KR101249069B1

KR101249069B1 - 뇌파 신호 동기화 수준을 이용한 정신분열병 고위험군 진단의 정량화 방법, 장치, 및 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체

Info

Publication number: KR101249069B1
Application number: KR1020110004122A
Authority: KR
Inventors: 조광현; 장지현; 신동관
Original assignee: 한국과학기술원
Priority date: 2011-01-14
Filing date: 2011-01-14
Publication date: 2013-03-29
Also published as: KR20120082689A

Abstract

복수 개의 대역을 포함하는 뇌파신호로부터 발병 위험도를 결정하는 방법으로서, 복수 개의 뇌파신호 쌍의 각 쌍에 대하여, 각 대역별로 각 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하는 단계, 복수 개의 뇌파신호 쌍 중, 복수 개의 동기화값이 모두 제1값보다 큰 값을 갖는 뇌파신호 쌍의 개수로부터 복수 개의 동기화값이 모두 제2값보다 작은 값은 갖는 뇌파신호 쌍의 개수를 차감한 차감값을 취득하는 단계 및 차감값에 따라 정신분열증의 발병 위험도를 결정하는 단계를 포함하는, 발병 위험도 결정방법이 공개된다.

Description

뇌파 신호 동기화 수준을 이용한 정신분열병 고위험군 진단의 정량화 방법, 장치, 및 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체{Method and apparatus for quantifying risk of developing schizophrenia using brainwave synchronization level, and computer-readable media recording codes for the method}

본 발명은 피검자에 대한 정신분열증 위험도를 진단하는 기술에 관한 것으로서, 특히 컴퓨터 처리장치 및 뇌파신호의 동기화 수준을 이용하여 진단을 정량화하는 기술에 관한 것이다.

세계 인구의 1%가 앓고 있는 정신분열증은 환자로 하여금 환청, 망상과 같이 현실에서 나타날 수 없는 현상을 경험하거나 이유없이 대인관계를 기피하도록 한다. 정신분열증의 경우 일단 발병한 후에는 완치가 쉽지 않고, 병이 호전된 후에도 재발이 일어나기 쉽다. 기존에는 정신분열증으로 진단되기 이전 단계인 고위험군에 해당하는지 여부를 진단을 위해서 환자에 대해 복잡한 문진을 수행하고, 그 결과를 정신과 전문의가 검토하는 과정이 반드시 필요했다. 문진은 의사의 관점으로 묻고, 환자가 호소하는 자각증세를 듣는 한편, 환자가족의 병력을 조회하는 것인데, 환자의 출생 상태와 과거에 걸렸던 병에 대한 경위가 포함되고, 유전과 관련된 가족병력 등을 검토하기도 한다. 문진 도중 환자의 성격, 감수성, 의학적인 상태, 생활태도 등을 자세히 관찰하기도 한다. 기존의 정신분열증 고위험군의 판단은 이와 같이 의사의 문진에 의해 주관적 또는 정성적으로 이루어져 왔다.

상술한 문진 방법에 따르면, 바이오마커(bio-marker)가 존재하지 않기 때문에 진단 결과를 객관적으로 정량화할 수 없었다. 따라서 본 발명에서는 정신분열증 고위험군의 진단기준 및 진단을 수치적으로 정량화하지 못했던 문제점을 해결하고자 한다. 상술한 과제에 의해 본 발명의 범위가 한정되지는 않는다.

인간의 뇌는 전기신호를 사용하여 뇌의 영역 간에 정보를 교환하고, 이를 통해 복잡한 사고, 판단 및 행동을 수행한다. 뇌의 각 영역들이 의사소통을 하는 가장 기본적인 메커니즘으로 알려져 있는 것이 신호의 동기화(synchronization) 현상이다. 뇌파신호는 다수의 전극을 사용하여 측정되며 각각의 전극에서 측정된 신호 사이의 동기화 정도를 계산하여 뇌의 각 영역들 간의 정보전달이 어떤 형태로 이루어지는지 추정할 수 있다.

동기화 정도의 변화를 통해 특정 자극에 반응하거나 원하는 행동을 하기 위해 활용되는 뇌 영역들을 찾아낼 수 있고, 이러한 정보를 활용하여 정신분열증을 가진 환자는 물론, 정신분열증의 위험성을 가진 고위험군의 경우 정상인의 동기화 정도와 차이가 발생함을 확인할 수 있었다. 이러한 차이는 정신분열증의 고위험군을 진단하는데 이용할 수 있다.

따라서 동기화 수준의 변화를 측정함으로써 뇌기능의 이상을 정량화하고 그 수치를 통해 정신분열증의 고위험군을 진단할 수 있는 기술이 제공된다. 이를 위하여 뇌전도(EEG)를 이용할 수 있다. 즉, 자극 또는 과제가 주어졌을 때 나타나는 뇌파신호의 동기화 정도의 변화를 측정하여 뇌의 피질 영역의 상태 변화를 계산하여 정량화하고, 이 수치를 통해 정신분열증의 발병확률이 높은 고위험군을 찾아낼 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 양상에 따르면, 정신분열증의 고위험군을 진단하기 위해서는 정상인의 동기화 수준에 대한 정보가 저장되어 있는 데이터베이스가 사용될 수 있고 이러한 데이터베이스를 갱신할 수도 있다. 측정된 뇌파신호로부터 동기화 수준을 계산하고 이를 정량화하는 계산을 수행하고, 이 수치를 데이터베이스와 비교하여 진단을 수행하게 되며, 나온 결과를 출력하고 결과가 정상인으로 진단된 경우 데이터베이스에 피드백을 주어 데이터베이스를 갱신하도록 한다.

