KR102320009B1 - Dementia diagnosis device using brain wave analysis - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은, 사용자의 뇌파를 분석하여 치매 진단을 수행하는 치매 진단장치에 관한 것이다.The present invention relates to a dementia diagnosis apparatus for performing dementia diagnosis by analyzing a user's brain waves.
우리나라는 노령화 사회가 급속히 진행 중이며, 치매 환자도 급격히 증가하고 있다. 해마다 치매 환자를 관리하고 치료하기 위해 경제적 비용이 기하급수적으로 증가하고 있고, 이를 해소하기 위한 투자와 노력이 계속되고 있다. In Korea, an aging society is rapidly progressing, and the number of dementia patients is also rapidly increasing. The economic cost of managing and treating dementia patients is increasing exponentially every year, and investments and efforts are continuing to solve it.
현재 병원에서는 치매를 진단하기 위한 방법은 심리학적인 문진을 통한 치매 진단 방법이 일반적으로 행하여지고 있으나, 심리학적인 문진을 통한 치매 진단 방법은 측정 대상자의 설문응답에 의존하기 때문에, 정확한 치매 여부 판단이 어려울 뿐만 아니라, 진단에 많은 시간이 소요되는 문제점이 있었다.Currently, the method for diagnosing dementia in hospitals is generally performed through a psychological questionnaire, but since the method of diagnosing dementia through a psychological questionnaire depends on the questionnaire response of the subject, it is difficult to accurately determine whether or not dementia is present. In addition, there is a problem in that a lot of time is required for diagnosis.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 대한민국 등록특허공보 제10-1873247호(출원일: 2016.08.22., 공고일: 2018.08.02., 이하 '종래기술'이라 함.)에서는 바이오마커를 통해 치매 환자의 혈청에 포함된 특이 항체의 발생여부를 통해 심리학적 문진 방식에 비해 비교적 높은 정확도의 치매 여부의 확인이 가능한 기술이 개시된 바 있다.In order to solve this problem, in the Republic of Korea Patent Publication No. 10-1873247 (application date: August 22, 2016, publication date: August 2, 2018, hereinafter referred to as 'prior art'), the serum of dementia patients through biomarkers A technique has been disclosed that can check whether dementia is present with relatively high accuracy compared to the psychological questionnaire method through the occurrence of the included specific antibody.
하지만, 종래기술은 수혈을 통해 치매여부 판단이 이루어지기, 때문에 측정 대상자 진단의 거부감이 발생할 수 있고, 수혈에 따른 2차 감염의 위험에 노출될 수 있음은 물론, 치매 또는 치매로 이어질 수 있는 경도인지장애를 발생시키는 원인의 확인이 어렵고, 항체의 발생 및 항체의 농도 변화가 단기간에 이루어지지 않기 때문에, 치매 또는 경도인지장애를 예방하기 위해 수행되는 훈련이 실제 도움을 주고 있는 지에 대한 즉각적인 확인이 어려운 문제점이 있었다.However, in the prior art, since dementia is determined through blood transfusion, a rejection of the measurement target diagnosis may occur, exposure to the risk of secondary infection according to blood transfusion, as well as mildness that may lead to dementia or dementia Since it is difficult to identify the cause of cognitive impairment, and the generation of antibodies and changes in antibody concentration do not occur in a short period of time, it is difficult to immediately determine whether the training performed to prevent dementia or mild cognitive impairment is actually helping. There was a difficult problem.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해, 치매 또는 경도인지장애 여부 판단 및 발생 원인에 대한 세부적인 정보 제공이 가능한 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention provides an apparatus for diagnosing dementia using EEG analysis capable of determining whether dementia or mild cognitive impairment and providing detailed information on the cause of dementia or mild cognitive impairment in order to solve the above problems aim to
본 발명의 일 실시예에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치는, 사용자의 전전두엽영역에 해당하는 두부의 전면 좌우측에 접촉되는 복수의 센싱전극으로 마련되어, 사용자의 뇌파신호를 센싱하는 센싱부; 상기 센싱부로부터 센싱된 뇌파신호를 미리 설정된 샘플링 간격(Fixed sampling interval) 단위로 분할한 시계열정보 형태의 분할뇌파정보를 생성하는 샘플링부; GFS(Global Field Synchronization)를 이용하여 상기 샘플링부로부터 생성된 분할뇌파정보의 동기화 값을 산출하고, 미리 지정된 주파수 대역별 동기화 값 산출결과를 통해 사용자의 치매여부를 판단하는 판단부; 및 상기 판단부의 판단결과를 수치화된 정보 형태로 출력하는 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.An apparatus for diagnosing dementia using EEG analysis according to an embodiment of the present invention includes: a sensing unit provided with a plurality of sensing electrodes contacting the front left and right sides of a head corresponding to a prefrontal region of a user, and sensing the user's EEG signal; a sampling unit generating segmented EEG information in the form of time series information obtained by dividing the EEG signal sensed by the sensing unit into a unit of a preset sampling interval; a determination unit that calculates a synchronization value of the segmented EEG information generated from the sampling unit using Global Field Synchronization (GFS), and determines whether the user has dementia through a predetermined synchronization value calculation result for each frequency band; and an output unit for outputting the determination result of the determination unit in the form of numerical information.
