KR102471935B1 - 뇌질환 종합적 분석 시스템 - Google Patents

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dementia
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Abstract

뇌질환 종합적 분석 시스템을 개시한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 뇌질환 의심환자의 전전두엽으로부터 반사된 반사광량, 뇌파 및 맥파를 뇌질환 검사장치로부터 수신한 후 분석하여 뇌질환 가능성을 진단하는 뇌질환 진단장치에 있어서, 상기 뇌질환 검사장치가 상기 뇌질환 의심환자의 전전두엽으로 광을 조사하도록 제어하는 제어부와 반사광량으로부터 옥시 헤모글로빈 농도 및 디옥시 헤모글로빈 농도를 도출하고, 도출된 농도로부터 상기 뇌질환 의심환자의 치매 여부를 분석하는 제1 분석부와 뇌파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 여부를 분석하는 제2 분석부 및 맥파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 뇌혈관의 상태를 분석하는 제3 분석부를를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치를 제공한다.

Description

뇌질환 종합적 분석 시스템{System for Analyzing Brain Diseases Comprehensively}
본 실시예는 치매, 퇴행성 뇌질환 등을 포함하는 뇌질환을 종합적으로 분석할 수 있는 시스템에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
종래에 치매나 퇴행성 뇌질환, 보다 구체적으로 치매를 진단하기 위해 다음과 같은 과정으로 진행되었다.
먼저, 치매의 가능성이 존재하는지, 치매 관련 증상을 확인하여 의심환자를 선별해두고, MMSE(Mini Mental Status Examination)와 같은 설문지를 이용하여 치매의 가능성을 갖는 환자인지를 판단한다.
이후, 병력을 확인하고, 신체 검사, 혈액검사, 일상생활 기능평가 및 인지 기능평가 등 치매 여부를 구체적으로 확인하기 위한 임상적 평가가 수행되며, 치매인 것으로 의심되는 환자들에게 뇌영상 MRI 또는 PET 등 구체적인 증거를 토대로 치매를 확진하였다.
이때, 종래의 치매 진단과정에서 환자가 치매의 가능성을 갖는 환자인지 확인하는데 사용되는 MMSE는 환자의 인지 기능을 평가하기 위한 검사지인데, 환자가 MMSE에 기재된 다양한 질문에 대해 답을 할 수 있는지 여부를 토대로 치매의 가능성을 갖는 환자인지 판단하도록 한다.
그러나 종래의 MMSE와 같은 검사지는 검사지 내 질문을 정확히 이해하는 환자들에 대해서는 어느 정도 정확히 치매의 가능성을 판단하게 할 수 있으나, 질문 자체를 정확히 이해하지 못하는 환자들에게는 부정확한 판단결과를 유발하게 된다. 즉, 치매가 아니어서 질문에 대한 대답은 온전히 할 수 있으나, MMSE에 기재된 질문 자체를 이해하지 못하여 엉뚱한 대답을 하는 환자는 MMSE의 검사 결과로는 치매 가능성을 갖는 환자로 분류될 수 있다. 이러한 문제로 인해, 전술한 환자는 불펼요한 검사 과정을 거쳐 치매 가능성 판단을 받아야만 하는 불편이 존재하였다.
더욱이, 이와 같은 검사로는 의심환자를 치매 가능성을 갖는 환자 및 그렇지 않은 환자로만 구분이 될 수 있을 뿐, 치매 가능성을 갖는 환자를 보다 구체적으로 어느 정도의 치매 증상을 보이는 환자인지 구분이 불가능하다.
[선행기술문헌번호]
일본공개특허공보 제2021-045208호
본 발명의 일 실시예는, 치매 또는 퇴행성 뇌질환 등 뇌질환을 종합적으로 분석하여 의료인에 제공할 수 있는 뇌질환 분석 시스템을 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 뇌질환 의심환자의 전전두엽으로부터 반사된 반사광량, 뇌파 및 맥파를 뇌질환 검사장치로부터 수신한 후 분석하여 뇌질환 가능성을 진단하는 뇌질환 진단장치에 있어서, 상기 뇌질환 검사장치가 상기 뇌질환 의심환자의 전전두엽으로 광을 조사하도록 제어하는 제어부와 반사광량으로부터 옥시 헤모글로빈 농도 및 디옥시 헤모글로빈 농도를 도출하고, 도출된 농도로부터 상기 뇌질환 의심환자의 치매 여부를 분석하는 제1 분석부와 뇌파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 여부를 분석하는 제2 분석부 및 맥파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 뇌혈관의 상태를 분석하는 제3 분석부를를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치를 제공한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 제2 분석부는 상기 뇌질환 검사장치가 측정한 뇌파 측정결과를 주파수 영역으로 변환하여 뇌파의 스펙트럼을 도출하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 제2 분석부는 뇌파의 스펙트럼 결과를 토대로 상기 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 여부를 분석하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 제2 분석부는 딥러닝 모델을 이용하여 뇌질환 의심환자의 뇌파의 스펙트럼으로부터 상기 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 여부를 분석하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 제2 분석부는 1차원 합성곱 신경망 모델을 이용하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 제3 분석부는 맥파 측정결과로부터 심박출 세기, 혈관의 탄성도 및 잔혈량 중 일부 또는 전부를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 제3 분석부는 맥파 측정결과를 토대로, 딥러닝 모델을 이용해 상기 뇌질환 의심환자의 뇌혈관의 상태를 분석하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 뇌질환 진단장치는 상기 제2 분석부가 이용하는 딥러닝 모델 및 상기 제3 분석부가 이용하는 딥러닝 모델을 저장하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 뇌질환 의심환자의 치매 또는 뇌질환 가능성을 진단하는 뇌질환 진단시스템에 있어서, 기 설정된 파장대역의 광을 환자의 전전두엽으로 조사한 후 환자의 전전두엽으로부터 반사된 반사광을 수광하고, 환자의 뇌파 및 맥파를 검사하는 뇌질환 검사장치 및 상기 뇌질환 검사장치가 수광한 반사광량으로부터 옥시 헤모글로빈 농도 및 디옥시 헤모글로빈 농도를 도출하고, 도출된 농도로부터 상기 뇌질환 의심환자의 치매 여부를 진단하고, 상기 뇌질환 검사장치가 검사한 뇌파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매여부를 진단하고, 상기 뇌질환 검사장치가 검사한 맥파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 뇌혈관 상태를 분석하는 뇌질환 진단장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 시스템을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예의 일 측면에 따르면, 치매 또는 퇴행성 뇌질환 등 뇌질환을 종합적으로 분석함으로서, 상대적으로 정확한 분석 결과를 의료인에 제공할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 분석 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 검사장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 검사장치가 위치에 따라 장착된 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 검사장치가 장착된 위치에 따라 획득되는 파형을 도시한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 진단장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 분석부가 분석한 환자의 헤모글로빈 농도를 도시한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 분석부가 분석한 좌뇌와 우뇌의 조직 활성도 차이값의 통계치를 도시한 그래프이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 제3 분석부가 분석한 환자의 맥파를 도시한 그래프이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 분석 시스템이 분석한 분석결과를 예시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에서, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서 "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해서 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 본 발명의 각 실시예에 포함된 각 구성, 과정, 공정 또는 방법 등은 기술적으로 상호간 모순되지 않는 범위 내에서 공유될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 진단 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 진단 시스템(100)은 검사통(110), 뇌질환 검사장치(120) 및 뇌질환 진단장치(130)를 포함한다.