입력받은 뇌파신호는 노이즈 제거 과정을 우선 거친 후에 관찰에 사용될 주파수 대역으로 구분될 수 있다. 사용되는 주파수 대역은 총 3가지-알파(α, alpha), 베타(β, beta), 감마(γ, gamma) 대역으로 나뉠 수 있다.

각 주파수 대역으로 구분된 신호에 대하여 동기화 수준을 계산할 때에는 비선형 상호의존도(Nonlinear interdependence)를 통해 계산한다. 비선형 상호의존도는 뇌파신호의 모든 전극에 대하여 계산되고 행렬 형태로 표현할 수 있다. 행렬 형태로 표현된 비선형 상호의존도의 값은 개별적으로 데이터베이스에 포함된 임계값(threshold)과 비교된다.

비선형 상호의존도는 카오스 이론에 기반한 척도이다. 특정 신호를 몇 개의 변수로 기술될 수 있는 다차원(multi-dimensional)의 결정론 계(deteministic system, 계의 미래 상태가 현재 상태와 동역학 법칙에 의해 완전히 결정된 계)에서 형성된 카오스 신호라고 가정하고, 각각의 카오스 신호 사이에서 존재할 수 있는 다양한 기능관계(functional relation)를 수치화하여 나타낸다.

데이터베이스에는 정상인의 비선형 상호의존도의 통계 수치가 기록되어 있고, 임계값은 이를 바탕으로 정상인의 수치를 초과 여부를 결정하기 위한 제1임계값과 미달 여부를 결정하기 위한 제2임계값으로 구성되는 양방향 임계값이 계산되어 제공될 수 있다.

동기화 수준의 변화량은 테스트 되는 뇌파신호의 동기화 수준이 상술한 임계값들과 얼마나 차이가 나는지는 나타내는 지표이다. 이 동기화 수준의 변화량은 미리 정해 놓은 함수에 의해 계산될 수 있다. 이 함수는 다양하게 창작되거나 선택될 수 있으며, 계산 장치의 성능에 맞추어 계산량을 줄이는 방식으로 정의되거나, 직관성을 반영할 수 있도록 간략화될 수도 있다.

동기화 수준의 변화량은 [알파(α), 베타(β), 감마(γ)의 3가지 주파수 대역 모두에 대하여 정상인의 비선형 상호의존도를 초과하는 전극 쌍의 개수]로부터 [3가지 주파수 대역 모두에 대하여 정상인의 비선형 상호의존도에 미달하는 전극 쌍의 개수]를 뺀 값으로 정량화될 수 있다.

정량화된 동기화 수준의 변화량을 통해 정신분열증의 발병 위험도를 결정할 수 있으며, 그 결과 발병 위험도가 출력될 수 있다. 발병 위험도가 일정 수준 이하인 경우 정상인으로 진단할 수 있으며, 정상인으로 판별된 데이터의 경우 데이터베이스에 추가하여 임계값을 갱신할 수 있다.

본 발명의 다양한 양상들을 제공하기 위하여 아래와 같은 과정을 거칠 수 있다.

우선, 정상그룹에 속하는 것으로 미리 알려진 피검자들로부터 비선형 상호의존도에 관한 통계를 도출한다.

그 다음, 이러한 통계 및 후술하는 판별지표 도출 방법을 이용하여, 정상그룹에 속하는 것으로 미리 알려진 피검자들에 대한 일련의 제1판별지표들을 산출하고, 고위험그룹에 속하는 것으로 미리 알려진 피검자들에 대한 일련의 제2판별지표들을 산출한다. 또한, 제1판별지표들을 기준으로 제1임계값을 결정할 수 있다.

그 후, 새로운 한 명의 피검자의 뇌파신호로부터 산출한 판별지표가 제1임계값보다 큰지 작은지에 따라 이 피검자가 정상그룹에 속하는지 고위험그룹에 속하는지를 판단하거나, 또는 이 피검자에 대한 정신분열증의 위험도를 연속적인 값 중 어느 하나로 제시할 수도 있다.

본 발명의 일 양상에 따라, 복수 개의 대역을 포함하는 뇌파신호로부터 발병 위험도는 결정하는 방법이 제공된다. 이 방법은 복수 개의 뇌파신호 쌍의 각 쌍에 대하여, 각 대역별로 위의 각 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하는 단계, 위의 복수 개의 뇌파신호 쌍 중, 위의 복수 개의 동기화값이 모두 제1값보다 큰 값을 갖는 뇌파신호 쌍의 개수로부터 위의 복수 개의 동기화값이 모두 제2값보다 작은 값은 갖는 뇌파신호 쌍의 개수를 차감한 차감값을 취득하는 단계(단, 제2값 < 제1값), 및 위의 차감값에 따라 정신분열증의 발병 위험도를 결정하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 양상에 따른 발병 위험도 결정장치는 복수 개의 대역을 포함하는 뇌파신호로부터 발병 위험도는 결정하는 장치로서, 복수 개의 뇌파신호 쌍을 수신하도록 되어있는 복수 쌍의 수신단자 및 처리장치를 포함한다. 이때 처리장치는, 위의 복수 개의 뇌파신호 쌍의 각 쌍에 대하여, 각 대역별로 위의 각 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하도록 되어 있고, 위의 복수 개의 뇌파신호 쌍 중, 위의 복수 개의 동기화값이 모두 제1값보다 큰 값을 갖는 뇌파신호 쌍의 개수로부터 위의 복수 개의 동기화값이 모두 제2값보다 작은 값은 갖는 뇌파신호 쌍의 개수를 차감한 차감값을 취득하도록 되어 있으며, 위의 차감값에 따라 정신분열증의 발병 위험도를 결정하도록 되어 있다(단, 제2값 < 제1값).