여기서, 상기 센싱부는, 사용자의 전두엽영역에 해당하는 두부의 중심 기준으로 좌측영역에 접촉되는 적어도 둘 이상의 센싱전극으로 마련되는 제1 센싱부분; 및 사용자의 전전두엽영역에 해당하는 두부의 중심 기준으로 상기 제1 센싱부분의 접촉위치와 대칭을 이루는 우측영역에 접촉되는 적어도 둘 이상의 센싱전극으로 마련되는 제2 센싱부분;을 포함하며, 상기 샘플링부는 각 센싱전극으로부터 센싱된 뇌파신호로부터 개별적인 분할뇌파신호를 생성하는 것을 특징으로 한다.Here, the sensing unit may include: a first sensing portion provided with at least two sensing electrodes in contact with the left region based on the center of the head corresponding to the frontal region of the user; and a second sensing part provided with at least two sensing electrodes in contact with the right region symmetrical to the contact position of the first sensing part with respect to the center of the head corresponding to the prefrontal region of the user, wherein the sampling unit includes: It is characterized in that it generates an individual divided EEG signal from the EEG signal sensed by each sensing electrode.
그리고, 상기 판단부는, 상기 분할뇌파정보를 푸리에 변환(Fourier transform)을 통해 주파수 영역으로 변환한 변환뇌파정보를 생성하는 변환부분; 상기 변환뇌파정보를 미리 지정된 복수의 주파수 대역별로 분류하는 분류부분; 상기 분류부분에 의해 분류된 주파수 대역에 대해 상기 변환뇌파정보의 복소수 값을 산출하고, 복소평면 상에서의 산출된 복소수 값의 좌표에 대한 주성분 분석(PCA, Principle Component Analysis)을 통해 적어도 둘 이상의 고유치를 획득하고, 획득한 적어도 둘 이상의 고유치로부터 동기화 값을 산출하는 산출부분; 및 상기 산출부분으로 산출된 미리 지정된 복수의 주파수 대역 중 적어도 어느 하나의 주파수 대역에 대한 변환뇌파정보의 동기화 값을 통해 치매여부를 판단하는 판단부분;을 포함하는 것을 특징으로 한다.And, the determination unit, a transformation unit for generating the transformed EEG information converted into the frequency domain through the divided EEG information through a Fourier transform; a classification unit for classifying the transformed EEG information into a plurality of predetermined frequency bands; The complex value of the transformed EEG information is calculated for the frequency band classified by the classification part, and at least two or more eigenvalues are obtained through Principle Component Analysis (PCA) for the coordinates of the calculated complex value on the complex plane. a calculation unit for obtaining and calculating a synchronization value from the obtained at least two or more eigenvalues; and a determination unit for determining whether dementia is present through the synchronization value of the converted EEG information for at least one frequency band among a plurality of frequency bands specified in advance calculated by the calculation unit.
이때, 상기 산출부분은 주성분 분석을 통해 획득한 변환뇌파정보의 고유치 중, 가장 큰 값을 가지는 제1 고유치(P1, First Principle Component) 및 상기 제1 고유치와 직교하는 성질을 가지는 제2 고유치(Second Principle Component)를 산출하고, 산출된 제1 및 제2 고유치를 아래의 수식 1에 대입하여 동기화 값을 산출하는 것을 특징으로 한다.In this case, the calculation part includes a first eigenvalue (P1, First Principle Component) having the largest value among the eigenvalues of the transformed EEG information obtained through principal component analysis and a second eigenvalue (Second) having a property orthogonal to the first eigenvalue. principle component), and substituting the calculated first and second eigenvalues into
(수식 1)(Formula 1)
S(f): 동기화 값S(f): Synchronization value
P(f)1: 제1 고유치P(f) 1 : first eigenvalue
P(f)2: 제2 고유치P(f) 2 : second eigenvalue
이때, 상기 분류부분은 상기 변환뇌파정보를 1Hz 내지 3.5Hz의 델타(Delta) 대역, 3.5Hz 내지 7Hz의 세타(Theta) 대역, 8Hz 내지 12Hz의 알파(Alpha) 대역, 13Hz 내지 30Hz의 베타(Beta) 대역 또는 31Hz 내지 50Hz의 감마(Ganna) 대역 중 적어도 어느 하나의 주파수 대역으로 분류하는 것을 특징으로 한다.At this time, the classification part divides the converted EEG information into a delta band of 1 Hz to 3.5 Hz, a theta band of 3.5 Hz to 7 Hz, an alpha band of 8 Hz to 12 Hz, and a beta of 13 Hz to 30 Hz. ) band or a gamma (Ganna) band of 31 Hz to 50 Hz.
그리고, 상기 판단부분은 상기 산출부분이 상기 제1 및 제2 센싱부분에서 센싱한 뇌파신호로부터 산출한 세타 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하는지 여부와, 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 세타 대역의 변환뇌파정보의 파형이 이루는 크기에 따라 제1 결과정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.And, the determination unit determines whether the synchronization value of the converted EEG information of the theta band calculated from the EEG signals sensed by the first and second sensing units by the calculation unit exceeds a preset reference value, It is characterized in that the first result information is generated according to the size of the waveform of the converted EEG information of the theta band confirmed to exceed the reference value.
게다가, 상기 판단부분은 상기 산출부분이 상기 제1 및 제2 센싱부분에서 센싱한 뇌파신호로부터 산출한 알파 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하는지의 여부와, 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 알파 대역의 변환뇌파정보가 이루는 파형과 기 저장된 기준 파형의 일치 정도에 따라 제2 결과정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, the determination unit determines whether the synchronization value of the converted EEG information of the alpha band calculated from the EEG signals sensed by the first and second sensing units by the calculation unit exceeds a preset reference value, and preset It is characterized in that the second result information is generated according to the degree of coincidence between the waveform formed by the converted EEG information of the alpha band, which is confirmed to exceed one reference value, and the pre-stored reference waveform.
