KR101920024B1 - 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치 - Google Patents

생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 뇌파, 안전도, 맥파를 분석하여 중추/자율/말초 신경기능들의 노화(퇴화) 수준을 정량화하고 이를 종합하여 치매 위험군을 조기에 진단하는 장치를 제공하기 위한 것으로서, 뇌파,안전도,맥파 신호를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 센서전극들을 구비하고 있는 측정부와, 상기 측정부에서 측정된 생체신호를 증폭하는 증폭부와, 상기 증폭된 생체신호들을 기반으로 각 중추(대뇌피질)/자율/말초 신경관련 분석지표들을 수치적으로 계산하는 계산부와, 상기 계산된 분석지표들을 기반으로 임상통계기반 연령대별 추세선을 활용하여 기능적 노화도를 정량적으로 추출하는 노화도 분석부와, 상기 노화도 분석부에서 추출된 여러 노화도 지수들을 조합 평균한 치매위험지수를 이용하여 치매를 조기에 진단하는 치매 진단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치{Dementia early diagnosis screening device based on the aging-levels of biosignals}
본 발명은 뇌파, 안전도, 맥파를 분석하여 중추/자율/말초 신경기능들의 노화(퇴화) 수준을 정량화하고 이를 종합하여 치매 위험군을 조기에 진단하는 장치에 관한 것이다.
특히 뇌파 신호를 이용하여 안정시의 배경뇌파 분석을 통한 뇌 신경망의 기질적 리듬 노화수준을 정량화하고, 숫자/도형 기억구분과제시의 인지유발뇌파를 분석하여 뇌인지기능의 노화수준을 정량화하며, 단순 시청각 감각 자극시의 지각유발뇌파를 분석하여 뇌지각기능의 노화수준을 정량화하고, 안전도 신호를 이용하여 안근육 신경제어의 퇴화수준을 정량화하며, 맥파 신호를 이용하여 맥박간격변이도 분석에 의한 자율신경 기능의 퇴화수준과 가속도맥파 분석에 의한 말초혈관 기능의 노화수준을 정량화하여 이들 노화수준들을 종합함으로써 치매위험군을 조기 스크리닝하는 장치에 관한 것이다.
전 세계가 고령화 사회로 접어들면서 국내 뿐만 아니라 선진국들을 중심으로도 치매와의 전쟁이 선포되고 있는 실정이다. 그럼에도 불구하고 여전히 치매가 주요 사회문제로 남아있는 것은 치매 예방보다는 치매환자 복지에 치중했기 때문이라는 문제점이 지적되고 있다. 치매환자 복지 못지않게 중요한 것은 건실한 치매 예방 프로그램 운영이다.
치매는 MRI, PET 상에 조직적 변화가 보이는 단계의 중증에 진입하면 이미 병을 호전시키기가 어려워 지원인력과 가족의 돌봄으로 여생을 잘 관리할 수 밖에 없게 된다. 그러나 아직 신경조직적 변화까지는 일어나지 않았지만, 신경기능적 노화/퇴화가 심화되는 경도 인지장애나 경도 인지기능 저하 단계에서는 치료율도 높고 삶의 질과 경제적 비용 절감에 획기적으로 기여할 수 있다. 따라서 적절한 치매 위험군 선별기술 및 치매 조기 진단 기술은 건강한 노령화 사회를 대비하는 데 반드시 필요한 기술이라 하겠다.