본 발명의 또 다른 양상에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에는, 제1대역에서 복수 개의 뇌파신호로부터 선택된 두 개의 뇌파신호의 조합, 및 제2대역에서 위의 복수 개의 뇌파신호로부터 선택된 두 개의 뇌파신호의 조합을 정의하는 필드 구조, 및 위의 필드에 대한 복수 개의 레코드 구조를 가진 데이터를 기록되어 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 정신분열증 고위험군의 진단기준 및 진단을 수치적으로 정량화하는 효과를 얻을 수 있다. 상술한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되지는 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 발병위험도 결정방법을 적용한 실시예를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 뇌파신호를 입력받기 위한 EEG 측정장치의 구성 및 뇌파신호로부터 생성되는 행렬의 구조를 간략히 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에서 사용되는 개념을 설명하기 위한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 테스트를 수행한 경우, 정상그룹과 고위험그룹의 비선형 상호의존도가 유의미한 차이를 갖는 전극 쌍, 즉 뇌파신호 쌍을 주파수 대역별로 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예를 설명하기 위한 고위험그룹과 정상그룹의 일 대역에서의 비선형 상호의존도의 분포를 각각 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 특정 피검자의 정신분열증 위험도를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 기록된 데이터 구조를 나타낸다.

본 발명의 실시예들에 대하여 구체적인 참조 번호가 제공된다. 이 실시예들의 참조번호는 첨부된 도면에 도시되어 있다. 발명의 상세한 설명은 첨부된 도면을 참조로 하여 이하 설명될 것이다. 발명의 상세한 설명은 본 발명의 실시예들을 설명하도록 의도된 것이며, 본 발명에 따라 구현될 수 있는 유일한 실시예들을 나타내기 위한 것은 아니다. 후술하는 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위한 구체적인 사항들을 포함한다. 그러나, 본 발명의 기술 분야에 속하는 기술자라면 이러한 구체적인 사항들 없이도 이 기술을 실시할 수 있을 것이다. 예를 들어, 아래의 상세한 설명은 특정 용어로 표현되지만, 본 발명은 이러한 특정 용어의 표현에 의해 제한되는 것이 아니며, 동일한 의미를 갖는 다른 용어가 사용될 수도 있다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

본 명세서에서 '정신분열증 발병위험도'는 간단히 '발병위험도'로 지칭될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 발병위험도 결정방법을 적용한 실시예를 나타낸다.

도 1을 참조하면, EEG 측정장치(100)는 여러 개의 전극(1, ..., 62)을 포함할 수 있다. 전극(1, ..., 62)은 피검자(600)의 뇌의 다양한 부위로부터 뇌파신호를 입력받아 외부에 전달해줄 수 있다. EEG 측정장치(100)를 통해 수집된 뇌파신호는 EEG 신호 모니터 장치(200)를 통해 출력될 수 있다. 위의 뇌파신호는 측정 연산 시스템(300)에서 처리되어 피검자(600)가 고위험군에 속하는지 여부를 고위험군 판별지표 단말기(500)에 제공하여 화면으로 출력되도록 할 수 있다. 측정 연산 시스템(300)은 고위험군 지표 데이터베이스(400)로부터 뇌파신호의 처리에 필요한 데이터를 읽어들일 수 있으며, 경우에 따라서는 측정된 뇌파신호와 처리결과를 이용하여 고위험군 지표 데이터베이스(400)의 데이터를 갱신할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 뇌파신호를 입력받기 위한 EEG 측정장치의 구성 및 뇌파신호로부터 생성되는 행렬의 구조를 간략히 나타낸 것이다.

도 2a는 피검자(600)의 머리에 설치된 EEG 측정장치(100)에 포함된 전극(1, ..., 62) 패턴을 나타낸 것이다. 이 예에서는 총 N(=62)개의 전극이 설치되어 있으며 각 전극은 피검자(600) 뇌의 서로 다른 영역으로부터 복수 개의 뇌파신호를 검출할 수 있다. EEG 측정장치(100)에는 상술한 N(=62)개의 전극 이외에 2개의 전극이 더 포함될 수 있는데, 이 2개의 전극은 안구신호등을 검출하기 위한 것이다.

도 2b는 도 2a의 EEG 측정장치(100)로부터 전송된 뇌파신호를 두 개씩 조합하여, 그 조합된 쌍의 비선형 상호의존도를 계산한 결과를 행렬로서 나타낸 것을 보여준다. 도 2b의 행렬에서 i 번째 행(row)의 j 번째 열(column)은 i 번째 전극과 j 번째 전극 사이의 비선형 상호의존도를 나타낸 값이다(1≤i,j≤N).

도 2c는 도 2b의 행렬의 값을 시각적으로 도시한 것이다. 도 2c에서 채널 인덱스(channel index)(22)와 채널 인덱스(23)는 각각 도 2b의 행렬의 i 번째 행과 j 번째 열을 나타낸다. 도 2c의 각 격자의 음영은 도 2b의 행렬의 각 요소의 값을 시각적으로 나타낸다. 대각선(21)을 중심으로 대칭의 값을 나타냄을 알 수 있다.