덧붙여, 상기 판단부분은 상기 산출부분이 상기 제1 및 제2 센싱부분에서 센싱한 뇌파신호로부터 산출한 델타, 세타, 알파, 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값 중, 상기 제1 센싱부분을 이루는 복수의 센싱전극에서 센싱된 뇌파신호에 대한 제1 동기화 값과 상기 제2 센싱부분을 이루는 복수의 센싱전극에서 센싱된 뇌파신호에 대한 제2 동기화 값이 각각 미리 설정한 기준 값을 초과는지 여부와, 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 델타, 세타, 알파, 베타, 감마 대역의 변환뇌파정보 각각에 대한 제1 동기화 값과 제2 동기화 값의 차 연산 결과 값의 크기에 따라 제3 결과정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, the determination part is the first sensing part among the synchronization values of the converted EEG information of the delta, theta, alpha, beta and gamma bands calculated by the calculation part from the EEG signals sensed by the first and second sensing parts. Whether the first synchronization value for the EEG signal sensed by the plurality of sensing electrodes constituting According to the size of the difference calculation result value between the first synchronization value and the second synchronization value for each of the converted EEG information in the delta, theta, alpha, beta, and gamma bands confirmed to have exceeded the preset reference value, 3 It is characterized in that the result information is generated.
또한, 상기 판단부분은 상기 산출부분이 상기 제1 및 제2 센싱부분에서 센싱한 뇌파신호로부터 산출한 세타, 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하는지의 여부와, 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 세타 대역의 변환뇌파정보와 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보가 이루는 비(Ratio)에 따라 제4 결과정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, the determination unit determines whether the synchronization value of the converted EEG information of the theta, beta and gamma bands calculated from the EEG signals sensed by the first and second sensing units by the calculation unit exceeds a preset reference value. and the fourth result according to the ratio between the transformed EEG information in the theta band, which is confirmed to have exceeded the preset reference value, and the transformed EEG information in the beta and gamma band, which is confirmed to exceed the preset reference value. It is characterized by generating information.
아울러, 상기 판단부분은 상기 제1, 제2, 제3 및 제4 결과정보 각각에 대하여 서로 다른 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 제1, 제2, 제3 및 제4 결과정보를 합산하여 사용자의 치매여부에 따른 종합지수를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the determination unit applies different weights to each of the first, second, third and fourth result information, and adds the weighted first, second, third and fourth result information to the user. It is characterized in that the composite index is calculated according to the presence or absence of dementia.
본 발명에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치는, 센싱부를 이루는 복수의 센싱전극이 사용자의 이마 좌우영역에 비 접착형태로 접촉되어 측정 대상의 뇌파신호 센싱이 가능해짐에 따라, 두부에 삽입되는 침습형 또는 접착되는 접착형 센서를 통한 뇌파 측정 방식에 비하여 측정 대상자의 진단 거부감이 적기 때문에, 측정 대상자의 진단 회피 발생 방지 및 자발적 진단 참여를 기대할 수 있는 효과가 있다.In the dementia diagnosis apparatus using EEG analysis according to the present invention, the plurality of sensing electrodes constituting the sensing unit are in contact with the left and right regions of the user's forehead in a non-adhesive form to enable sensing of EEG signals of the target, so that the invasiveness is inserted into the head Compared to the EEG measurement method using the type or adhesive type sensor, the measurement object's rejection of diagnosis is less, so there is an effect of preventing the measurement object from avoiding the diagnosis and voluntary participation in the diagnosis.
또한, 본 발명에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치는, 판단부분이 사용자의 세타 대역 주파수 성분의 크기, 알파 대역 주파수 성분의 형상, 좌뇌와 우뇌의 균형, 과각성 상태여부를 종합적으로 확인하여 사용자의 경도인지장애 또는 치매 여부 판단을 수행함에 따라, 치매 여부뿐만 아니라 치매로 이루어질 수 있는 경도인지장애 또한 확인할 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, the apparatus for diagnosing dementia using EEG analysis according to the present invention comprehensively checks the size of the theta band frequency component of the user, the shape of the alpha band frequency component, the balance between the left brain and the right brain, and whether the user is in hyper-arousal state. There is an effect of being able to confirm not only whether dementia is present, but also mild cognitive impairment that can be made up of dementia by performing the determination of whether the person has mild cognitive impairment or dementia.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치에서 단일의 센싱전극을 통해 센싱된 사용자의 뇌파신호에서 우세한 주파수 대역을 산출하는 방법의 예를 도시한 것이다.1 shows an apparatus for diagnosing dementia using EEG analysis according to a preferred embodiment of the present invention.
2 shows an example of a method of calculating a dominant frequency band from a user's EEG signal sensed through a single sensing electrode in the apparatus for diagnosing dementia using EEG analysis according to a preferred embodiment of the present invention.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다.Hereinafter, a preferred embodiment of the apparatus for diagnosing dementia using EEG analysis of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 또한 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는 것이 바람직하다.Like reference numerals in each figure denote like elements. In addition, specific structural or functional descriptions for the embodiments of the present invention are only exemplified for the purpose of describing the embodiments according to the present invention, and unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms They have the same meaning as commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present specification. It is preferable not to
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치를 도시한 것이고, 도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치에서 단일의 센싱전극을 통해 센싱된 사용자의 뇌파신호에서 우세한 주파수 대역을 산출하는 방법의 예를 도시한 것이다.1 shows a dementia diagnosis apparatus using EEG analysis according to a preferred embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a dementia diagnosis apparatus using EEG analysis according to a preferred embodiment of the present invention. An example of a method of calculating the dominant frequency band from the user's EEG signal is shown.