통상적으로 인간이 후각기관으로 냄새를 맡으면 후각세포들은 냄새를 맡아 냄새에 따른 (생체)신호를 생성하고, 전전두엽은 후각세포들이 생성한 신호들을 받아 뇌의 후각을 관장하는 부분이 이를 처리할 수 있도록 신호를 재생성하여 해당 부분으로 전달한다. 전술한 과정을 거쳐 인간이 후각기관으로 맡은 냄새를 인지하게 된다. 이때, 나이가 들면서 후각세포들이 생성한 신호들을 받고 이를 재생성하는 전전두엽의 기능이 조금씩 퇴화되기 시작하는데, 치매 환자들에게서 특히 이러한 현상이 집중적으로 나타나는 것으로 밝혀지고 있다. 퇴화로 인해, 치매 환자들에게서는 비 치매환자와 동일한 후각자극이 가해지더라도 전전두엽의 활성도가 떨어지는 현상이 나타나거나, 동일한 후각자극의 처리를 위해 과도한 활성이 진행되는 현상이 나타나고 있다.
후각자극이 가해지는 상황에서, 치매 환자들에게는 좌뇌의 활성도와 우뇌의 활성도의 차이가 발생하는 것으로 밝혀지고 있다. 특히, 이러한 좌뇌의 활성도와 우뇌의 활성도의 차이는 치매의 등급에 따라 달라지는 것으로 나타난다. 치매 등급은 치매 증상이 발생하지 않은 비 치매환자, 뇌에 알츠하이머성 치매를 유발하는 성분인 베타 아밀로이드가 축적되어 있되 인지기능에는 이상이 없는(SNSB, CERAD, ADAS-cog 등의 인지기능 평가 점수가 제1 기준치 이하인) 전임상치매 환자, 베타 아밀로이드의 축적과 무관하게 인지 기능에 이상이 발생하기 시작한(전술한 인지기능 평가 점수가 기 설정된 구간 내에 위치) 경도인지장애 환자 및 베타 아밀로이드가 축적되었으며 인지 기능의 이상이 발생한(전술한 인지기능 평가 점수가 제2 기준이 이상인) 치매 환자로 분류될 수 있다. 비 치매환자에게서는 좌뇌와 우뇌의 활성도 차이가 거의 발생하지 않는 반면, 전임상치매 환자에서 경도인지장애 환자로 갈수록 활성도의 차이가 발생한다. 한편, 치매 환자에게는 좌뇌와 우뇌 전체의 활성도가 낮아져 오히려 양자의 활성도 차이는 감소하는 것으로 나타난다. 이러한 특성에 따라, 현재의 활성도 차이 값(절대값)의 분석으로 현재의 치매 등급(단계)이 분류될 수 있다. 또는, 이전에 측정되었던 활성도 차이값과 대비한 현재 측정한 활성도 차이값의 증감으로부터 현재의 치매 등급이 분류될 수 있다.
뿐만 아니라, 신경 세포 자체의 활성 저하나 뇌혈관의 탄성 등 혈관의 상태 저하로 인해 발생하는 퇴행성 뇌질환을 앓고 있는 환자에게서는 그렇지 않은 사람들과 뇌파 및 맥파가 차이나는 것으로 나타나고 있다.
뇌질환 진단 시스템(100)은 전술한 정보들을 파악하고 분석하여, 뇌질환 의삼환자에 알츠하이머성 치매, 루이소체 치매 또는 다양한 퇴행성 뇌질환 등의 가능성을 종합적으로 분석한다. 뇌질환 진단 시스템(100)은 분석한 정보를 의료인 또는 그의 단말에 제공함으로써, 의료인이 뇌질환을 진단함에 있어 충분한 근거자료로 활용할 수 있도록 한다.
검사통(110)은 환자의 후각기관과 기 설정된 거리만큼 떨어져 기 설정된 향을 제공한다.
전술한 대로, 뇌질환 의심환자가 뇌질환 중 알츠하이머성 치매의 가능성을 가지고 있는지 판단하기 위해, 후각 기능의 활성화로 인한 전전두엽의 활성화(헤모글로빈 농도 변화)가 판단되어야 한다. 뇌질환 검사장치(120)가 뇌질환 의심환자의 후각기능 활성도 또는 (그에 따른) 전전두엽의 조직 활성도를 검사하게 할 수 있도록, 검사통(110)은 기 설정된 향을 제공하여 뇌질환 의심환자의 후각기관이 향을 맡고 활성화될 수 있도록 한다.
다만, 검사통(110)이 각 뇌질환 의심환자에게 향을 제공하는 거리가 가변될 경우, 뇌질환 진단 시스템(100)의 진단 결과의 정확도가 떨어지는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해소하고자, 검사통(110)은 환자의 후각기관과 기 설정된 거리만큼 물리적으로 분리되도록 하는 구조를 가져, 모든 환자에게 동일한 거리만큼 떨어진 채로 향을 제공한다.
뇌질환 검사장치(120)는 뇌질환 의심환자의 기 설정된 부위에 부착되어, 후각/전전두엽의 기능 활성도, 좌뇌와 우뇌의 활성도 차이, 환자의 뇌파 및 환자의 맥파를 검사한다. 검사통(110)이 배치되어 뇌질환 의심환자에게 향을 제공하고 있어, 뇌질환 의심환자의 후각 기능이나 전전두엽의 기능은 활성화되고 있는 상태에 해당한다. 뇌질환 검사장치(120)는 뇌질환 의심환자의 기 설정된 부위에 부착되어, 검사통(110)에 의해 활성화된 뇌질환 의심환자의 후각/전전두엽의 기능 활성도, 좌뇌와 우뇌의 활성도 차이, 환자의 뇌파 및 환자의 맥파를 측정한다.
뇌질환 검사장치(120)는 기 설정된 부위에 부착된다. 뇌질환 검사장치(120)는 전술한 내용과 같은 측정을 위해, 이마부근, 특히 미간부에 부착될 수 있다. 전전두엽과 가까운 부위에 부착되어야 작은 크기로도 원활히 검사할 수 있으므로, 뇌질환 검사장치(120)는 뇌질환 의심환자의 이마부근에 부착된다.