피검자들은 사전에 문진을 통해 고위험군(risk group)과 정상군(normal group)으로 미리 분류되어 있을 수 있다. 고위험군에 속한 여러 명의 피검자들에 대하여 비선형 상호의존도를 계산함으로써 고위험군의 비선형 상호의존도 분포를 도출할 수 있고, 정상군에 속한 여러 명의 피검자들에 대하여 비선형 상호의존도를 계산하여 정상군의 비선형 상호의존도 분포를 도출할 수 있다. 이러한 분포를 도출하여 사용함으로써 본 발명의 일 실시에서 사용하기 위한 정신분열증 고위험군의 진단기준의 정량화된 수치를 초기화할 수 있다. 이를 도 3을 참조 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에서 사용되는 개념을 설명하기 위한 것이다.

도 3에서는 여러 개의 뇌파신호 중 전극(1)에 의한 제1채널(제1뇌파신호) 및 전극(5)에 의한 제5채널(제5뇌파신호) 사이의 비선형 상호의존도를 여러 피검자들에 대하여 측정한 결과 및 중 전극(33)에 의한 제33채널(제33뇌파신호) 및 전극(45)에 의한 제45채널(제45뇌파신호) 사이의 비선형 상호의존도를 여러 피검자들에 대하여 측정한 결과를 나타내고 있다(도 3a).

도 3b은 제1뇌파신호와 제5뇌파신호 간의 비선형 상호의존도의 분포를 고위험군의 피검자 그룹과 정상군의 피검자 그룹으로 나누어 도시한 것이다. 정상군에 속한 피검자들에 대해 측정된 제1뇌파신호와 제5뇌파신호 사이의 비선형 상호의존도는 수준(311)부터 수준(315)까지 분포하고 있으며 수준(313)은 중심값을 나타낸다. 정상군의 피검자들 중 비선형 상호의존도가 가장 높은 일부와 가장 낮은 일부를 제외하면 비선형 상호의존도는 수준(312)부터 수준(314)까지 분포하는 것으로 간주할 수도 있다. 고위험군에 속하는 피검자들도 마찬가지로 수준(321)부터 수준(325) 사이에서 분포하며 중심값은 수준(323)임을 알 수 있다. 도 3c는 제33뇌파신호와 제45뇌파신호 간의 비선형 상호의존도의 분포를 고위험군의 피검자 그룹과 정상군의 피검자 그룹으로 나누어 도시한 것이다. 도 3b와 동일한 방법으로 정상군의 특징짓는 수준(331~335) 및 고위험군을 특징짓는 수준(341~345)에 대하여 도 3b와 마찬가지로 설명할 수 있다.

도 3b 및 도 3c에 나타낸 'p-value' 값은 비교되는 두 그룹, 즉 정상그룹과 고위험그룹이 서로 구분되는 정도를 나타내는 값으로서, 작은 수치일수록 두 그룹이 더 잘 구분된다. 예를 들어 'p-value < 0.05' 인 경우에 두 그룹이 잘 구분된다고 말할 수 있다. 도 3b에서는 'p-value = 0.61137'이고 도 3b에서는 'p-value = 8.2862e-005 < 0.05'으로 나타났는데, 이를 통해 도 3b보다 도 3c에서 정상그룹과 고위험그룹이 더 잘 구분됨을 알 수 있으며, 이러한 사실은 도 3b 및 도 3c에 도시된 그래프를 비교해보더라도 알 수 있다. 즉, 제1뇌파신호와 제5뇌파신호 사이의 비선형 상호의존도를 이용할 때에 정상그룹과 고위험그룹을 잘 구분할 수 없지만, 제33뇌파신호와 제45뇌파신호 사이의 비선형 상호의존도에 의하면 두 그룹을 잘 구분할 수 있다.

도 3에서는 두 개의 뇌파신호 쌍에서 얻을 수 있는 비선형 상호의존도의 분포를 예시하였지만, 다른 임의의 뇌파신호 쌍에도 마찬가지의 결과가 나타난다. 즉, 어떤 뇌파신호 쌍에서 얻을 수 있는 비선형 상호의존도는 정상그룹과 고위험그룹을 구분하는데에 도움이 되지 않지만, 다른 뇌파신호 쌍에서 얻을 수 있는 비선형 상호의존도는 두 그룹을 구분하는데에 유용하게 사용될 수 있다.

나아가, 상술한 비선형 상호의존도의 측정은 뇌파신호의 주파수 대역별로 나누어 수행할 수도 있다. 이에 대하여 도 4를 참조하여 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 테스트를 수행한 경우, 정상그룹과 고위험그룹의 비선형 상호의존도가 유의미한 차이를 갖는 전극 쌍, 즉 뇌파신호 쌍을 주파수 대역별로 도시한 것이다.

본 발명의 일 실시예에서 사용되는 주파수 대역은 각각 8~12Hz, 12~30Hz, 30~80Hz을 나타내는 알파(α), 베타(β), 감마(γ) 대역을 포함할 수 있다. 도 4a, 도 4b, 도 4c, 및 도 4d는 각각 쎄타(θ), 알파(α), 베타(β), 및 감마(γ) 대역에 있어서, 정상그룹과 고위험그룹의 비선형 상호의존도의 차이를 나타낸다. 각 주파수 대역에서 두 그룹간에 유의미한 차이를 보이는, 즉 매우 작은 'p-value'를 보이는 전극 쌍은 선으로 연결하였고 그렇지 않은 전극 쌍은 선으로 연결하지 않았다.

