'디지털헬스연구소'는 파킨슨병, 뇌성마비 등 만성 질환을 앓고 있는 사람들의 움직임을 개선하거나 최적화하기 위한 것이며, 다양한 기술을 사용하여 이러한 질환을 갖고 있는 환자들의 운동 행동을 깊게 이해하는데 목표를 두고 있습니다. 아울러 우리 연구실의 장기적인 목표는 정량적 증거를 바탕으로 신경 장애를 가진 사람들을 위한 개인 맞춤형 개입 도구를 개발하는 것입니다.
1. 호스트 연구원(PI) 및 연구실 개요
■ 기관/소속부서
러트거스 대학교
재활운동과학과
■ 실험실 이름
디지털헬스연구소
■ 주임시험자(PI) 정보
장 프랑수아 다노(Jean-Francois Daneault) 박사
부교수
■ 연구실 웹사이트 또는 관련 링크
2. 연구분야 및 전문성
■ 핵심 연구분야
디지털 건강, 웨어러블 센싱, 운동 장애, 머신러닝 및 AI
■ 연구목표 및 비전
핵심 연구 비전: 저의 가장 중요한 연구 초점은 물리 치료와 운동을 통해 파킨슨병, 헌팅턴병, 근긴장이상증, 뇌성마비, 뇌졸중과 같은 만성 질환이 있는 개인의 움직임을 개선/최적화하기 위해 기술을 사용하여 건강과 질병의 운동 행동을 더 잘 이해하는 것입니다. 장기적인 목표는 신경 장애가 있는 개인에 대한 개입을 개인화하기 위한 정량적 증거를 기반으로 하는 도구를 개발하는 것입니다.
■ 주요 연구 분야 및 목표
- 디지털 건강 및 웨어러블 기술: 내 연구실에서는 디지털 건강 및 기계 학습 접근 방식을 활용하여 특정 임상 관련 질문에 답하는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 기여는 다음과 같습니다. 1) 파킨슨병 모니터링: 신체 착용 가속도계 데이터를 사용한 온/오프 기간 및 운동 이상증 식별을 포함하여 운동 변동을 보이는 PD가 있는 개인의 증상 심각도를 객관적으로 정량화하기 위한 웨어러블 센서 시스템 개발. 2) 디지털 바이오마커: 파킨슨병 중증도를 예측하기 위한 디지털 건강 측정을 크라우드소싱하는 데 초점을 맞춘 파킨슨병 디지털 바이오마커 DREAM 챌린지에 참여합니다.
- 맞춤형 의학 및 중재 최적화: 저의 업무는 생체역학, 신경과학, 공학, 컴퓨터 과학의 접근법을 결합하여 신경 장애가 있는 개인에 대한 치료 제공을 개선하는 방법을 개발하고 테스트하는 데 중점을 두고 있습니다. 그의 현재 자금 지원 연구는 다음과 같습니다. 1) 디지털 표현형 분석(Digital Phenotyping): 웨어러블 장치와 기계 학습을 사용하여 파킨슨병 환자와 그 배우자에게 이상운동증이 미치는 영향을 조사하는 CIHR 자금 지원 연구입니다. 2) 임상적 특성화: 다양한 운동 장애의 특성화 및 감별 진단을 위해 모바일 데이터를 사용합니다.
- 소아 인구 및 뇌성마비: 저는 또한 어린이들을 괴롭히는 운동 기능 질환에 중점을 두었습니다. 나의 동기는 소아 인구에 대한 연구가 훨씬 적다는 사실을 인식하는 것에서 비롯됩니다. 따라서 어린이의 운동 행동을 더 잘 이해할 수 있다면 치료 측면에서 우리가 하는 일을 최적화할 수 있습니다.
- 기술 통합 및 기계 학습: 제 실험실 도구에는 모션 캡처, 웨어러블 센서, 근전도 검사가 포함되어 있으며 공동 연구자와 협력하여 뇌 자극 및 신경 영상 데이터를 얻습니다. 최근 간행물에서는 다음 분야의 전문 지식을 보여줍니다. 1) 센서 개발: 운동 증상 및 발달을 감지하고 모니터링하기 위해 스마트폰을 사용합니다. 2) 기계 학습 애플리케이션: 운동 실조증을 감지 및 측정하기 위해 손을 뻗는 동작을 분해하는 알고리즘 개발, 비자발적 안무 동작을 구별하기 위한 운동학적 데이터 기반 접근 방식.