뇌질환 검사장치(120)는 후각/전전두엽의 기능 활성도의 검사를 위해 전전두엽으로 이동하거나 기 이동한 헤모글로빈의 농도를 측정한다. 뇌질환 검사장치(120)는 후각 자극으로 인해 상대적으로 소량 또는 과량의 산소(헤모글로빈)가 전전두엽으로 제공되는지 여부를 검사한다. 이처럼, 뇌질환 검사장치(120)는 검사결과를 뇌질환 진단장치(130)로 전달한다.
뇌질환 검사장치(120)는 좌뇌에 대향하는 위치와 우뇌에 대향하는 위치 모두에서 헤모글로빈 농도를 측정한다. 뇌질환 검사장치(120)는 헤모글로빈 농도를 측정하되, 좌뇌에 대향하는 위치와 우뇌에 대향하는 위치 각각에서 이를 측정한다. 뇌질환 검사장치(120)는 측정한 결과를 뇌질환 진단장치(130)로 전달함으로써, 뇌질환 진단장치(130)가 좌뇌와 우뇌간 산소 소모량의 차이를 연산할 수 있도록 한다.
뇌질환 검사장치(120)는 신경 세포 자체의 활성을 검사하기 위해 뇌파를 측정한다. 루이소체 치매 환자와 비치매 환자 간의 뇌파 스펙트럼이 차이가 존재함을 이용하여, 뇌질환 검사장치(120)는 뇌질환 의심환자의 뇌파를 측정한다. 뇌질환 검사장치(120)는 측정 결과를 뇌질환 진단장치(130)로 전달한다.
또한, 뇌질환 검사장치(120)는 기타 퇴행성 뇌질환을 검사하기 위해 맥파를 측정한다. 기타 퇴행성 뇌질환은 주로 뇌혈관의 탄성도 등 혈관의 상태가 저하될 때 발생한다. 뇌질환 진단장치(130)가 혈관의 탄성도와 같은 상태를 판단할 수 있도록, 뇌질환 검사장치(120)는 뇌질환 의심환자의 맥파를 측정하여 뇌질환 진단장치(130)로 전달한다.
뇌질환 검사장치(120)의 구조에 대한 상세한 설명은 도 2 내지 4를 참조하여 후술한다.
뇌질환 검사장치(120)는 일 끝단에 뇌질환 진단장치(130)와 연결되는 커넥터(124)를 포함할 수 있다. 커넥터(124)는 뇌질환 진단장치(130)와 탈착됨으로써, 뇌질환 검사장치(120)와 뇌질환 진단장치(130)의 전기적 연결여부를 결정한다. 뇌질환 검사장치(120)는 뇌질환 의심환자에 부착되어 사용되기 때문에, 주기적으로 또는 매 사용시 교체의 필요성이 존재한다. 이에, 뇌질환 검사장치(120)만의 교체가 원활해질 수 있도록, 뇌질환 검사장치(120)는 뇌질환 진단장치(130)와 탈착되는 커넥터(124)를 포함할 수 있다.
뇌질환 진단장치(130)는 뇌질환 검사장치(120)가 검사한 결과를 분석하여 다양한 퇴행성 뇌질환 가능성을 진단한다.
뇌질환 진단장치(130)는 뇌질환 의심환자의 전전두엽으로 이동하거나(옥시 헤모글로빈의 농도) 이동했던 헤모글로빈 농도(디옥시 헤모글로빈의 농도)를 도출하고, 도출된 결과를 분석하여 치매 가능성을 진단한다. 뇌질환 진단장치(130)는 뇌질환 검사장치(120)의 검사결과를 분석하여, 검사통(110)으로부터 제공되는 향을 맡은 뇌질환 의심환자의 후각 기능이 활성화되기 위해, 환자의 전전두엽 부근으로 얼마나 많은 양의 헤모글로빈이 이동하거나 이동하였는지를 도출한다. 즉, 뇌질환 진단장치(130)는 검사결과를 토대로 전전두엽 부근으로 이동하거나 기 이동한 헤모글로빈의 농도를 도출한다. 뇌질환 진단장치(130)는 도출한 결과로부터 치매 가능성 지표를 분석하여 뇌질환 의심환자의 치매 가능성을 진단한다.
이때, 뇌질환 진단장치(130)는 도출된 각 헤모글로빈 농도를 토대로 치매 가능성을 분석함에 있어, 딥러닝 모델 또는 머신러닝 모델을 이용하여 분석할 수 있다. 뇌질환 진단장치(130)는 뇌질환 의심환자의 전전두엽의 여러 위치에서 측정된 옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈의 농도를 입력값으로, 퇴행성 뇌질환 환자인지 여부를 출력값으로 하여 학습된 (전술한) 딥러닝 모델 또는 머신러닝 모델을 저장한다. 이에 따라, 뇌질환 진단장치(130)는 뇌질환 검사장치(120)가 검사한 결과를 토대로 도출한 옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈의 농도를 이용하는 (딥러닝 또는 머신러닝) 모델로 입력함에 따라, 뇌질환 의심환자의 퇴행성 뇌질환 가능성을 간편하면서도 정확하게 진단할 수 있다. 뇌질환 진단장치(130)는 딥러닝 모델 또는 머신러닝 모델을 이용하기 때문에, 도출된 결과(옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈의 농도)의 신호처리를 토대로 퇴행성 뇌질환 가능성을 진단하는 종래의 방식을 보완할 수 있으며, 뇌질환 환자를 상대적으로 정밀하게 분류할 수 있다. 이용되는 딥러닝 모델은 연결계층(Fully Connected Layer)을 포함하는 인공 신경망(Neural Network) 모델이거나 1차원 합성곱 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 모델일 수 있으며, 머신러닝 모델은 서포트 벡터 머신(SVM: Supprot Vector Machine)일 수 있다.
뇌질환 진단장치(130)는 좌뇌에 대향하는 위치에서 측정된 헤모글로빈의 농도와 우뇌에 대향하는 위치에서 측정된 헤모글로빈의 농도 차이를 토대로, 양자의 조직 활성도 차이를 도출하여 치매 등급을 분류한다. 뇌질환 진단장치(130)는 각 위치에서 뇌질환 검사장치(120)가 센싱한 데이터를 토대로, 좌뇌와 우뇌의 조직 활성도 차이에 관한 통계치를 도출한다. 뇌질환 진단장치(130)는 양자의 조직 활성도 (통계치) 차이값 또는 (통계치) 차이값의 증감으로부터 치매 등급을 분류할 수 있다. 이에 따라, 뇌질환 진단장치(130)는 뇌질환 의심환자의 치매 가능성을 진단하고, 치매환자일 경우 치매 등급을 분류할 수 있다.