도 4a 내지 도 4d에서, 전극(2)에 의한 뇌파신호와 전극(4)에 의한 뇌파신호 사이의 비선형 상호의존도의 분포가 모든 주파수 대역에서 정상그룹과 고위험그룹 간에 유의미한 차이를 보이지 않았기 때문에 전극(2)과 전극(4)은 모두 선으로 연결하지 않았다. 전극(1)에 의한 뇌파신호와 전극(43)에 의한 뇌파신호 사이의 비선형 상호의존도의 분포가 알파(α) 대역에서는 정상그룹과 고위험그룹 간에 유의미한 차이를 보였지만, 나머지 대역에서는 유의미한 차이를 보이지 않아 도 4b에서만 두 전극(1, 43)을 선으로 연결하였다. 전극(3)에 의한 뇌파신호와 전극(50)에 의한 뇌파신호 사이의 비선형 상호의존도의 분포는 쎄타 대역을 제외한 모든 대역에서 정상그룹과 고위험그룹 간에 유의미한 차이를 보였기 때문에 도 4b, 도 4c, 도 4에서 두 전극(3, 50)을 선으로 연결하였다. 이와 같이 주파수 대역별로 비선형 정상그룹과 비정상그룹 간의 비선형 상호의존도의 분포 차이가 상이할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서는 알파(α), 베타(β), 감마(γ)의 세 가지 주파수 대역에서의 비선형 상호의존도가 정상그룹에 비해 모두 증가하거나 또는 반대로 모두 감소했는지 여부를 기준으로 삼아, 피검자가 정신분열증의 고위험군에 속하는지 여부를 산출할 수 있다. 이를 위해 피검자가 고위험군에 속할 가능성을 나타내는 판별지표를 아래의 수학식 1과 같이 제시할 수 있다.

여기서

,

는 각각 피검자 x의 알파(α), 베타(β), 감마(γ) 대역에서의 비선형 상호의존도를 나타내며,

,

는 각각 정상그룹에서 알파(α) 대역에 대해 측정된 비선형 상호의존도의 분포로부터 선정된 초과 방향 임계값 및 미달 방향 임계값을 나타내고,

,

는 각각 정상그룹에서 베타(β) 대역에 대해 측정된 비선형 상호의존도의 분포로부터 선정된 초과 방향 임계값 및 미달 방향 임계값을 나타내고,

,

는 각각 정상그룹에서 감마(γ) 대역에 대해 측정된 비선형 상호의존도의 분포로부터 선정된 초과 방향 임계값 및 미달 방향 임계값을 나타낸다. 여기서

>

,

>

,

>

이다. 그리고 θ(x)는 계단함수로써 x가 0 이상이 경우 1의 값을 갖고, 아닌 경우 0의 값을 갖는다.

,

는 각 뇌파신호 쌍에 따라 산출되는 비선형 상호의동도 값이며, 각 뇌파신호 쌍을 특정하는 인덱스 i, j가 생략되어 있다. 또한,

,

는 각 뇌파신호 쌍에 따라 데이터베이스에 의해 미리 결정되어 있는 값이며, 각 뇌파신호 쌍을 특정하는 인덱스 i, j가 생략되어 있다. 위의 초과 방향 임계값과 미달 방향 임계값의 의미를 도 5를 통해 설명한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예를 설명하기 위한 고위험그룹과 정상그룹의 일 대역에서의 비선형 상호의존도의 분포를 각각 나타낸 것이다.

도 5a 및 도 5b는 일 대역, 예컨대 알파(α) 대역에서의 비선형 상호의존도를 전극(24)과 전극(36) 쌍에 대하여 측정한 결과이다(도 5a). 도 5b에서 정상그룹의 비선형 상호의존도 분포(501)를 기준으로 초과 방향 임계값

(510)과 미달 방향 임계값

(511)를 결정할 수 있다. 임계값은 통계분포의 가정이 달라지면 그에 따라 변경될 수 있는데, 일 실시예에서 정상그룹의 비선형 상호의존도가 정규분포를 따른다고 가정할 수 있다. 베타(β) 및 감마(γ) 대역에 대해서도 도 5와 같이 정상그룹의 비선형 상호의존도 분포, 초과 방향 임계값, 및 미달 방향 임계값이 주어질 수 있다.

이때, 한 명의 피검자로부터 뇌파신호를 수집하여 이 피검자의 정신분열증 위험도를 수학식 1에 의해 산출할 수 있다. 수학식 1을 살펴보면 알파(α), 베타(β), 감마(γ)의 주파수 대역 중 어느 하나에서라도 피검자의 비선형 상호의존도가 초과 방향 임계값(

,

) 과 미달 방향 임계값(

,

) 사이, 즉 정상구간에 속한다면 아래 수학식 2의 값은 언제나 0이 된다. 한편 알파(α), 베타(β), 감마(γ)의 주파수 대역 모두에 대해 피검자의 비선형 상호의존도가 모두 초과 방향 임계값(

,

) 보다 큰 경우에는 수학식 2의 값은 언제나 1이 되고, 알파(α), 베타(β), 감마(γ)의 주파수 대역 모두에 대해 피검자의 비선형 상호의존도가 미달 방향 임계값(

,

) 보다 작은 경우에는 수학식 2의 값은 언제나 -1이 된다.