현재의 치매 위험군 조기진단은 주로 설문지 기반의 인지기능 검사기법이 공인된 거의 유일한 방법이다. 좀 더 쉽고 편한 방법으로 제안되고 있는 비침습적 생체신호 기반한 검사법들의 경우 기존 특허 공개 또는 등록된 선행기술들 수준에서는, 대한민국 공개특허공보 10-2011-0023872(뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치), 대한민국 특허등록 10-0846397(대뇌 피질에서의 뉴론 손상도 평가 방법 및 장치), 대한민국 특허등록 10-1357493(듀얼 태스크 패러다임을 이용한 치매 진단 장치 및 방법), 대한민국 공개특허공보 10-2016-0099140(치매의 자가 조기 진단 및 훈련을 위한 안구 운동 및 지각 기능 기반 가상현실 시스템), 대한민국 공개특허공보 10-2007-0027958(쎄타 대역 주파수 성부의 다양성을 이용한 치매 진단 장치), 대한민국 공개특허공보 10-2016-0055103(뇌 건강의 다중-모드 생리적 자극 및 평가를 위한 시스템 및 시그너처)에서와 같이 뇌파나 안구 움직임과 같은 한 종류의 생체신호에 국한되거나, 여러 생체신호 기반이더라도 이미 진행된 치매환자의 특징만을 기반으로 하여 치매 수준을 평가하도록 되어있어서 치매 위험군을 조기에 진단함에 있어서는 그 실효성이 기대에 미치지 못하고 있는 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 여러 신경기능 관련 생체신호들을 이용하여 각 관련 신경들의 보편적인 기능적 노화 및 퇴화 수준들을 정량화 및 종합 평가함으로써, 치매가 발병하기 이전의 치매위험군을 조기에 비침습적으로 진단하여 치매 발병을 예방할 수 있는 장치를 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치의 특징은 뇌파, 안전도, 맥파 신호들을 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 센서전극들을 구비하고 있는 측정부와, 상기 측정부에서 측정된 생체신호를 증폭하는 증폭부와, 상기 증폭된 생체신호들을 기반으로 각 중추/자율/말초 신경관련 분석지표들을 수치적으로 계산하는 계산부와 상기 계산된 분석지표들을 기반으로 임상통계기반 연령대별 추세선을 활용하여 기능적 노화도를 정량적으로 추출하는 노화도 분석부와, 상기 노화도 분석부에서 추출된 여러 노화도 지수들을 종합한 치매위험지수를 이용하여 치매를 조기에 진단하는 치매 진단부를 포함하는 데 있다.
바람직하게 상기 노화도 분석부는, 뇌파 신호를 이용하여 안정시의 배경뇌파 분석을 통한 뇌 신경망 리듬의 기질적 노화수준을 정량화하고, 숫자/도형 기억구분과제시의 감마대역 인지유발뇌파와 시각자극 사건관련전위를 분석하여 뇌인지기능과 지각기능의 노화수준을 각각 정량화하고, 안전도 신호를 이용하여 안근육 신경제어의 노화수준을 정량화하며, 맥파 신호를 이용하여 맥박간격변이도 분석에 의한 자율신경 기능의 노화수준과 가속도맥파 분석에 의한 말초혈관 기능의 노화수준을 정량적으로 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 노화도 분석부에서 도입되는 각 생체 분석지표들의 노화도는 건강한 자원자를 대상으로 20대부터 30대, 40대, 50대, 60대, 70대까지의 연령대별 기확보된 임상통계 평균 추세관계식을 기반으로, 각 기능적 노화 연령대가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 노화도 분석부에서 뇌신경망 리듬의 기질적 노화수준은 배경뇌파의 스펙트럼 분포의 저주파 편향성을 반영하는 지표(Peak-MEF)로 노화 연령대가 산출되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 노화도 분석부에서 기억구분과제시의 뇌인지기능 노화수준은 감마대역 인지유발뇌파의 인지 효율성을 반영하는 지표들(Gamma DERS Amp와 Gamma DERS CC)로 노화 연령대가 산출되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 노화도 분석부에서 뇌 감각지각기능 노화수준은 자극제시 시점 기준 100ms 근처에서 주요하게 발생하는 사건관련 유발전위 피크의 출현시점 지표(P1-Latency)로 노화 연령대가 산출되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 노화도 분석부에서 안근육 신경제어 기능의 노화수준은 안전도의 스펙트럼상에 경련성 고주파 편향도를 반영하는 지표(EOG-MEF)로 정량화하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 노화도 분석부에서 자율신경 기능의 노화수준은 맥파에서 맥박간격 변화정도를 반영하는 지표(Total Power)로 노화 연령대가 산출되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상기 노화도 분석부에서 말초혈관 기능의 노화수준은 맥파를 두번 미분한 가속도맥파를 구성하는 주요 피크들의 진폭 비율로 구성된 지표(-d/a)로 기능적 노화 연령대가 산출되는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치는 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 치매가 MRI나 PET 상에 조직적 변화를 보이는 단계의 중증에 진입하면 이미 병을 호전시키기가 어렵다. 이에 이러한 신경조직적 변화는 아직 일어나지 않았지만 신경기능적 노화/퇴화가 심화되어 가는 치매위험군 단계를 선별해내는 본 발명은 치매 발병을 예방할 수도 있고, 치료율도 높아 삶의 질과 경제적 비용 절감에 획기적으로 기여할 수 있다.