■ 주요실적/대표저서
나의 최근 업적은 운동 동요를 겪고 있는 파킨슨병 환자의 포괄적인 웨어러블 센서 데이터를 특징으로 하는 Scientific Data(2021)에 발표된 두 가지 랜드마크 데이터 세트를 생성한 대규모 데이터 수집 연구에서의 리더십과 기계 학습 접근 방식을 크라우드소싱한 npj Digital Medicine(2021)에 발표된 파킨슨병 디지털 바이오마커 DREAM Challenge의 공동 리더십으로 강조되어 디지털 건강 및 운동 장애 연구에 상당한 영향을 미쳤음을 보여줍니다. 질병 심각도를 예측하고 디지털 바이오마커 개발을 위한 새로운 벤치마크를 확립했습니다. 주목할만한 방법론적 발전에는 선구적인 스마트폰 기반 떨림 감지 시스템과 발목 관성 데이터를 사용한 운동실조 심각도 추정을 위한 새로운 알고리즘 개발이 포함됩니다(IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2022). 나의 학제간 접근 방식은 진지한 게임을 통한 뇌졸중 재활(IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2019), 안무 동작을 차별화하기 위한 운동학적 접근(IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2022) 등을 포괄하는 영향력 있는 출판물을 배출했습니다.
3. 인프라 및 이용 가능한 기술/장비
■ 내 연구실에는 mHealth 플랫폼 개발을 위한 다양한 웨어러블 센서와 스마트폰이 있습니다.
■ 데이터 분석 및 Rutgers Amarel 클러스터 액세스를 위한 전용 워크스테이션도 있습니다.
■ 우리는 13대의 카메라(Vicon), 32채널 무선 표면 EMG 시스템(Noraxon) 및 2개의 AMTI 힘판을 갖춘 완벽한 모션 캡처 실험실을 보유하고 있습니다.
■ 데이터 분석을 위한 다양한 소프트웨어(Matlab, Python, R, Nexus 등)를 보유하고 있습니다.
4. 연구진 방문에 대한 기대와 목표
■ 선호하는 방문 기간 및 시기
최소 1년, 바람직하게는 2년 동안 연구실에 근무할 개인을 찾고 있습니다. 이는 행정 절차(예: 비자 등)가 완료되자마자 시작될 수 있습니다.
■ 방문연구원 희망 배경 및 연구계획
- 저는 공학, 컴퓨터 과학, 신경 과학 또는 재활 과학에 걸쳐 탄탄한 학제간 배경을 갖춘 의욕이 넘치는 박사 과정 학생과 박사후 연구원을 찾고 있습니다. 이상적인 후보자는 웨어러블 센서 개발 및 데이터 분석, 의료 분야의 기계 학습 애플리케이션, 생체 의학 데이터의 신호 처리, 생체 역학 및 운동 제어, 신경학적 인구를 대상으로 한 임상 연구 중 하나 이상의 분야에서 경험을 보유해야 합니다. 강력한 프로그래밍 기술(Python, MATLAB, R), 웨어러블 센서 또는 모션 캡처 시스템에 대한 경험, 임상 연구 방법론에 대한 친숙함은 매우 중요합니다.
- 연구 프로젝트는 운동 장애에 대한 디지털 바이오마커를 개발 및 검증하고, 실제 센서 데이터를 사용하여 맞춤형 개입 알고리즘을 만들고, 파킨슨병, 뇌성마비, 뇌졸중 및 기타 신경 장애와 같은 상태에서의 운동 행동에 대한 이해를 높이는 데 중점을 둘 것입니다. 방문 연구원은 디지털 표현형 분석, 모바일 건강 애플리케이션, 인공 지능과 임상 치료의 통합과 관련된 프로젝트에 참여할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 성공적인 후보자는 연구소의 사명을 발전시키는 독립적인 연구 프로젝트를 개발하는 동시에 진행 중인 NIH 및 CIHR 자금 지원 연구에 기여하게 됩니다.
■ 협력분야
우리 연구실은 다중 현장 데이터 수집 및 국제 연구 네트워크에 대한 경험을 바탕으로 방문 연구원의 본국 기관과 장기적인 협력 파트너십을 구축하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 잠재적인 협업 기회에는 특히 소아 운동 장애, 뇌졸중 재활 또는 여러 사이트에 걸쳐 더 큰 표본 크기가 연구 영향을 높일 수 있는 희귀 신경 질환과 같은 분야에서 보완적인 환자 모집단 또는 파트너 기관의 임상 전문 지식을 활용하는 공동 데이터 수집 연구가 포함됩니다. 저는 공동 발명 및 공동 지적 재산 개발 기회와 함께 새로운 센서 기술, 기계 학습 알고리즘 또는 디지털 건강 플랫폼의 공유 개발과 관련된 협력을 환영합니다. 공동 저자 기회는 자연스럽게 우리의 학제간 접근 방식에서 발생합니다.