수학식 1은 수학식 2의 값은 각각의 뇌파신호 쌍에 대하여 모두 구한 다음 이들을 합산한 것을 나타낸다. 수학식 1의 결과인

는 본 발명의 일 실시예에 사용되는 판별지표로서 사용된다.

만일 뇌파신호가 총 61개라고 가정한다면,

는 최대 3721(=61*61)의 값을 가질 수 있고 최소 -3721(=-61*61)의 값을 가질 수 있다. 구체적인 수치는 뇌파신호의 개수 및 구체적인 구현 방법에 따라 달라질 수 있다.

지금까지 정신분열증의 위험도 진단에 사용되는 기준을 정량화하는 기술을 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명하였다. 또한, 이러한 정략적 기준이 마련된 경우, 새로운 피검자로부터 측정된 뇌파신호를 이용하여 이 피검자의 정신분열증 위험도를 산출하는데 사용될 수 있는 판별지표에 관한 기술을 수학식 1 및 수학식 2를 통해 설명하였다. 이하 이러한 판별지표를 사용하여 특정 피검자의 정신분열증 위험도를 산출하는 방법을 설명한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 특정 피검자의 정신분열증 위험도를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

우선, 상술한 바와 같이 정상그룹에 속하는 것으로 미리 알려진 피검자들로부터 비선형 상호의존도에 관한 통계를 도출한다. 이 통계에는 상술한 각 주파수 대역별 초과 방향 임계값 및 미달 방향 임계값이 포함될 수 있다.

그 다음, 이러한 통계 및 수학식 1의 판별지표 도출 방법을 이용하여, 정상그룹에 속하는 것으로 미리 알려진 피검자들에 대한 일련의 제1 판별지표들을 산출하고, 고위험그룹에 속하는 것으로 미리 알려진 피검자들에 대한 일련의 제2 판별지표들을 산출한다. 도 6의 분포(601)는 제1 판별지표들의 분포를 나타낸 것이고 분포(602)는 제2 판별지표들의 분포를 나타낸 것이다. 분포(601)와 분포(602)를 살펴보면 정상그룹과 고위험그룹 사이에 확연한 차이를 알 수 있다. 따라서 분포(601)를 기준으로 고위험군 판별을 위한 제1 임계값(650)을 결정할 수 있다.

이때, 새로운 한 명의 피검자의 뇌파신호로부터 산출한 판별지표가 제1 임계값(650)보다 큰지 작은지에 따라 이 피검자가 정상그룹에 속하는지 고위험그룹에 속하는지를 판단할 수 있다. 또는, 피검자를 위의 '정상군-고위험군'과 같이 이분법적으로 분류하지 않고, 정신분열증의 위험도를 연속적인 값으로 제시할 수도 있다. 예를 들어 이 피검자의 판별지표가 제1 임계값(650)으로부터 위쪽으로 많이 이격될수록 정신분열증의 위험도는 높고, 아래쪽으로 많이 이격될수록 정신분열증의 위험도는 낮다고 판단될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 방법에 의해 복수 개의 대역을 포함하는 뇌파신호로부터 발병 위험도를 결정할 수 있다. 여기서 복수 개의 대역은 상술한 알파(α), 베타(β), 감마(γ) 대역을 포함할 수 있고, 뇌파신호는 뇌의 각 공간영역에서 측정한 복수 개의 뇌파신호일 수 있다.

이 방법은, 복수 개의 뇌파신호 쌍의 각 쌍에 대하여, 각 대역별로 상기 각 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 복수 개의 뇌파신호 쌍은 도 2의 전극 쌍( [1, 1], [1, 2], [1, 3], [1, 4], ... , [2, 1], [2, 2], [2, 3], ..., [62, 60], [62, 61], [62, 62] )에서 얻은 뇌파신호 쌍을 지칭할 수 있고, 위의 각 쌍은 이 중 각각의 전극 쌍을 지칭할 수 있다. 그리고 동기화값은 상술한 비선형 상호의존도를 의미할 수 있다.

그 다음, 이 방법은 상기 복수 개의 뇌파신호 쌍 중, 상기 복수 개의 동기화값이 모두 제1값보다 큰 값을 갖는 뇌파신호 쌍의 개수로부터 상기 복수 개의 동기화값이 모두 제2값보다 작은 값은 갖는 뇌파신호 쌍의 개수를 차감한 차감값을 취득하는 단계(단, 제2값 < 제1값)를 포함할 수 있다. 이때, 제1값은 상술한 초과 방향 임계값(

,

)을 의미하고 제2값은 상술한 미달 방향 임계값(

,

)을 의미할 수 있고, 차감값은 상술한 판별지표(

)를 의미할 수 있다.

그 다음, 이 방법은 차감값에 따라 정신분열증의 발병 위험도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 발명 위험도는 0 또는 1 중 어느 하나의 값으로 결정되거나, 또는 연속적인 숫자 중 어느 하나의 값으로 결정될 수도 있다.

이때, 취득한 복수 개의 동기화값에 미리 결정된 가중치를 반영하여 생성한 값을 사용하여 제1값 또는 제2값을 갱신하는 단계를 더 포함할 수도 있다.