둘째, 현재 실시되는 치매 위험군 조기진단은 주로 설문지 기반의 인지기능 검사기법이다. 이에 본 발명은 상대적으로 재현성이 높으며 반복계측 가능한 객관적인 여러 생체신호를 기반으로 종합적으로 판단하므로, 보다 정확한 치매위험군 평가를 수행할 수 있다.
세째, 혈액이나 뇌척수액등을 이용한 바이오마커를 활용할 경우 고통이 따르는데 반해, 본 발명은 뇌파, 안전도, 맥파와 같은 비침습적인 생체신호를 이용하여 치매위험군을 조기 진단하기 때문에, 피검자에게 고통을 주지 않고 보다 편한 방법으로 치매 위험군을 진단할 수 있다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치의 구성을 나타낸 블록도
도 2 는 배경뇌파의 파워 스펙트럼 그래프(a)와 뇌신경망의 기질적 고유리듬 분석지표의 임상통계기반 연령대에 따른 추세관계 그래프(b)
도 3 은 감마대역 인지유발뇌파 그래프(a)와 뇌인지기능 분석지표들의 임상통계기반 연령대별 추세관계 그래프(b와 c)
도 4 는 시각 사건관련 유발전위 그래프(a)와 감각 지각기능 분석지표의 임상통계기반 연령대별 추세관계 그래프(b)
도 5 는 안전도 파형(a)과 안근육 제어기능 분석지표의 임상통계기반 연령대별 추세관계 그래프(b)
도 6 은 맥파의 맥박간격 변이도 그래프(a)와 자율신경 분석지표의 임상통계기반 연령대별 추세관계 그래프(b)
도 7 은 맥파를 두번 미분한 가속도맥파 그래프(a)와 말초혈관 분석지표의 임상통계기반 연령대별 추세관계 그래프(b)
본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시 예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
본 발명에 따른 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치의 바람직한 실시 예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1과 같이, 뇌파, 안전도, 맥파 신호를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는
센서전극들을 구비하고 있는 측정부(S100)와, 상기 측정부에서 측정된 생체신호를 증폭하는 증폭부(S200)와, 상기 증폭된 생체신호들을 기반으로 각 중추/자율/말초 신경관련 분석지표들을 수치적으로 계산하는 계산부(S300)와 상기 계산된 분석지표들을 기반으로 임상통계기반 연령대별 추세선을 활용하여 기능적 노화도를 정량적으로 추출하는 노화도 분석부(S400)와, 상기 노화도 분석부에서 추출된 여러 노화도 지수들을 종합한 치매위험지수를 이용하여 치매를 조기에 진단하는 치매 진단부(S500)를 포함한다.
상기 신호 증폭부(S200)의 각 신호별 분석지표 계산부(S300)와 노화도 분석부(S400)의 세부 연결 구성은, 뇌파 신호(S201)를 이용하여 안정시의 배경뇌파 분석지표(S301)를 계산하여 뇌 신경망 리듬의 기질적 노화수준(S401)을 정량화하고, 숫자/도형 기억구분과제시의 감마대역 인지유발뇌파 분석지표(S302)와 시각자극 사건관련전위 분석지표(S303)를 계산하여 각각 뇌인지기능의 노화도(S402)와 뇌 감각지각기능의 노화수준(S403)을 정량화하고, 안전도 신호(S202)를 이용하여 경련성 불안정성을 반영하는 분석지표(S304)를 추출하여 안근육 신경제어의 노화수준(S404)을 정량화하며, 맥파(S203)를 이용하여 맥박간격변이도 분석지표(S305)에 의한 자율신경 기능의 노화수준(S405)과 가속도맥파 분석지표(S306)에 의한 말초혈관 기능의 노화수준(S406)을 정량적으로 분석하는 것을 포함한다.
도 2의 (a)는 상기 배경뇌파 분석지표(S301)에서 이용하는 배경뇌파의 파워 스펙트럼 분포를 도시하고 있다. 배경뇌파 분석지표(S301)는 파워 스펙트럼 분포에서 주요 피크 위치의 저주파 편향성을 반영하는 'Peak-MEF'지표를 포함한다. 'Peak-MEF'지표는 가장 느린 주파수를 기준으로부터 빠른 주파수 방향으로 스펙트럼 파워를 차례로 누적한 값이, 전체 스펙트럼 파워합의 반에 해당될 때의 주파수값을 계산하여 얻는다.