도 1을 참조하여 설명하자면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치(100)는 의자 또는 소파 등에 착석 중인 폐안 시의 사용자의 뇌파신호와 개안 상태에서 시청각을 통해 외부자극 부여 상황에서의 사용자의 뇌파신호를 연속적으로 측정하여 치매를 진단할 수 있으며, 센싱부(110), 샘플링부(120), 판단부(130) 및 출력부(140)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the
센싱부(110)는 사용자의 전전두엽영역에 해당하는 두부(H)의 전면 좌우측에 접촉되는 복수의 센싱전극으로 마련되어, 사용자의 뇌파신호를 센싱할 수 있으며, 제1 센싱부분(112) 및 제2 센싱부분(114)을 포함할 수 있다. The
제1 센싱부분(112)은 사용자의 전전두엽영역에 해당하는 이마의 좌측영역에 접촉되는 적어도 둘 이상의 센싱전극(E)으로 마련되고, 제2 센싱부분(114) 또한 제1 센싱부분(112)과 동일한 적어도 둘 이상의 센싱전극(E)으로 마련되되, 사용자의 이마영역에서 이마의 중심을 기준으로 제1 센싱부분(112)의 접촉위치와 대칭을 이루는 우측영역에 접촉되는 형태로 배치될 수 있다. 즉, 제1 센싱부분(112)과 제2 센싱부분(114)은 상호 쌍을 이루는 센싱전극(E)이 사용자의 이마를 기준으로 각각 좌측과 우측 영역에 나누어 배치된 형태로 마련될 수 있으며, 제1 센싱부분(112)을 구성하는 센싱전극(E)의 수 또한 제2 센싱부분(114)을 구성하는 센싱전극(E)의 수는 동일하게 마련될 수 있으며, 각 센싱전극(E)이 사용자 이마의 중심영역을 기준으로 상호 대칭을 이루는 위치에 접촉될 수 있도록, 센싱부(110)는 사용자의 이마 좌우측영역에서 제1 센싱부분(112) 및 제2 센싱부분(114)의 접촉상태가 유지되도록, 사용자의 두부(H) 상에 고정 가능한 밴드 형태로 마련되되, 사용자의 이마와 접촉하는 내측 방향으로 제1 센싱부분(112)을 이루는 센싱전극(E)과 제2 센싱부분(114)을 이루는 센싱전극(E)이 대칭을 이루며 배치되는 고정부분(미도시)이 더 포함된 형태로 마련될 수 도 있다. 또한, 센싱부(110)는 사용자의 눈의 깜빡임, 움직임 등에 의한 아티팩트 및 노이즈의 발생을 최소화하고, 세타파의 원활한 측정이 가능하도록, 전체 센싱 과정에서 사용자가 폐안 상태로 의자 또는 소파 등에 착석 중인 상태에서의 뇌파신호를 측정하는 과정이 마련될 수 있다. 이러한 센싱부(110)를 통한 폐안 상태 사용자의 뇌파신호 센싱은, 치매 환자의 세타 대역 주파수 성분의 크기가 정상인에 비해 큰 값으로 측정된다는 점에 근거한 것이며, 세타파가 기억 회상 또는 명상 등의 조용한 집중상태에서 비교적 잘 관찰되는 성질을 가짐에 따라, 세타파의 발생을 유도하는 방식으로 이루어진다.The
샘플링부(120)는 센싱부(110)를 구성하는 복수의 센싱전극(E)으로부터 센싱된 각각의 뇌파신호를 미리 설정된 샘플링 간격(Fixed sampling interval) 단위로 분할한 시계열정보 형태의 분할뇌파정보를 생성할 수 있다. 여기서, 샘플링부(120)는 도 2에서와 같이, 각 센싱전극(E)으로부터 시간(T)-응답(R) 그래프 형태로 센싱되는 뇌파신호를 1 초(Sec) 단위로 분할할 수 있다. 다시 말해, 샘플링부(120)에서 생성하는 분할뇌파정보는 각 센싱전극(E)으로부터 센싱된 뇌파신호를 1초 단위로 분할한 단위 정보의 형태이다.The
첨부된 도면을 참조하여 판단부(130)를 구성하는 세부 구성을 설명하기에 앞서, 본 발명의 판단부(130)에 의한 치매여부 판단의 기준이 되는 GFS의 동기화 값 산출에 대하여 간략하게 설명하자면, 판단부(130)는 뇌의 활동에서 관측되는 전기적 활동에 대하여 센싱부(110)를 구성하는 복수의 센싱전극(E)을 통해 얻어진 EGG(Electroencephalogram, 뇌전도) 파형을 해석하고, 일반인의 EGG파형의 해석결과와 비교함으로써 사용자(=측정대상)의 치매 또는 치매로 발전될 수 있는 경도인지장애 여부를 판단하는 것을 목적으로 한다. 이때, 판단부(130)는 시간(T)-응답(R)그래프 형태로 나타나는 EGG파형으로부터 치매 또는 경도인지장애여부 판단의 근거가 되는 알파(Alpha)파, 베타(Beta)파, 감마(Gamma)파, 델타(Delta)파, 세타(Theta)파에 해당하는 주파수 대역의 파형, 크기 등을 확인하는 것을 기본으로 한다. 여기서, EGG 파형은 복수의 센싱전극(E)을 사용하여 센싱되기 때문에 각각의 센싱전극(E)에서 측정된 신호 사이의 동기화 값을 계산하여, 각 센싱전극(E)에서 센싱한 EGG파형의 동기화 정도를 확인함으로써, 복수개의 EGG 파형으로도 동일한 판단이 적용될 수 있게 된다. 후술할 판단부(130)의 판단부분(138)은 측정대상의 치매 또는 경도인지장애 여부를 명확하게 판단할 수 있도록, 정상인들의 EGG 파형, 알파(Alpha), 베타(Beta), 감마(Gamma), 델타(Delta) 및 세타(Theta) 주파수 대역별 동기화 값에 대한 통계적 데이터가 기 저장되되, 이후의 산출 값에 의해 통계적 데이터의 갱신이 가능한 데이터베이스가 포함된 형태로 마련될 수 있다.Before describing the detailed configuration of the
도 1 내지 도 2를 참조하여, 상술한 내용에 근거한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 판단부(130)는 GFS(Global Field Synchronization)를 이용하여 샘플링부(120)로부터 생성된 분할뇌파정보의 동기화 값을 산출하고, 미리 지정된 주파수 대역별 동기화 값 산출결과를 통해 사용자의 치매여부를 판단할 수 있으며, 변환부분(132), 분류부분(134), 산출부분(136) 및 판단부분(138)을 포함할 수 있다.1 to 2 , the
변환부분(132)은 샘플링부(120)에서 생성된 분할뇌파정보를 푸리에 변환(Fourier transform)을 통해 주파수 영역으로 변환한 변환뇌파정보를 생성할 수 있다. The