위의 실시예는 복수 개의 뇌파신호 쌍을 수신하도록 되어있는 복수 쌍의 수신단자, 처리장치 및 메모리를 포함하는 장치에 의해 실행될 수 있다. 이때 이 처리장치는 상술한 단계들을 실행할 수 있다. 그리고 이 메모리에는 위의 제1값 및 상기 제2값을 포함하는 데이터베이스가 기록되어 있을 수 있으며, 처리장치는 메모리로부터 제1값 및 제2값을 읽을 수 있도록 되어 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 방법에 의해 뇌파신호로부터 발병 위험도를 결정할 수 있다. 이 방법은 뇌파신호 쌍의 동기화값을 취득하는 단계, 및 동기화값에 따라 정신분열증의 발병 위험도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 뇌파신호 쌍을 수신하도록 되어있는 수신단자 및 위의 단계를 수행하는 처리장치를 포함하는 장치에 의해 실행될 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 발병 위험도 결정방법은 복수 개의 뇌파신호 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하는 단계, 복수 개의 뇌파신호 쌍 중, 제1값보다 큰 동기화값을 갖는 뇌파신호 쌍의 개수로부터 제2값보다 작은 값은 갖는 동기화값을 갖는 뇌파신호 쌍의 개수를 차감한 차감값을 취득하는 단계(단, 제2값 < 제1값), 및 차감값에 따라 정신분열증의 발병 위험도를 결정하도록 되어 있는 단계를 포함할 수 있고, 이 방법은 복수 개의 뇌파신호 쌍을 수신하도록 되어있는 복수 쌍의 수신단자 및 위의 단계를 실행할 수 있는 처리장치를 포함하는 장치에 의해 구현될 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 방법에 의해 복수 개의 대역을 포함하는 뇌파신호를 두 개의 그룹으로 분류할 수 있다. 이 방법은, 뇌파신호 쌍에 대하여, 각 대역별로 상기 뇌파신호 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하는 단계, 상기 복수 개의 동기화값이 모두 미리 설정된 범위를 벗어나는 경우 제1그룹을 나타내는 신호를 생성하고, 그렇지 않은 경우 제2그룹을 나타내는 신호를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 이때 제1그룹은 상술한 고위험그룹을 나타내고 제2그룹은 상술한 정상그룹을 나타낼 수 있다. 이 방법은, 뇌파신호 쌍을 수신하도록 되어있는 수신단자 및 위 단계를 수행할 수 있는 처리장치를 포함하는 장치에 의해 구현될 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에서는 상술한 방법을 실행하는데 필요한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체가 제공될 수 있다. 이를 도 7을 통해 설명한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 기록된 데이터 구조를 나타낸다.

이 데이터 구조의 열(column)은 각 뇌파신호 쌍(i.j)에 대하여 산출된 각 주파수 대역별(α,β,γ) 비선형 상호의존도(H^ψ _i,j)(단, ψ는 α,β,γ 중 어느 하나, 1≤i,j≤N)로 이루어진 구조를 가지며, 이 데이터 구조의 행(row)은 각 피검자로부터 산출된 레코드로 이루어진다. 상술한 본 발명의 실시예들을 구현하기 위해서는 이러한 데이터 구조를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체가 필요할 수 있다. 이 매체는 하드디스크 또는 USB 등 각종 휴대용 디스크 드라이브일 수 있다.

따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체는 제1대역에서 복수 개의 뇌파신호로부터 선택된 두 개의 뇌파신호의 조합, 및 제2대역에서 상기 복수 개의 뇌파신호로부터 선택된 두 개의 뇌파신호의 조합을 정의하는 필드 구조 및 상기 필드에 대한 복수 개의 레코드 구조를 가진 데이터를 기록한 것일 수 있다. 이때 제1대역 및 제2대역은 각각 알파(α), 베타(β), 감마(γ) 대역 중 어느 하나일 수 있다. 또한 이 필드 구조는 제3대역에서 상기 복수 개의 뇌파신호로부터 선택된 두 개의 뇌파신호의 조합을 더 정의하도록 되어 있을 수 있다. 이때 제3대역은 알파(α), 베타(β), 감마(γ) 대역 중 어느 하나일 수 있다.

본 명세서에서 동기화값은 동기화 수준과 같은 의미를 나타낸다. 또한 동기화값은 비선형 상호의존도를 나타내는 개념일 수 있다.

본 발명의 일 실시예를 이용함으로써 정신분열증의 고위험군에 대한 진단이 가능해지면, 병이 발병하기 이전부터 예방치료가 가능하고 이를 통해 병의 발병을 억제할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있음은 자명하다.

본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

이상에서 실시예를 통해 설명한 본 발명의 기술적 범위는 상기 기재된 실시예에 한정되는 것은 아니고 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 수정 및 변형될 수 있음은 본 발명이 속한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백하다. 따라서 그러한 변형예 또는 수정 예들은 본 발명의 특허청구범위에 기재된 발명의 범위에 속한다 해야 할 것이다.