도 2의 (b)는 상기 'Peak-MEF'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대별 기확보된 임상통계기반 평균 추세선을 도시하고 있다. 이러한 분석지표와 연령대와의 관계식을 이용하면, 계산된 분석지표로부터 기능적 노화 연령대를 정량적으로 산출할 수 있다. 따라서 안정시 배경뇌파 리듬을 분석한 'Peak-MEF'지표로부터 뇌 신경망 리듬의 기질적 노화수준(S401)을 파악할 수 있게 된다.
도 3의 (a)는 상기 숫자/도형 기억구분과제시의 감마대역 인지유발뇌파 분석지표(S302)에서 이용하는 감마대역 인지유발뇌파의 미분파형을 도시하고 있다. 감마대역 인지유발파형은, 인지기능을 담당하는 전두엽 부위의 뇌파에서 주파수 필터링에 의해 감마리듬대역 뇌파의 진폭선(Envelope)을 추출하여 각 인지구분과제 문항 자극제시시점을 기준으로 모든 문항에 대해 평균화하여 얻는다. 인지유발뇌파 분석지표(S302)는 문항 해결시 감마대역 인지유발뇌파의 진폭증가를 반영하는 'Gamma DERS Amp'지표와 'Gamma DERS CC'지표를 포함한다. 'Gamma DERS Amp'지표는 상기 감마대역 인지유발뇌파의 미분파형(Gamma DERS)의 진폭(Amplitude)을 계산하여 얻으며, 'Gamma DERS CC'지표는 상기 Gamma DERS파형의 좌우 상관계수(Cross-Correlation Coefficient)를 계산하여 얻는다.
도 3의 (b)와 (c)는 각각 상기 'Gamma DERS Amp'지표와 'Gamma DERS CC'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대별 기확보된 임상통계기반 평균 추세선을 도시하고 있다. 이러한 분석지표와 연령대와의 관계식을 이용하면, 상기 감마대역 인지유발뇌파에서 인지구분과제 수행시의 인지 효율성을 반영하는 'Gamma DERS Amp'지표와 'Gamma DERS CC'지표로부터 기능적 노화 연령대를 산출할 수 있어 뇌인지기능의 전반적인 노화수준(S402)을 파악할 수 있게 된다.
도 4의 (a)는 상기 사건관련전위(ERP,Evnet-Related Potential) 분석지표(S303)에서 이용하는 시각 사건관련 유발전위 파형을 도시하고 있다. 숫자/도형 기억구분과제 수행시에 각 시각 화면들이 제시되는 사건 시점들을 기준으로 모든 문항들에 대해 자발뇌파 파형들을 평균화하여 얻는다. 사건관련전위 분석지표(S303)는 사건관련 유발전위 파형에 나타난 여러 반응 피크들 중 자극 제시 후 100ms경에 나타나는 대뇌피질 감각 지각관련 반응 피크의 출현시점에 해당하는 'P1-Latency'지표를 포함한다. 'P1-Latency'지표는 감각 지각의 반응속도를 반영하므로 뇌지각기능의 퇴화수준 평가에 유용하다.
도 4의 (b)는 상기 'P1-Latency'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대별 기확보된 임상통계기반 평균 추세선을 도시하고 있다. 이러한 분석지표와 연령대와의 관계식을 이용하면, 'P1-Latency'지표로부터 뇌지각기능의 기능적 노화 연령대를 정량적으로 산출할 수 있어, 뇌지각기능의 노화수준(S403)을 파악할 수 있다.
도 5의 (a)는 숫자/도형 기억구분과제 수행시의 안전도 파형(S202)을 도시하고 있다. 집중이 필요한 과제 수행시의 안근육의 경련성 불안정성을 반영하는 분석지표(S304)는 안전도 스펙트럼의 'EOG-MEF'지표를 포함한다. 'EOG-MEF'지표는 안전도의 파워스펙트럼 분포의 가운데 주파수를 의미하며, 안전도에 경련성 고주파 성분이 상대적으로 우세해질수록 'EOG-MEF'지표는 높은 값을 나타낸다.
