Skip to main content

우충완 교수

Wani Woo

성균관대학교 글로벌바이오메디컬공학과

연구실 소개

우충완 교수의 연구실은 뇌 기능망과 신경망의 기능적 연결을 기반으로 뇌 질환의 예측 및 메커니즘 해석을 목표로 합니다. 특히 뇌졸중 환자의 병변이 기능적 뇌망에 미치는 영향을 네트워크 수준에서 분석하고, 자율적 사고와 신체 감각 지ap을 기반으로 한 뇌 동역학 모델링을 개발하고 있습니다. 이는 뇌 기능의 복잡한 동역학을 해석 가능한 계산 모델로 제시하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

기능적 뇌망뇌졸중 병변 영향자율적 사고 모델링자기공명영상 분석뇌 동역학

연구 현황

논문 수
4
총 인용 수
1
최근 5년 논문
4
주요 분야

연구 성과 추이

표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수
4총합
2020
2026
5개년 연도별 피인용 수
1총합
20202026

주요 논문

4
1
논문|인용수 1·2020
Individual-Level Lesion-Network Mapping to Visualize the Effects of a Stroke Lesion on the Brain Network: Connectograms in Stroke Syndromes
임재성, 이재중, 우충완, 송주연, 오미선, 유경호, 이병철
https://doi.org/10.3988/jcn.2020.16.1.116

Background and Purpose Similar-sized stroke lesions at similar locations can have different prognoses in clinical practice. Lesion-network mapping elucidates network-level effects of lesions that cause specific neurologic symptoms and signs, and also provides a group-level understanding. This study visualized the effects of stroke lesions on the functional brain networks of individual patients. Methods We enrolled patients with ischemic stroke who were hospitalized within 1 week of the stroke oc

2
peer-review|인용수 0·2026
Author response: Functional connectivity-based attractor dynamics of the human brain in rest, task, and disease
Robert Englert, Bálint Kincses, Raviteja Kotikalapudi, Giuseppe Gallitto, Jialin Li, Kevin Hoffschlag, Choong-Wan Woo, Tor Wager, Dagmar Timmann, Ulrike Bingel, Tamás Spisák
OA

Functional connectivity reveals brain attractors that match predictions of free‑energy‑minimizing attractor theory, yielding an interpretable generative model of brain dynamics in rest, task, and disease.

3
dataset|인용수 0·2026
Data and scripts for Body map-based predictive models of spontaneous thought
Byeol Kim Lux, Hyemin Shin, Hong Ji Kim, Choong-Wan Woo
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)OA

Data and scripts for Lux, B. K., et al. Body map-based predictive models of spontaneous thought This repository contains the MATLAB implementation for the processing, modeling, and neural analysis of bodily sensation maps associated with spontaneous thought. Article Title: Body map-based predictive models of spontaneous thought. Article Authors: Byeol Kim Lux, Hyemin Shin, Hong Ji Kim, Choong-Wan Woo System Requirements Software: MATLAB (R2021a or later recommended) Toolboxes: CanlabCore CocoanC

4
dataset|인용수 0·2026
Modeling Spontaneous Thought: A Network- and Langauge-based Computational Method
Jing Han, Byeol Kim Lux, Eunjin Lee, Yongseok Yoo, Choong-Wan Woo
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)OA

Modeling Spontaneous Thought: A Network- and Langauge-based Computational Method This repository includes the data and codes to generate analysis results and figures. Data anonymization To ensure participant confidentiality, we replaced all reported concepts and details—including names mentioned in their personal narratives—with alphanumeric codes. This anonymization process did not compromise the integrity of our analysis, and the results align with our published findings. Dependencies CanlabCo

우충완 교수의 연구를 Nubint에서 더 깊이 살펴보세요

이 연구실의 논문을 앱에서 열어 AI와 함께 읽고, 핵심을 요약하고, 내 글에 인용하세요.