분류부분(124)은 변환뇌파정보를 미리 지정된 복수의 주파수 대역별로 분류할 수 있다. 여기서, 변환뇌파정보를 1Hz 내지 3.5Hz의 델타(Delta) 대역, 3.5Hz 내지 7Hz의 세타(Theta) 대역, 8Hz 내지 12Hz의 알파(Alpha) 대역, 13Hz 내지 30Hz의 베타(Beta) 대역 또는 31Hz 내지 50Hz의 감마(Ganna) 대역 중 적어도 어느 하나의 주파수 대역으로 분류한다.The classification unit 124 may classify the transformed EEG information for each of a plurality of predetermined frequency bands. Here, the converted EEG information 1Hz to 3.5Hz delta (Delta) band, 3.5Hz to 7Hz theta (Theta) band, 8Hz to 12Hz alpha (Alpha) band, 13Hz to 30Hz beta (Beta) band or 31Hz to It is classified as at least one frequency band among 50 Hz gamma bands.
즉, 도 2에서와 같이 변환부분(132)은 푸리에 변환을 통해 1초 단위로 분할된 시간(T)-응답(R) 그래프 형태의 분할뇌파정보를 주파수(F)-응답(R) 그래프 형태의 변환뇌파정보로 변환하고, 분류부분(134)은 각각 알파(Alpha)파, 베타(Beta)파, 감마(Gamma)파, 델타(Delta)파, 세타(Theta)파 주파수 대역으로 변환뇌파정보를 분류하게 된다.That is, as shown in FIG. 2, the
또한, 산출부분(136)은 분류부분(134)에 의해 분류된 주파수 대역에 대해 변환뇌파정보의 복소수 값을 산출하고, 복소평면 상에서의 산출된 복소수 값의 실수부와 허수부 좌표에 대한 주성분 분석(PCA, Principle Component Analysis)을 통해 적어도 둘 이상의 고유치를 획득하고, 획득한 적어도 둘 이상의 고유치로부터 동기화 값을 산출한다.In addition, the
좀 더 상세히 설명하자면, 주파수 영역으로 변환된 변환뇌파정보는 실수부와 허수부로 나누어지는 복소수 값을 가지며, 복소수 값은 복소평면에 분류부분(134)에 의해 분류된 주파수 대역별로 나타낼 수 있다. 위와 같은 방법으로 산출부분(136)은 복수의 센싱전극(E)으로부터 센싱한 각각의 뇌파신호를 샘플링부(120), 변화부분(132) 및 분류부분(134)을 통해 푸리에 변환 후 실수부와 허수부로 이루어진 복소평면에 나타내게 된다. 산출부분(136)은 분류부분(134)에 의해 분류된 주파수 대역별로 센싱전극(E)의 수만큼의 값을 복소평면에 나타낼 수 있다. 이후, 산출부분(136)은 복소평면의 실수부와 허수부의 좌표를 이용해서 주성분 분석(PCA, Principle Component Analysis)을 실시하여 고유치 중 가장 큰 값이며 주성분 분석에서의 첫 번째 성분(firstprinciplecomponent)인 제1 고유치(P(f)1)를 얻고, 첫 번째 성분과 직교하는 성질을 가진 두 번째 성분(secondprinciplecomponent)에 해당하는 제2 고유치(P(f)2)를 얻게 된다. 주성분 분석으로 얻어진 두 개의 고유치에 대해 아래의 <식 1>에 대입하면 동기화 값(GFS 값, S(f))을 얻을 수 있으며, 여기서, 동기화 값(S(f))은 0과 1 사이의 값을 가지면서, 1에 가까울수록 복수의 센싱전극(E)을 통해 센싱한 뇌파신호가 동기화된 신호인 것으로 판단하고, 0에 가까울수록 동기화되니 않은 신호인 것으로 판단하게 된다.In more detail, the transformed EEG information transformed into the frequency domain has a complex value divided into a real part and an imaginary part, and the complex value can be represented for each frequency band classified by the
<식 1><
S(f): 동기화 값S(f): Synchronization value
P(f)1: 제1 고유치P(f) 1 : first eigenvalue
P(f)2: 제2 고유치P(f) 2 : second eigenvalue
판단부분(138)은 산출부분(136)으로 산출된 미리 지정된 복수의 주파수 대역 중 적어도 어느 하나의 주파수 대역에 대한 변환뇌파정보의 동기화 값의 크기에 따라 치매 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 판단부분(138)은 상술한 바와 같이, 사용자(=측정대상)의 뇌파신호로부터 얻어낸 주파수 대역별 동기화 값을 기 저장된 정상인의 뇌파신호로부터 언어낸 주파수 대역별 동기화 값과 비교하여 경도인지장애 또는 치매 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 판단부분(138)은 사용자의 세타 대역 주파수 성분의 크기, 알파 대역 주파수 성분의 형상, 좌뇌와 우뇌의 균형, 과각성 상태여부를 종합적으로 확인하여, 사용자의 경도인지장애 또는 치매 여부 판단을 수행한다.The
여기서, 판단부분(138)은 사용자의 세타 대역 주파수 성분의 크기를 확인하기 위해, 산출부분(136)이 사용자로부터 측정한 뇌파신호로부터 산출한 세타 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하였는지 여부(=동기화된 신호인지 여부)를 확인하고, 초과한 것으로 확인된 사용자의 세타 대역의 변환뇌파정보가 이루는 주파수 성분의 크기가 기 저장된 정상인의 세타 대역의 변환뇌파정보가 이루는 주파수 성분의 크기보다 큰 경우에 한하여, 차이의 크기에 비례하여 증가하는 수치를 포함시켜 제1 결과정보를 생성한다.Here, the
또한, 판단부분(138)은 알파 대역 주파수 성분의 형상을 확인하기 위해, 산출부분(136)이 사용자로부터 측정한 뇌파신호로부터 산출한 알파 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하였는지 여부(=동기화된 신호인지 여부)를 확인하고, 초과한 것으로 확인된 사용자의 알파 대역의 변환뇌파정보가 이루는 주파수의 형상을 정상인의 알파 대역의 변환뇌파정보가 이루는 주파수 형상과 이미지 프로세싱을 통한 주파수 형상의 면적 비교, 피크(Peak) 값의 상한 평균값 및 하한 평균값의 차 값의 비교를 통해 형상의 차이 또는 사용자의 알파 대역의 변환뇌파정보가 이루는 주파수의 진폭과 정상인의 알파 대역의 변환뇌파정보가 이루는 주파수의 진폭의 차이 중 적어도 어느 하나를 수치화하여 제2 결과정보를 생성한다.In addition, the