도 5의 (b)는 상기 'EOG-MEF'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대별 기확보된 임상통계기반 평균 추세선을 도시하고 있다. 이러한 분석지표와 연령대와의 관계식을 이용하면, 'EOG-MEF'지표로부터 해당 기능의 노화 연령대를 정량적으로 산출할 수 있어, 안근육 신경제어의 노화수준(S404)을 파악할 수 있다.
도 6의 (a)는 맥파 신호(S203)로부터 맥박간격들을 차례로 추출한 맥박간격변이도 파형을 도시하고 있다. 맥박간격의 변화는 자율신경을 구성하는 교감신경과 부교감신경에 의해 제어 조정된다. 맥박간격변이도 분석지표(S305)는 맥박간격 변이도의 파워 스펙트럼 분포에서 전체 파워의 합을 의미하는 'TP(Total Powr)'지표를 포함한다.
도 6의 (b)는 상기 'TP(Total Power)'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대별 기확보된 임상통계기반 평균 추세선을 도시하고 있다. 이러한 분석지표와 연령대와의 관계식을 이용하면, 'TP(Total Power)'지표로부터 자율신경 기능의 노화수준(S405)을 파악할 수 있다.
도 7의 (a)는 맥파 신호(S203)를 두번 미분한 가속도맥파 파형을 도시하고 있다. 가속도맥파는 a,b,c,d,e 피크들로 구성되어 있다. 가속도맥파 분석지표(S306)는 주요 피크들 중 말초혈관의 탄력성을 반영하는 진폭 비율인 '(-d/a)'지표를 포함한다.
도 7의 (b)는 상기 '(-d/a)'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대별 기확보된 임상통계기반 평균 추세선을 도시하고 있다. 이러한 분석지표와 연령대와의 관계식을 이용하면, '(-d/a)'지표로부터 말초혈관 기능의 노화수준(S406)을 파악할 수 있다.
치매위험군 진단부(S500)에서는 상기 도2~도7의 설명에서 산출된 뇌신경망 리듬의 기질적 노화수준(S401), 뇌인지기능의 노화수준(S402), 뇌지각기능의 노화수준(S403), 안근육 신경제어의 노화수준(S404), 자율신경 기능의 노화수준(S405), 말초혈관 기능의 노화수준(S406)인 총 여섯 항목의 중추(대뇌피질)/자율/말초 신경관련 기능 노화수준들을 평균하여 종합적인 노화지수를 산출하여, 실제 연대기적 나이에 비해 종합적인 신경기능적 노화나이가 더 노화되었을수록 치매위험수치가 높은 것으로 판단하는 것을 포함한다.
상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시 예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시 예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시 예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (7)

  1. 뇌파 신호, 안전도 신호 , 맥파 신호 중 어느 하나를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 센서전극들을 구비하고 있는 측정부와,
    상기 측정부에서 측정된 생체신호를 증폭하는 증폭부와,
    상기 증폭된 생체신호들을 기반으로 각 중추/자율/말초 신경관련 분석지표들을 수치적으로 계산하는 계산부와,
    상기 계산된 분석지표들을 기반으로 임상통계기반 연령대별 추세선을 활용하여 기능적 노화도를 정량적으로 추출하는 노화도 분석부와,
    상기 노화도 분석부에서 추출된 여러 노화도 지수들을 조합 평균한 치매위험지수를 이용하여 치매를 조기에 진단하는 치매 진단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    안정시 배경뇌파에서 파워 스펙트럼의 주요 피크 위치의 저주파 편향성을 반영하는 'Peak-MEF'지표를 계산하는 계산부와, 상기 'Peak-MEF(=y)'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대(=x)별 기확보된 임상통계기반 평균 추세관계식'y=-0.0094x+9.7071'을 이용하여 뇌신경망의 기질적 고유리듬의 기능적 노화 연령대를 정량적으로 산출하는 노화도 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    숫자/도형 기억구분과제시의 감마대역 인지유발뇌파에서 문항 해결시 감마대역 인지유발뇌파의 인지반응 증가를 반영하는 'Gamma DERS Amp'지표와 'Gamma DERS CC'지표를 계산하는 계산부와, 상기 'Gamma DERS Amp(=y1)'지표에 대해서는 건강한 자원자를 대상으로 연령대(=x)별 기확보된 임상통계기반 평균 추세관계식 'y1=-0.009x+3.0214'을 이용하고 'Gamma DERS CC(=y2)'지표에 대해서는 연령대(=x)별 추세관계식 'y2=-0.0038x+0.405'를 이용하여 뇌인지기능의 노화 연령대를 정량적으로 산출하는 노화도 