Claims

복수 개의 대역을 포함하는 뇌파신호로부터 발병 위험도를 결정하는 방법으로서,
복수 개의 뇌파신호 쌍의 각 뇌파신호 쌍에 대하여, 복수 개의 주파수 대역에 대해 각 주파수 대역 별로 상기 각 뇌파신호 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하는 단계;
상기 복수 개의 뇌파신호 쌍 중, 상기 복수 개의 동기화값 모두가 상기 각 주파수 대역 별로 미리 설정된 초과 방향 임계값보다 큰 값을 갖는 뇌파신호 쌍의 개수로부터 상기 복수 개의 동기화값 모두가 상기 각 주파수 대역 별로 미리 설정된 미달 방향 임계값보다 작은 값은 갖는 뇌파신호 쌍의 개수를 차감한 차감값을 취득하는 단계; 및
상기 차감값에 따라 정신분열증의 발병 위험도를 결정하는 단계;
를 포함하며,
상기 각 뇌파신호 쌍의 상기 각 주파수 대역에 대하여 상기 미리 설정된 초과 방향 임계값은 상기 미리 설정된 미달 방향 임계값보다 큰,
발병 위험도 결정방법.
제1항에 있어서, 상기 취득한 상기 복수 개의 동기화값에 미리 결정된 가중치를 반영하여 생성한 값을 사용하여 상기 각 뇌파신호 쌍의 상기 각 주파수 대역에 대하여 상기 미리 설정된 초과 방향 임계값 또는 미달 방향 임계값을 갱신하는 단계를 더 포함하는, 발병 위험도 결정방법.
제1항에 있어서,
상기 복수 개의 대역은, 알파(α), 베타(β), 감마(γ) 대역을 포함하는, 발병 위험도 결정방법.
제1항에 있어서,
상기 복수 개의 뇌파신호 쌍은, 복수 개의 뇌파신호 중 임의의 두 개의 뇌파신호를 조합한 것인, 발병 위험도 결정방법.
복수 개의 대역을 포함하는 뇌파신호로부터 발병 위험도를 결정하는 장치로서,
복수 개의 뇌파신호 쌍을 수신하도록 되어있는 복수 쌍의 수신단자; 및
처리장치;
를 포함하며,
상기 처리장치는, 상기 복수 개의 뇌파신호 쌍의 각 뇌파신호 쌍에 대하여, 복수 개의 주파수 대역에 대하여 각 주파수 대역 별로 상기 각 뇌파신호 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하도록 되어 있고; 상기 복수 개의 뇌파신호 쌍 중, 상기 복수 개의 동기화값 모두가 상기 각 주파수 대역 별로 미리 설정된 초과 방향 임계값보다 큰 값을 갖는 뇌파신호 쌍의 개수로부터 상기 복수 개의 동기화값 모두가 상기 각 주파수 대역 별로 미리 설정된 미달 방향 임계값보다 작은 값은 갖는 뇌파신호 쌍의 개수를 차감한 차감값을 취득하도록 되어 있으며; 상기 차감값에 따라 정신분열증의 발병 위험도를 결정하도록 되어 있고,
상기 각 뇌파신호 쌍의 상기 각 주파수 대역에 대하여 상기 미리 설정된 초과 방향 임계값은 상기 미리 설정된 미달 방향 임계값보다 큰,
발병 위험도 결정장치.
제5항에 있어서, 상기 각 뇌파신호 쌍의 상기 각 주파수 대역에 대하여 상기 미리 설정된 초과 방향 임계값과 미달 방향 임계값을 포함하는 데이터베이스가 기록된 메모리를 더 포함하며, 상기 처리장치는 상기 메모리로부터 상기 각 뇌파신호 쌍의 상기 각 주파수 대역에 대하여 상기 미리 설정된 초과 방향 임계값과 미달 방향 임계값을 읽을 수 있도록 되어 있는, 발병 위험도 결정장치.
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복수 개의 주파수 대역을 포함하는 복수 개의 뇌파신호를 분류하는 방법으로서,
각각의 뇌파신호 쌍에 대하여, 복수 개의 주파수 대역에 대해 각 주파수 대역별로 상기 뇌파신호 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하는 단계; 및
상기 각각의 뇌파신호 쌍에 대하여, 상기 복수 개의 동기화값이 모두 각각의 동기화값에 대하여 미리 설정된 초과 방향 임계값보다 크거나 또는 상기 각각의 동기화값에 대하여 미리 설정된 미달 방향 임계값보다 작은 경우 고위험그룹을 나타내는 신호를 생성하고, 그렇지 않은 경우 정상그룹을 나타내는 신호를 생성하는 단계
를 포함하며,
상기 각 뇌파신호 쌍의 상기 각 주파수 대역에 대하여 상기 미리 설정된 초과 방향 임계값은 상기 미리 설정된 미달 방향 임계값보다 큰,
뇌파신호 분류방법.
복수 개의 주파수 대역을 포함하는 복수 개의 뇌파신호를 분류하도록 되어 있는 장치로서,
뇌파신호 쌍을 수신하도록 되어있는 수신단자; 및
처리장치;
를 포함하며,
상기 처리장치는, 상기 각각의 뇌파신호 쌍에 대하여, 복수 개의 주파수 대역에 대해 각 주파수 대역별로 상기 뇌파신호 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하고; 상기 각각의 뇌파신호 쌍에 대하여, 상기 복수 개의 동기화값이 모두 각각의 동기화값에 대하여 미리 설정된 초과 방향 임계값보다 크거나 또는 상기 각각의 동기화값에 대하여 미리 설정된 미달 방향 임계값보다 작은 경우 고위험그룹을 나타내는 신호를 생성하고, 그렇지 않은 경우 정상그룹을 나타내는 신호를 생성하도록 되어 있으며,
상기 각 뇌파신호 쌍의 상기 각 주파수 대역에 대하여 상기 미리 설정된 초과 방향 임계값은 상기 미리 설정된 미달 방향 임계값보다 큰,
뇌파신호 분류장치.
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