그리고, 판단부분(138)은 사용자의 좌뇌와 우뇌의 균형 여부를 확인하기 위해, 산출부분(136)이 사용자로부터 측정한 뇌파신호로부터 산출한 델타, 세타, 알파, 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하였는지 여부(=동기화된 신호인지 여부)를 확인하고, 초과한 것으로 확인된 동기화 값 중, 제1 센싱부분(112)을 이루는 복수의 에서 센싱된 뇌파신호에 대한 제1 동기화 값과 제2 센싱부분(122)에서 센싱된 뇌파신호에 대한 제2 동기화 값의 차 연산 결과 값의 크기에 비례하여 증가하는 수치를 포함시켜 제3 결과정보를 생성한다.And, the
또한, 판단부분(138)은 사용자의 과각성 상태 여부를 확인하기 위해, 산출부분(136)이 사용자로부터 측정한 뇌파신호로부터 산출한 델타, 세타, 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하였는지 여부(=동기화된 신호인지 여부)를 확인하고, 초과한 것으로 확인된 사용자의 델타 및 세타 대역의 변환뇌파정보와 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보의 비(Ratio)를 확인하고, 델타 및 세타 대역의 변환뇌파정보를 1로 하여, 델타 및 세타 대역의 변환뇌파정보 대비 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보 비율을 수치화하여 제4 결과정보를 생성한다.In addition, the
이후, 판단부분(138)은 산출한 제1, 제2, 제3 및 제4 결과정보에 가중치를 가하여 사용자의 경도인지장애 또는 치매 여부를 판단하기 위한 종합지수를 산출할 수 있다. 종합지수 산출은 제3 및 제4 결과정보보다 치매여부 판단에 큰 비중을 가지는 제1 및 제2 결과정보에 큰 가중치를 적용하여 이루어 질 수 있으며, 산출된 종합지수는 백분율 형태로 나타날 수 있다.Thereafter, the
출력부(140)는 상술한 판단부분(138)의 판단결과를 수치화된 정보 형태로 출력할 수 있다. 여기서, 출력부(140)는 판단부분(138)에 의해 산출된 종합지수가 디스플레이 되는 디스플레이 장치 또는 문서의 형태로 인쇄되는 인쇄 장치 중 적어도 어느 하나의 출력장치 형태로 마련될 수 있다.The
즉, 본 발명에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치는, 센싱부를 이루는 복수의 센싱전극이 사용자의 이마 좌우영역에 비 접착형태로 접촉되어 측정 대상의 뇌파신호 센싱이 가능해짐에 따라, 두부에 삽입되는 침습형 또는 접착되는 접착형 센서를 통한 뇌파 측정 방식에 비하여 측정 대상자의 진단 거부감이 적기 때문에, 측정 대상자의 진단 회피 발생 방지 및 자발적 진단 참여를 기대할 수 있는 효과가 있다.That is, in the apparatus for diagnosing dementia using EEG analysis according to the present invention, a plurality of sensing electrodes constituting the sensing unit are in contact with the left and right regions of the user's forehead in a non-adhesive form to enable sensing of EEG signals of the measurement target, and are inserted into the head Compared to the EEG measurement method using an invasive or adhesive adhesive sensor, the measurement object's rejection of diagnosis is less, so there is an effect of preventing the measurement object from avoiding the diagnosis and voluntary participation in the diagnosis.
또한, 본 발명에 따른 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치는, 판단부분이 사용자의 세타 대역 주파수 성분의 크기, 알파 대역 주파수 성분의 형상, 좌뇌와 우뇌의 균형, 과각성 상태여부를 종합적으로 확인하여 사용자의 경도인지장애 또는 치매 여부 판단을 수행함에 따라, 치매 여부뿐만 아니라 치매로 이루어질 수 있는 경도인지장애 또한 확인할 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, the apparatus for diagnosing dementia using EEG analysis according to the present invention comprehensively checks the size of the theta band frequency component of the user, the shape of the alpha band frequency component, the balance between the left brain and the right brain, and whether the user is in hyper-arousal state. There is an effect of being able to confirm not only whether dementia is present, but also mild cognitive impairment that can be made up of dementia by performing the determination of whether the person has mild cognitive impairment or dementia.