뇌질환 진단장치(130)는 뇌질환 검사장치(120)가 측정한 뇌파 측정결과를 토대로, 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 가능성을 진단한다. 뇌질환 진단장치(130)는 수신한 뇌파 측정결과를 주파수 영역으로 변환(푸리에 트랜스폼)한 후, 뇌파의 스펙트럼을 분석한다. 뇌질환 진단장치(130)는 분석 결과를 토대로, 뇌질환 의심환자에 신경 세포 자체의 활성이 저하되었는지, 그에 따라 루이소체 치매 가능성이 존재하는지 여부를 진단한다.
뇌질환 진단장치(130)는 뇌질환 검사장치(120)가 측정한 맥파 측정결과를 토대로, 뇌질환 의심환자의 뇌혈관의 상태를 분석한다. 맥파 정보로부터 환자의 심박출 강도, 혈관의 탄성 또는 잔혈량 등 혈관의 다양한 상태 정보가 분석될 수 있다. 뇌질환 진단장치(130)는 수신한 맥파 측정결과로부터 뇌질환 의심환자의 뇌혈관의 상태를 분석하여 해당 환자의 퇴행성 뇌질환 가능성을 분석한다.
이처럼, 뇌질환 진단장치(130)는 뇌질환 의심환자에 대해 다양한 종류의 치매 및 퇴행성 뇌질환에 대한 각각의 가능성을 종합적으로 진단하여 제공할 수 있다. 이에 따라, 뇌질환 의심환자는 한 번의 검사로도 다양한 뇌질환 가능성을 진단받을 수 있으며, 의료인 역시, 다양한 뇌질환 가능성을 수치로서 객관화된 자료를 획득할 수 있어 보다 수월하게 다양한 뇌질환 가능성을 진단할 수 있다.
뇌질환 진단장치(130)에 대한 상세한 설명은 도 5를 참조하여 후술하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 검사장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 검사장치(120)는 광원(210, 215), 수광부(220, 230, 235) 및 뇌파전극(240)을 포함한다.
광원(210)은 의심환자의 이마부근, 특히, 환자의 미간 사이에 부착되어, 광을 의심환자의 체내(전전두엽)로 조사한다. 일반적으로 후각 기능을 관장하는 전전두엽은 미간 부근(미간에서 체내 방향으로의 내부)에 위치하고 있다. 따라서, 전전두엽의 조직 활성도를 정확히 파악하고자, 광원(210)은 환자의 미간에 부착되어 환자의 체내로 광을 조사한다.
광원(210)은 근적외선 파장대역의 광을 조사한다. 근적외선 파장대역의 광은 헤모글로빈에 흡수되는 성질을 갖는데, 전전두엽에 헤모글로빈이 많이 포함되어 있으면 근적외광의 흡수량이 많아 전전두엽으로부터 반사되는 광량은 적어지게 된다. 헤모글로빈은 특별한 사정(일산화탄소 중독 등)이 없는 한 산소 운반체이므로, 특정 조직의 활성화를 위해서는 반드시 헤모글로빈이 해당 조직(본 발명의 일 실시예에서는 후각기관) 및 그와 관련된 조직(본 발명의 일 실시예에서는 전전두엽)으로 이동하여야 한다. 따라서, 광원(210)은 뇌질환 의심환자의 후각 기능의 활성화로 인한 전전두엽으로 이동하는 헤모글로빈의 농도를 검사하기 위해 환자의 체내로 근적외광을 조사한다.
광원(210)은 서로 다른 파장의 2개의 근적외광을 조사할 수 있다. 광원(210)은 730nm 대역의 광 또는 850nm 대역의 광을 조사한다. 전전두엽으로 이동하는 헤모글로빈의 종류로는 전전두엽으로 산소를 제공하기 위한 옥시 헤모글로빈(Oxy Hb)과 전전두엽으로 산소를 기 제공한 디옥시 헤모글로빈(Deoxy Hb)이 존재한다. 뇌질환 진단장치(130)가 양 헤모글로빈의 농도를 각각 도출할 수 있도록, 광원(210)은 서로 다른 파장을 갖는 적어도 2개의 근적외광을 조사한다.
광원(210)은 다음과 같이 동작할 수 있다. 어느 하나의 방법으로 광원(210)은 각 파장대역의 광을 조사함에 있어, 시간 간격을 두고 조사할 수 있다. 이에 따라, 어느 하나의 파장대역만이 의심환자의 체내로 조사되고, 그로부터 해당 파장대역의 광에 따른 반사광이 발생할 수 있다. 다른 하나의 방법으로 광원이 조사할 광의 파장대역의 개수만큼 포함되어 지속적으로 각 파장대역의 광을 조사하되, 주파수를 달리하여 조사할 수 있다. 즉, 광원(210)은 730nm 대역의 광을 조사하는 광원과 850nm 대역의 광을 조사하는 광원을 포함하여, 지속적으로 광을 조사하도록 하되 양자의 출력 주파수를 다르게 조정한다. 주파수는 수십 내지 수백 kHz 범위 내에서 서로 다르도록 조정된다. 이에 따라, 반사광 역시 서로 다른 주파수를 갖게 되어, 주파수에 의해 양 광이 서로 구분되도록 한다. 다만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 광원(210)이 각 파장대역의 광을 구분하여 조사할 수 있다면 어떠한 방법으로 동작하여도 무방하다. 예를 들어, 광원이 일정 시간 단위로 광을 조사하고 광자가 도달하는데 걸리는 시간과 세기를 토대로 전술한 정보를 획득하는 방식 등으로 동작하여도 무방하다.
광원(215)은 광원(210)과 인접한 위치에 배치되어, 환자의 체내로 녹색 파장대역의 광을 조사한다. 광원(215)은 맥파를 측정하기 위한 녹색 파장대역인 660nm 내외의 광을 조사한다. 해당 파장대역의 광은 산소 헤모글로빈에 흡수되는 성질을 갖기 때문에, 광원(215)으로부터 조사된 후 반사된 반사광은 혈류량에 대한 정보를 담고 있다. 반사광이 포함하고 있는 정보로부터 맥파가 측정될 수 있다. 광원(215)은 이와 같이 맥파가 측정될 수 있도록, 녹색 파장대역의 광을 환자의 체내로 조사한다.
수광부(220)는 광원(210, 215)으로부터 상대적으로 근접한 거리에, 수광부(230, 235)는 광원(210, 215)으로부터 상대적으로 먼 거리에 배치되어, 전전두엽에서 반사된 반사광을 수광한다.
