이용해서 뇌의 혈류변화를 비침습적으로 계측하는 방법이며, 계측원리는 근적외광을 이용한 뇌혈류의 헤모글로빈 산소화 정도의 측정에 바탕을 두고 있다. fNIRS 측정을 통해 뇌활성 분석 및 다양한 뇌자극에 대한 반응 분석, 질환의 경과 분석, 진단 기법의 연구 등의 연구를 수행하고 있다.

■ 연구분야 키워드
functional Near-Infrared Spectroscopy, Neuromodulation, Functional Brain Mapping, Brain Network Analysis

■ 대표업적
1. OptoNet II: An Advanced MATLAB-Based Toolbox for Functional Cortical Connectivity Analysis with Surrogate Tests Using fNIRS, IEEE Access, 9, 2020, (SCIE)
2. Virtual Reality-Based Cognitive–Motor Rehabilitation in Older Adults with Mild Cognitive Impairment: A Randomized Controlled Study on Motivation and Cognitive Function, Healthcare, 8(3), 2020, (SCIE)
3. Hemodynamic Activity and Connectivity of the Prefrontal Cortex by Using Functional Near-Infrared Spectroscopy during Color-Word Interference Test in Korean and English Language, Brain Sciences, 10(8), 2020, (SCIE)
4. OptoNet: a MATLAB-based toolbox for cortical network analyses using functional near-infrared spectroscopy, Optical Engineering 59(6) 2019 (SCI)
5. Immediate effects of kinesiology tape on the pain and gait function in older adults with knee osteoarthritis, Medicine, 98(45), e17880, 2019, (SCI)
6. Robust functional near infrared spectroscopy denoising using multiple wavelet shrinkage based on a hemodynamic response model, Journal of Near Infrared Spectroscopy, 26(2), 79-86, 2018 (SCIE)
7. Motion Artifact Correction of Multi-Measured Functional Near-Infrared Spectroscopy Signals Based on Signal Reconstruction Using an Artificial Neural Network, Sensors, 18(9), 2957, 2018 (SCIE)

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