상기한 본 발명의 실시 예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허 청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The above-described embodiments of the present invention are disclosed for the purpose of illustration, and those skilled in the art with common knowledge about the present invention will be able to make various modifications, changes, and additions within the spirit and scope of the present invention, such modifications, changes and additions should be regarded as belonging to the following claims.
100: 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치
110: 센싱부
112: 제1 센싱부분
114: 제2 센싱부분
120: 샘플링부
130: 판단부
132: 변환부분
134: 분류부분
136: 산출부분
138: 판단부분
140: 출력부
H: 사용자(=측정 대상자)의 두부
E: 센싱전극100: Dementia diagnosis device using EEG analysis
110: sensing unit
112: first sensing part
114: second sensing part
120: sampling unit
130: judgment unit
132: conversion part
134: classification part
136: output part
138: judgment part
140: output unit
H: head of user (= measurement subject)
E: sensing electrode
Claims (10)
상기 센싱부로부터 센싱된 뇌파신호를 미리 설정된 샘플링 간격(Fixed sampling interval) 단위로 분할한 시계열정보 형태의 분할뇌파정보를 생성하는 샘플링부;
GFS(Global Field Synchronization)를 이용하여 상기 샘플링부로부터 생성된 분할뇌파정보의 동기화 값을 산출하고, 미리 지정된 주파수 대역별 동기화 값 산출결과를 통해 사용자의 치매여부를 판단하는 판단부; 및
상기 판단부의 판단결과를 수치화된 정보 형태로 출력하는 출력부;를 포함하며,
상기 센싱부는,
사용자의 전전두엽영역에 해당하는 두부의 중심 기준으로 좌측영역에 접촉되는 적어도 둘 이상의 센싱전극으로 마련되는 제1 센싱부분; 및
사용자의 전전두엽영역에 해당하는 두부의 중심 기준으로 상기 제1 센싱부분의 접촉위치와 대칭을 이루는 우측영역에 접촉되는 적어도 둘 이상의 센싱전극으로 마련되는 제2 센싱부분;을 포함하며,
상기 샘플링부는 각 센싱전극으로부터 센싱된 뇌파신호로부터 개별적인 분할뇌파신호를 생성하고,
상기 판단부는,
상기 분할뇌파정보를 푸리에 변환(Fourier transform)을 통해 주파수 영역으로 변환한 변환뇌파정보를 생성하는 변환부분;
상기 변환뇌파정보를 미리 지정된 복수의 주파수 대역별로 분류하는 분류부분;
상기 분류부분에 의해 분류된 주파수 대역에 대해 상기 변환뇌파정보의 복소수 값을 산출하고, 복소평면 상에서의 산출된 복소수 값의 좌표에 대한 주성분 분석(PCA, Principle Component Analysis)을 통해 적어도 둘 이상의 고유치를 획득하고, 획득한 적어도 둘 이상의 고유치로부터 동기화 값을 산출하는 산출부분; 및
상기 산출부분으로 산출된 미리 지정된 복수의 주파수 대역 중 적어도 어느 하나의 주파수 대역에 대한 변환뇌파정보의 동기화 값을 통해 치매여부를 판단하는 판단부분;을 포함하며,
상기 산출부분은 주성분 분석을 통해 획득한 변환뇌파정보의 고유치 중, 가장 큰 값을 가지는 제1 고유치(P1, First Principle Component) 및 상기 제1 고유치와 직교하는 성질을 가지는 제2 고유치(Second Principle Component)를 산출하고, 산출된 제1 및 제2 고유치를 아래의 수식 1에 대입하여 동기화 값을 산출하며,
(수식 1)
S(f): 동기화 값
P(f)1: 제1 고유치
P(f)2: 제2 고유치
상기 분류부분은 상기 변환뇌파정보를 1Hz 내지 3.5Hz의 델타(Delta) 대역, 3.5Hz 내지 7Hz의 세타(Theta) 대역, 8Hz 내지 12Hz의 알파(Alpha) 대역, 13Hz 내지 30Hz의 베타(Beta) 대역 또는 31Hz 내지 50Hz의 감마(Ganna) 대역 중 적어도 어느 하나의 주파수 대역으로 분류하고,
상기 판단부분은 상기 산출부분이 상기 제1 및 제2 센싱부분에서 센싱한 뇌파신호로부터 산출한 세타 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하는지 여부와, 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 세타 대역의 변환뇌파정보의 파형이 이루는 크기에 따라 제1 결과정보를 생성하며,
상기 판단부분은 상기 산출부분이 상기 제1 및 제2 센싱부분에서 센싱한 뇌파신호로부터 산출한 알파 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하는지의 여부와, 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 알파 대역의 변환뇌파정보가 이루는 파형과 기 저장된 기준 파형의 일치 정도에 따라 제2 결과정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치.