각 수광부(220, 230, 235)는 전전두엽에서 반사된 반사광을 시간당 기 설정된 횟수만큼 수광한다. 수광부(220, 230, 235)는 뇌질환 의심환자의 전전두엽으로 조사된 근적외광 중 헤모글로빈에 흡수되지 않고 반사된 반사광들을 수광한다. 각 수광부(220, 230, 235)는 센싱한 반사광량 정보를 뇌질환 진단장치(130)로 전달함으로써, 뇌질환 진단장치(130)가 반사광량을 토대로 헤모글로빈의 농도를 도출할 수 있도록 한다. 이때, 각 수광부(220, 230, 235)는 일정 시간 당 기 설정된 횟수만큼 수광할 수 있다. 예를 들어, 각 수광부(220, 230, 235)는 초당 20회만큼 반사광을 수광할 수 있다.
수광부(230, 235)는 광원(210, 215)과 기 설정된 제1 거리 만큼 떨어져 배치된다. 광원과 수광부간 거리는 광원이 조사하는 광의 투과 정도에 비례하게 된다. 뇌질환 의심환자의 이마에 배치된 광원(210)으로부터 조사되는 광이 적어도 뇌질환 의심환자의 전전두엽까지 투과되어야 하기 때문에, 수광부(230, 235)는 도 2에서와 같이 광원(210, 215)과 적어도 기 설정된 제1 거리만큼 떨어져 배치된다. 여기서, 기 설정된 제1 거리는 통상의 이마와 전전두엽간 (직선) 거리의 2배일 수 있다.
또한, 수광부(230, 235)는 각각 좌뇌와 우뇌 모두를 대향하도록 배치된다. 수광부(230, 235)는 이마 부근(광원과 기 설정된 제1 거리 떨어진 위치)에 무작위적으로 배치되는 것이 아니라, 일정 개수의 수광부는 좌뇌를, 나머지 수광부는 우뇌를 대향하도록 배치된다. 수광부(230, 235)는 이처럼 배치되어 좌뇌와 우뇌 모두로부터 반사되는 반사광을 수광할 수 있다. 수광부(230, 235)가 수광한 데이터를 토대로 뇌질환 진단장치(130)는 대사의 활성도나 산소 포화도와 같은 조직 활성도를 도출할 수 있을 뿐만 아니라, 좌뇌(전전두엽의 좌측부)와 우뇌(전전두엽의 우측부) 간의 활성도 차이를 함께 확인할 수 있어, 치매 진단에 있어 보다 높은 정확성을 확보할 수 있다.
이때, 죄뇌와 우뇌에 각각 대향하도록 배치되는 수광부(230 또는 235)는 각각 3개 또는 그 이상일 수 있다. 수광부(230, 235)가 수광한 반사광량은 뇌질환 진단장치(130)로 전달되고, 치매 전달장치(130)가 해당 데이터를 토대로 좌뇌와 우뇌의 조직 활성도 차이를 연산한다. 이때, 치매 전달장치(130)에서 양자간 조직 활성도의 차이는 통계치로 계산이 되기 때문에, 2개 이하의 수광부가 반사광을 수광할 경우 데이터가 정확하지 못할 수 있다. 이에 따라, 우뇌에 대향하도록 배치되는 수광부(230)는 적어도 3개(230a 내지 230c)가 배치되며, 마찬가지로 좌뇌에 대향하도록 배치되는 수광부(235)도 적어도 3개(235a 내지 235c)가 배치된다.
한편, 수광부(220)는 광원(210, 215)과 기 설정된 제2 거리 만큼 떨어져 배치된다. 여기서, 기 설정된 제2 거리는 이마와 두개골 (전)까지의 (직선)거리의 2배일 수 있다. 수광부(220)는 광원(210, 215)과 기 설정된 제2 거리만큼 떨어진 위치에서 전전두엽까지가 아닌 피부층으로부터 반사된 반사광을 수광한다. 수광부(220)는 전전두엽과는 무관하게 광원(210)으로부터 피부층까지의 반사광을 수광하여 센싱한 반사광량 정보를 뇌질환 진단장치(130)로 전달한다. 수광부(230, 235)가 수광한 반사광은 광원으로부터 전전두엽까지 진행하거나, 전전두엽에서 반사되어 수광부로 입사하기까지 피부층을 통과하여야 한다. 광이 피부층을 통과하며 노이즈가 발생할 수 있다. 피부층에 의한 노이즈 성분을 제거하여 정확한, 전전두엽으로부터의 반사광을 뇌질환 진단장치(130)가 파악할 수 있도록, 수광부(220)는 피부층으로부터 반사된 반사광량을 뇌질환 진단장치(130)로 전달한다.
종래에는 전전두엽으로부터의 반사광을 수광하기 위해, 전술한 기 설정된 제1 거리만큼 떨어져 배치된 수광부만이 포함된 경우가 존재하였다. 그러나 이처럼 해당 수광부만이 존재할 경우, 조사광이 전전두엽에서 반사되어 다시 수광부로 입사하기까지 피부층을 2회 거치며 수광부가 수광한 신호에 상당한 노이즈가 형성될 수 있다. 이러한 노이즈는 치매 가능성 판단 또는 치매 등급 분류에 있어 영향을 미칠 수 있다. 뇌질환 검사장치(120)는 수광부(220)를 추가로 포함함으로서 이러한 문제를 해소하였다.
전술한 대로, 광원(210)은 이마부근, 특히 미간에 위치하여 근적외선 파장대역의 광을 체내로 조사한다. 광원(210)이 해당 위치와는 다른 위치에 배치되어 광을 체내로 조사할 경우, 다음과 같은 문제가 발생한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 검사장치가 위치에 따라 장착된 예를 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 검사장치가 장착된 위치에 따라 획득되는 파형을 도시한 그래프이다.
도 3(a)는 뇌질환 검사장치(120) 내 광원(210)이 미간에 위치한 예이며, 도 3(b)는 광원(210)이 전전두엽이 아닌 전두엽과 대향하도록 배치된 예이다. 이처럼 배치될 경우, 뇌질환 검사장치(120) 내 수광부에서 수광하는 신호(데이터) 파형은 도 4에서와 같이 전혀 달라지는 것을 확인할 수 있다.
도 4a는 도 3(a)와 같이 배치된 뇌질환 검사장치(120) 내 수광부(230, 235)에서 획득되는 신호 파형이 도시되어 있으며, 도 4b는 도 3(b)와 같이 배치된 뇌질환 검사장치(120) 내 수광부(230, 235)에서 획득되는 신호 파형이 도시되어 있다. 도 4a와 도 4b를 참조하면, 광원이 배치되는 위치에 따라, 신호 파형이 전혀 다른 것을 확인할 수 있다.