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    시각 사건관련 유발전위에서 자극 제시 후 100ms경에 나타나는 대뇌피질 감각 지각관련 반응 피크의 출현시점을 반영하는 'P1-Latency'지표를 계산하는 계산부와, 상기 'P1-Latency(=y)'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대(=x)별 기확보된 임상통계기반 평균 추세관계식 'y=-0.3593x+142.51'을 이용하여 뇌의 감각 지각기능의 노화 연령대를 정량적으로 산출하는 노화도 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    안전도 신호에서 집중이 필요한 과제 수행시의 안근육의 경련성 불안정성을 반영하는 'EOG-MEF'지표를 계산하는 계산부와, 상기 'EOG-MEF(=y)'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대(=x)별 기확보된 임상통계기반 평균 추세관계식 'y=0.0091x+1.0145'을 이용하여 안근육 신경제어 기능의 노화 연령대를 정량적으로 산출하는 노화도 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    맥파 신호에서 추출한 맥박간격 변이도의 변화폭을 반영하는 'TP(Total Power)'지표를 계산하는 계산부와, 상기 'TP(=y)'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대(=x)별 기확보된 임상통계기반 평균 추세관계식'y=-0.0343x+7.9625'을 이용하여 자율신경의 기능적 노화 연령대를 정량적으로 산출하는 노화도 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    맥파 신호를 두번 미분한 가속도맥파에서 말초혈관의 탄력성을 반영하는 '-d/a(=y)'지표를 계산하는 계산부와, 상기 '-d/a(=y)'지표에 대해 건강한 자원자를 대상으로 연령대(=x)별 기확보된 임상통계기반 평균 추세관계식'y=0.0064x-0.0528'을 이용하여 말초혈관의 기능적 노화 연령대를 정량적으로 산출하는 노화도 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호 노화도 분석을 이용한 치매 조기 진단 장치.
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102080983B1 (ko) * 2018-02-07 2020-02-24 인체항노화표준연구원 주식회사 생체전기 임피던스 기반 체성분 노화도 평가장치
KR102089137B1 (ko) * 2018-02-08 2020-03-13 인체항노화표준연구원 주식회사 뇌파 기반 인지기능 평가 장치
KR102050917B1 (ko) * 2019-06-03 2019-12-02 (주)인스파이어팩토리 가상현실을 활용한 치매 재활 훈련 시스템 및 장치
KR102474407B1 (ko) 2020-11-26 2022-12-07 한국과학기술연구원 빠른 속도 보행에서의 보행 변인을 이용한 노인 인지장애 심각도 예측 방법 및 시스템
KR102418399B1 (ko) 2020-12-04 2022-07-07 주식회사 에이아이플랫폼 인공지능 기반 치매 조기 진단 플랫폼
KR102336111B1 (ko) 2021-02-18 2021-12-08 주식회사 아이메디신 뇌파 데이터에 기반하여 뇌 나이 예측 정보를 제공하는 신경망 모델을 생성하기 위한 방법 및 컴퓨팅 장치

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100751257B1 (ko) 2007-07-20 2007-08-23 (주)락싸 뇌파를 기반한 고차인지기능과 관련된 지표 추출방법 및고차인지기능 검사방법
JP2012157732A (ja) 2012-04-24 2012-08-23 Yamamoto Katsumi 疾患の診断方法
JP2013533014A (ja) 2010-06-22 2013-08-22 ナショナル リサーチ カウンシル オブ カナダ 患者の認知機能の評価

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090016893A (ko) * 2007-08-13 2009-02-18 (주)락싸 뇌기능 노화지표를 이용한 뇌파훈련 방법
KR101117770B1 (ko) * 2011-02-14 2012-06-12 인제대학교 산학협력단 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100751257B1 (ko) 2007-07-20 2007-08-23 (주)락싸 뇌파를 기반한 고차인지기능과 관련된 지표 추출방법 및고차인지기능 검사방법
JP2013533014A (ja) 2010-06-22 2013-08-22 ナショナル リサーチ カウンシル オブ カナダ 患者の認知機能の評価
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