a sensing unit provided with a plurality of sensing electrodes in contact with the front left and right sides of the head corresponding to the prefrontal region of the user and sensing the user's EEG signal;
a sampling unit for generating segmented EEG information in the form of time series information obtained by dividing the EEG signal sensed by the sensing unit into units of a preset sampling interval;
a determination unit that calculates a synchronization value of the segmented EEG information generated from the sampling unit using Global Field Synchronization (GFS), and determines whether the user has dementia through a predetermined synchronization value calculation result for each frequency band; and
and an output unit for outputting the determination result of the determination unit in the form of numerical information;
The sensing unit,
a first sensing portion provided with at least two sensing electrodes in contact with the left region with respect to the center of the head corresponding to the prefrontal region of the user; and
A second sensing part provided with at least two sensing electrodes in contact with the right region symmetrical to the contact position of the first sensing part with respect to the center of the head corresponding to the prefrontal region of the user;
The sampling unit generates an individual divided EEG signal from the EEG signal sensed by each sensing electrode,
The judging unit,
a transformation unit for generating transformed EEG information by converting the divided EEG information into a frequency domain through a Fourier transform;
a classification unit for classifying the transformed EEG information into a plurality of predetermined frequency bands;
The complex value of the transformed EEG information is calculated for the frequency band classified by the classification part, and at least two or more eigenvalues are obtained through Principle Component Analysis (PCA) for the coordinates of the calculated complex value on the complex plane. a calculation unit for obtaining and calculating a synchronization value from the obtained at least two or more eigenvalues; and
a determination part for determining whether dementia is present through the synchronization value of the converted EEG information for at least one frequency band among a plurality of pre-designated frequency bands calculated by the calculation part;
The calculation part includes a first eigenvalue (P1, First Principle Component) having the largest value among eigenvalues of transformed EEG information obtained through principal component analysis and a second eigenvalue having a property orthogonal to the first eigenvalue (Second Principle Component) ), and substituting the calculated first and second eigenvalues into Equation 1 below to calculate a synchronization value,
(Formula 1)
S(f): Synchronization value
P(f) 1 : first eigenvalue
P(f) 2 : second eigenvalue
The classification part divides the converted EEG information into a delta band of 1 Hz to 3.5 Hz, a theta band of 3.5 Hz to 7 Hz, an alpha band of 8 Hz to 12 Hz, a beta band of 13 Hz to 30 Hz. Or classify into at least one frequency band of 31 Hz to 50 Hz gamma (Ganna) band,
The determination part determines whether the synchronization value of the converted EEG information of the theta band calculated from the EEG signals sensed by the first and second sensing parts by the calculation part exceeds a preset reference value, and a preset reference value Generates the first result information according to the size of the waveform of the converted EEG information of the theta band confirmed to have exceeded
The determination unit determines whether the synchronization value of the converted EEG information of the alpha band calculated from the EEG signals sensed by the first and second sensing units by the calculation unit exceeds a preset reference value, and a preset standard Dementia diagnosis apparatus using EEG analysis, characterized in that the second result information is generated according to the degree of matching between the waveform formed by the converted EEG information of the alpha band confirmed to exceed the value and the pre-stored reference waveform.
상기 판단부분은 상기 산출부분이 상기 제1 및 제2 센싱부분에서 센싱한 뇌파신호로부터 산출한 델타, 세타, 알파, 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값 중, 상기 제1 센싱부분을 이루는 복수의 센싱전극에서 센싱된 뇌파신호에 대한 제1 동기화 값과 상기 제2 센싱부분을 이루는 복수의 센싱전극에서 센싱된 뇌파신호에 대한 제2 동기화 값이 각각 미리 설정한 기준 값을 초과는지 여부와, 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 델타, 세타, 알파, 베타, 감마 대역의 변환뇌파정보 각각에 대한 제1 동기화 값과 제2 동기화 값의 차 연산 결과 값의 크기에 따라 제3 결과정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치.
According to claim 1,
The determination part constitutes the first sensing part among the synchronization values of the converted EEG information of the delta, theta, alpha, beta and gamma bands calculated by the calculation part from the EEG signals sensed by the first and second sensing parts. Whether the first synchronization value for the EEG signal sensed by the plurality of sensing electrodes and the second synchronization value for the EEG signal sensed by the plurality of sensing electrodes constituting the second sensing part exceed a preset reference value, respectively; , the third result according to the size of the difference calculation result value between the first synchronization value and the second synchronization value for each of the converted EEG information in the delta, theta, alpha, beta, and gamma bands confirmed to have exceeded the preset reference value Dementia diagnosis device using EEG analysis, characterized in that it generates information.
상기 판단부분은 상기 산출부분이 상기 제1 및 제2 센싱부분에서 센싱한 뇌파신호로부터 산출한 델타, 세타, 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보의 동기화 값이 미리 설정한 기준 값을 초과하는지의 여부와, 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 델타 및 세타 대역의 변환뇌파정보와 미리 설정한 기준 값을 초과한 것으로 확인된 베타 및 감마 대역의 변환뇌파정보가 이루는 비(Ratio)에 따라 제4 결과정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치.
9. The method of claim 8,
The determination unit determines whether the synchronization value of the converted EEG information of the delta, theta, beta and gamma bands calculated from the EEG signals sensed by the first and second sensing units by the calculation unit exceeds a preset reference value. and, according to the ratio between the converted EEG information in the delta and theta bands confirmed to have exceeded the preset reference value and the converted EEG information in the beta and gamma bands confirmed to exceed the preset reference value 4 Dementia diagnosis device using EEG analysis, characterized in that it generates result information.
상기 판단부분은 상기 제1, 제2, 제3 및 제4 결과정보 각각에 대하여 서로 다른 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 제1, 제2, 제3 및 제4 결과정보를 합산하여 사용자의 치매여부에 따른 종합지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 뇌파분석을 이용한 치매 진단장치.10. The method of claim 9,
The determination part applies different weights to each of the first, second, third and fourth result information, and adds the weighted first, second, third and fourth result information to the user's dementia Dementia diagnosis device using EEG analysis, characterized in that it calculates a composite index according to whether or not there is.
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---|---|---|---|---|
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KR20100032054A (en) * | 2008-09-17 | 2010-03-25 | 인제대학교 산학협력단 | Apparatus and method for alzheimer's disease diagnosis using eeg(electroencephalogram) analysis |
KR102151497B1 (en) * | 2019-12-02 | 2020-09-04 | 가천대학교 산학협력단 | Method, System and Computer-Readable Medium for Prescreening Brain Disorders of a User |
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