따라서, 광원(210)이 미간에 배치될 수 있어야 비로소, 뇌질환 검사장치(120)는 치매 진단을 위한 정확한 데이터(신호)를 획득할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 뇌파 전극(240)은 뇌질환 검사장치(120) 내 복수 개가 설정된 간격마다 배치되어, 뇌파를 측정한다. 뇌파 전극(240)은 복수 개가 뇌질환 검사장치(120) 내에서 서로 다른 위치에 배치되어, 서로 다른 위치에서 전위를 측정한다. 뇌파 전극(240)은 각 뇌파 전극(240)에서 측정되는 전위를 이용하여 전위차를 계산함으로서, 치매 의심환자의 뇌파 신호를 측정할 수 있다. 뇌파 전극(240)은 측정한 뇌파 신호를 뇌질환 진단장치(130)로 전달한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 진단장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 진단장치(130)는 전원부(510), 제어부(520), 제1 분석부(530), 제2 분석부(534), 제3 분석부(538) 및 메모리부(540)를 포함한다. 나아가, 뇌질환 진단장치(130)는 디스플레이부(550)를 포함할 수 있다.
전원부(510)는 뇌질환 진단장치(130) 내 각 구성 및 뇌질환 검사장치(120)로 각 구성이 동작하도록 하는 전원을 공급한다.
제어부(520)는 뇌질환 진단장치(130) 내 각 구성의 동작을 제어한다.
또한, 제어부(520)는 뇌질환 검사장치(120) 내 광원의 동작을 제어한다. 광원(210)은 서로 상이한 2개의 파장대역의 광을 조사해야 한다. 이에 따라, 제어부(520)는 광원(210)이 순차적으로 2개의 파장대역의 광을 조사하거도록 제어한다. 또는, 광원(210)이 각 파장대역의 광을 출력하는 복수 개(2개)의 광원을 포함하는 경우, 제어부(520)는 각 광원이 서로 다른 주파수를 가지며 각 파장대역의 광을 조사하도록 제어한다.
제1 분석부(530)는 각 수광부(230, 235)가 센싱한 센싱값을 토대로, 뇌질환 의심환자의 알츠하이머성 치매 가능성 및 알츠하이머성 치매 등급을 진단한다.
제1 분석부(530)는 알츠하이머성 치매 가능성 및 알츠하이머성 치매 등급을 진단하기에 앞서, 수광부(230, 235)가 센싱한 센싱값에서 노이즈를 제거한다. 전술한 대로, 수광부(220)는 피부층에서 반사된 반사광을 센싱하기에, 제1 분석부(530)는 수광부(220)의 센싱값을 고려하여, 수광부(230, 235)가 센싱한 센싱값에서 노이즈를 제거한다.
제1 분석부(530)는 각 수광부(230, 235)가 센싱한 센싱값을 토대로, 뇌질환 의심환자로 향이 제공되기 전·후 각 시점에서의 헤모글로빈 농도를 도출한다. 제1 분석부(530)는 비어-램버트(Beer-Lambert) 법칙 등 다양한 수식을 이용하여 각 수광부(230, 235)가 센싱하는 센싱값으로부터 옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈의 농도를 도출한다. 제1 분석부(530)가 옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈의 농도 모두를 도출하기 위해, 뇌질환 검사장치(120)는 서로 다른 파장의 광을 조사하는 광원을 이용하여 검사를 수행한다. 다만, 뇌질환 검사장치(120)는 MRI와 같은 고가의 장비이거나 레이저 다이오드와 같은 정밀한 소자를 포함하는 것이 아닌, 기본적인 광원과 수광부를 포함하고 있기에 도출한 헤모글로빈 농도의 절대값은 정확하지 않을 확률이 높다. 이에, 제1 분석부(530)는 센싱값을 토대로 각 시점에서 옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈의 농도를 도출함에 있어, 농도의 상대치를 도출한다. 제1 분석부(530)가 농도의 상대치를 도출하는 방법은 도 6을 참조하여 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 진단장치가 분석한 환자의 헤모글로빈 농도를 도시한 그래프이다.
그래프에는 각 수광부마다 센싱한 센싱값을 이용하여 연산된 옥시 헤모글로빈의 농도(630)와 디옥시 헤모글로빈의 농도(640)가 도시되어 있다. 여기서, 향이 제공되는 시점(t2) 이전에서의 옥시 헤모글로빈의 농도는 a로, 향이 제공되는 시점(t2) 이전에서의 디옥시 헤모글로빈의 농도는 b로, 향이 제공된 시점(t2) 이후에서의 옥시 헤모글로빈의 농도는 c로, 향이 제공된 시점(t2) 이후에서의 디옥시 헤모글로빈의 농도는 d로 정의된다. 또한, 뇌질환 의심환자로 향이 제공되는 시점(t2)까지의 제1 기 설정된 구간(Lab)과 향이 제공된 시점으로부터 제2 기 설정된 구간(Lcd)이 각각 정의된다.
먼저, 제1 분석부(530)는 각 시점에서 헤모글로빈 농도의 상대치를 도출하기 위한 기준치에 해당하는 옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈의 농도를 도출한다. 기준치는 뇌질환 의심환자에게 향이 제공되기 이전에, 뇌질환 검사장치(120)가 장착된 후 기 설정된 시점(t1)까지의 헤모글로빈의 농도 평균치이다. 제1 분석부(530)는 기준치를 연산함으로써, 기준치를 이용하여 기 설정된 시점(t1) 이후의 각 시점에서 헤모글로빈 농도의 상대치를 연산할 수 있다.
이후, 제1 분석부(530)는 제1 기 설정된 구간(Lab) 내 각 시점에서의 헤모글로빈 농도의 상대치를 도출한다. 제1 분석부(530)는 전술한 기준치를 이용하여, 각 시점에서의 (센싱된 센싱값으로부터 도출한) 헤모글로빈 농도 절대값으로부터 기준치와의 상대값을 도출한다. 도 4의 그래프를 참조하면, 향이 아직 제공되지 않은 구간(Lab)에서는 옥시 헤모글로빈과 디옥시 헤모글로빈의 농도 변화(610)는 상대적으로 크지 않은 것으로 나타난다.
여기서, 향이 제공되는 시점(t2)은 40초 내지 60초까지로 설정될 수 있다. 향이 40초 이전에 제공될 경우, 헤모글로빈 농도의 상대치 연산에 있어 필수적인 기준치를 연산하는데 곤란함이 존재할 수 있다. 반면, 향이 60초를 초과하여 제공될 경우, 뇌질환 의심환자가 다른 생각을 하며 수광부에서 센싱되는 센싱값이 달라질 수 있다. 수광부에서 센싱되는 센싱값은 전전두엽에서의 반사광량이므로, 반드시 후각 기능이 활성화되었을 때에만 값이 변화하는 것이 아니다. 후각 기능이 활성화되지 않았더라도, 뇌질환 의심환자가 다양한 생각을 할 경우 전전두엽도 이와 함께 활성화될 가능성이 존재하여 데이터의 정확도가 떨어지게 된다. 이에, 향이 제공되는 시점(t2)는 40초 내지 60초까지로 설정될 수 있다.
마찬가지로, 제1 분석부(530)는 제2 기 설정된 구간(Lcd)에서도 구간 내 각 시점에서의 헤모글로빈 농도의 상대치를 도출한다. 제2 기 설정된 구간(Lcd)에서 향은 t2 시점부터 t3 시점까지만 제공되며, 나머지 구간(t3 이후)에서는 향이 제공되지 않는다. 향이 제공되는 구간(t2 내지 t3)은 10 내지 30초까지로 설정될 수 있다. 향이 10초보다 짧게 제공되면, 후각의 활성화가 충분치 못할 가능성이 존재한다. 반면, 향이 30초보다 길게 제공되면, 후각이 향에 적응하여 환자가 다른 생각을 하거나 환자에 가해진 다른 자극에 의해서도 전전두엽에서 자극이 발생할 수 있기에, 전전두엽에서의 자극의 출처가 부정확해지는 문제가 있다. 또한, 향이 제공된 후 즉각적으로 반응이 나타나는 사람이 있는 반면, 일정 시간 이후에 반응이 나타나는 사람도 존재하기에, 10초 내지 30초 동안 향이 제공된다. 제1 분석부(530)는 향이 제공되는 구간에서 헤모글로빈 농도의 상대치를 도출한다.
이후, 향이 제공(t3)된 이후, 30초 내지 50초 동안 향이 제공되지 않는 상태에서, 제1 분석부(530)는 헤모글로빈 농도의 상대치를 도출한다. 제2 기 설정된 구간(Lcd)에서는 향이 제공된 후이므로 상대적으로 헤모글로빈 농도의 상대치 변화량(620)이 상대적으로 커진다.
제1 분석부(530)는 이처럼 도출된 헤모글로빈 농도의 상대치를 이용하여, 알츠하이머성 치매 가능성 지표를 분석하고 뇌질환 의심환자의 알츠하이머성 치매 가능성을 진단한다. 각 시점에서 수많은 옥시 헤모글로빈 농도의 상대치와 디옥시 헤모글로빈 농도의 상대치가 연산되기에, 제1 분석부(530)는 각 구간(Lab, Lcd)에서 헤모글로빈 농도의 평균치를 연산한다. 제1 분석부(530)는 각각 Σa/Lab, Σb/Lab, Σc/Lcd 및 Σd/Lcd를 연산하여 각 구간에서의 헤모글로빈 농도의 평균을 연산한다. 이후, 제1 분석부(530)는 알츠하이머성 치매 가능성 지표를 분석한다. 알츠하이머성 치매 가능성 지표는 향이 제공되기 이전의 옥시·디옥시 헤모글로빈 농도의 평균치와 향이 제공된 이후의 그것과의 비율로 연산된다. 즉, 알츠하이머성 치매 가능성 지표는 아래와 같다.
Figure 112022027385441-pat00001
치매 가능성 지표는 전술한 수식과 같이 연산되며, 향이 제공되기 이전과 이후의 헤모글로빈 농도의 변화율을 나타낸다. 제1 분석부(530)는 지표로부터 향이 제공되기 전·후의 농도가 기 설정된 비율 이상 변화하였는지 여부를 판단한다. 여기서, 기 설정된 비율은 15%일 수 있다. 즉, 농도가 15% 이상 변화(지표가 1.15 이상이거나 0.85 이하)한 경우, 분석부(530)는 해당 환자를 치매 가능성이 있다고 진단한다. 헤모글로빈의 농도 변화가 크다는 것은 전전두엽으로 소량의 헤모글로빈이 이송되었거나, 과량의 헤모글로빈이 이송된 것을 의미한다. 전전두엽으로 소량의 헤모글로빈이 이송된 경우라면, 후각의 기능이나 전전두엽의 조직 활성도가 떨어졌다는 것을 의미한다. 마찬가지로, 전전두엽으로 과량의 헤모글로빈이 이송되었다는 것은 전전두엽에서 동일한 정도의 후각자극을 처리하기 위해 보다 많은 양의 헤모글로빈을 요구한다는 것을 의미하여, 이 역시 후각의 기능이나 전전두엽의 조직 활성도가 떨어졌다는 것을 의미한다. 따라서, 분석부(530)는 도출한 헤모글로빈 농도(상대치)의 평균치로부터 분석한 지표를 토대로 해당 환자의 치매 가능성을 진단한다. 다만, 기 설정된 비율은 반드시 15%에 한정되는 것은 아니며, 경우에 따라 가변될 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 제1 분석부(530)는 전술한 과정에 따른 알츠하이머성 치매 가능성을 진단하는 과정을 거친 후 또는 그와 무관하게, 각 수광부(230, 235)가 센싱한 센싱값을 토대로, 뇌질환 의심환자로 향이 제공되는 과정에서의 헤모글로빈 농도 통계치를 도출한다. 제1 분석부(530)는 수광부(230)가 센싱한 센싱값을 토대로 옥시 헤모글로빈 농도와 디옥시 헤모글로빈 농도 차이를 이용한 우뇌의 조직 활성도를 분석할 수 있다. 조직 활성도가 클 경우, 산소 소모량이 많으며 양 헤모글로빈의 농도 차이는 커진다. 제1 분석부(530)는 각 수광부(230a 내지 230c)로부터 수신한 센싱값을 이용하여 옥시 헤모글로빈 농도와 디옥시 헤모글로빈 농도 차이에 대한 통계치를 연산한다. 마찬가지로, 제1 분석부(530)는 수광부(235)가 센싱한 센싱값을 토대로 좌뇌의 조직 활성도를 분석할 수 있다. 제1 분석부(530)는 각 수광부(235a 내지 235c)로부터 수신한 센싱값을 이용하여 옥시 헤모글로빈 농도와 디옥시 헤모글로빈 농도 차이에 대한 통계치를 연산한다. 제1 분석부(530)는 좌뇌와 우뇌의 조직 활성도(양 헤모글로빈 농도 차이)의 차이값을 연산한다. 제1 분석부(530)가 연산한 결과는 도 7에 도시되어 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 진단장치가 분석한 좌뇌와 우뇌의 조직 활성도 차이값의 통계치를 도시한 그래프이다.
도 7a을 참조하면, 710 내지 730 중 어느 하나의 것과 같은 통계치가 생성된다. 조직 활성도 차이값의 통계치는 평균치(740)와 그의 오차범위(750, 755)를 갖는다. 제1 분석부(530)는 이와 같은 조직 활성도 차이값의 통계치에서의 평균치(740) 등을 참조하여, 알츠하이머성 치매 등급을 분류할 수 있다. 비 치매환자(710)는 좌뇌와 우뇌의 조직 활성도 차이가 거의 발생하지 않는(제1 기준치 이하) 반면, 전임상 치매환자(720)는 상대적으로 비치매 환자보다 양 뇌의 조직 활성도 차이(제1 기준치 이상, 제2 기준치 이하)가 발생하며, 경도 인지장애 환자(730)는 상대적으로 전임상 치매환자(720)보다 더 많이 차이(제2 기준치 이상)가 발생한다. 이러한 특징을 이용하여 제1 분석부(530)는 향이 제공되기 전·후의 농도가 기 설정된 비율 이상 변화하였는지 여부로 알츠하이머성 치매 환자와 나머지 환자를 분류할 수 있으며, 향이 제공되는 과정에서 좌뇌와 우뇌의 조직 활성도(옥시/디옥시 헤모글로빈의 농도 차이) 차이값을 토대로 비 치매환자(710), 전임상 치매환자(720) 및 경도 인지장애 환자(730)를 구분할 수 있다.
도 7b을 참조하면, 제1 분석부(530)는 조직 활성도의 증감을 참조하여, 알츠하이머성 치매 등급을 분류할 수 있다. 의심환자의 기 측정되었던 조직 활성도의 차이값이 존재할 경우, 제1 분석부(530)는 기 측정되었던 조직 활성도의 차이값으로부터 현재 측정된 조직 활성도의 차이값이 증가하였는지 감소하였는지를 판단한다. 도 7b에 도시된 바와 같이, 비 치매환자(710), 전임상 치매환자(720) 및 경도 인지장애 환자(730)로 갈수록 조직 활성도 차이값이 증가하는 반면, 경도 인지장애 환자(730)에서 치매환자(810)로 갈 경우 조직 활성도 차이값이 오히려 감소하는 것을 확인할 수 있다. 이에 따라, 제1 분석부(530)는 기 측정된 조직 활성도의 차이값과 대비한 현재 측정한 활성도 차이값의 증감을 이용하여 마찬가지로, 뇌질환 의심환자의 알츠하이머성 치매 등급을 모두 분류할 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 제1 분석부(530)는 딥러닝 모델 또는 머신러닝 모델을 이용하여 도출한 옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈 농도로부터 뇌질환 의심환자의 알츠하이머성 치매 여부를 판단할 수 있다. 제1 분석부(530)는 옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈 농도를 입력값으로 받아, 알츠하이머성 치매 여부를 판단하도록 학습된 딥러닝 모델 또는 머신러닝 모델을 이용하여 알츠하이머성 치매 여부를 분석한다. 분석부(530)는 도출한 옥시 헤모글로빈 및 디옥시 헤모글로빈 농도를 딥러닝 모델 또는 머신러닝 모델에 입력하기 위해 필요한 적절한 전처리를 수행할 수 있으며, 전처리된 농도값을 딥러닝 모델 또는 머신러닝 모델로 입력함에 따라, 뇌질환 의심환자의 알츠하이머성 치매 여부를 판단할 수 있다.
제2 분석부(534)는 뇌파 전극(240)이 측정한 뇌파를 토대로, 딥러닝 모델을 이용해 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 여부를 진단한다. 제2 분석부(534)는 뇌파 전극(240)의 뇌파 측정결과를 주파수 영역으로 변환하여, 뇌파의 스펙트럼을 분석한다. (루이소체) 치매 환자와 비치매 환자는 뇌파 스펙트럼에 있어 주파수 평균값, 피크 주파수 값, 알파 주파수/델타 주파수/세타 주파수 등의 형태 또는 세타 주파수/알파 주파수의 비율 등에서 차이를 갖는다. 제2 분석부(534)는 뇌파 스펙트럼의 차이를 이용하여 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매여부를 진단한다.
나아가, 제2 분석부(534)는 딥러닝 모델을 이용하여 변환된 뇌파의 스펙트럼으로부터 루이소체 치매 가능성을 분석할 수 있다. 제2 분석부(534)에서 이용되는 딥러닝 모델은 1차원 합성곱 신경망 모델일 수 있으며, 입력값으로 뇌파 스펙트럼을, 출력값으로 루이소체 치매 가능성을 출력하도록 학습된 모델일 수 있다. 제2 분석부(435)는 변환된 뇌파의 스펙트럼을 딥러닝 모델의 입력값으로 입력하여, 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 여부를 진단할 수 있다.
제3 분석부(538)는 뇌질환 검사장치(120)가 측정한 맥파 측정결과를 토대로, 딥러닝 모델을 이용해 뇌질환 의심환자의 뇌혈관의 상태를 분석한다. 뇌질환 검사장치(120)가 측정한 맥파는 도 8에 도시된 그래프와 같이 측정될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 제3 분석부가 분석한 환자의 맥파를 도시한 그래프이다.
도 8에는 뇌질환 검사장치(120)가 측정한 맥파데이터를 2차 미분하고, 일정 크기의 윈도우 사이즈로 절단한 (가속도) 맥파 데이터가 도시되어 있다. 윈도우 사이즈로 절단된 맥파 데이터 내에서 최고 피크치(810), 최저 피크치(820), 최고 피크치 이후의 고 피크치(830) 및 최저 피크치 이후의 저 피크치(840)가 각각 존재한다. 최저 피크치(820)는 심박출의 세기를 의미하는 정보로서, 최저 피크치(820)가 음(-)의 방향으로 더 (절대적 크기가) 클수록 심박출 세기가 우수한 것을 의미한다. 고 피크치(830)는 혈관의 탄성도를 의미하는 정보로서, 양(+)의 방향으로 더 (절대적 크기가) 클수록 혈관의 탄성도가 우수한 것을 의미한다. 저 피크치(840)는 잔혈량을 의미하는 정보로서, 저 피크치가 음의 방향으로 더 (절대적 크기가) 작을수록 잔혈량이 우수한 것을 의미한다.
맥파는 이처럼 혈관의 상태와 관련된 다양한 정보를 포함한다.
다시 도 5를 참조하면, 제3 분석부(538)는 측정된 맥파를 토대로, 딥러닝 모델을 이용해 뇌질환 의심환자의 뇌혈관의 상태를 분석한다. 제3 분석부(538)에서 이용되는 딥러닝 모델은 신경망 모델 또는 합성곱 신경망 모델일 수 있으며, 입력값으로 맥파 데이터를, 출력값으로 퇴행성 뇌질환 가능성을 출력하도록 학습된 모델일 수 있다. 제3 분석부(538)는 딥러닝 모델로 맥파 데이터를 입력값으로 입력하여, 뇌질환 의심환자의 퇴행성 뇌질환 가능성을 진단한다.
특히, 제3 분석부(538)는 사전에 뇌질환 의심환자의 혈압에 관한 정보를 수신할 수 있다. 통상적으로 인간의 팔에서 측정된 혈압은 머리의 혈압의 20 내지 30mmHg 정도 높은 경향을 갖는다. 이에 따라, 제3 분석부(538)는 맥파 데이터로부터 진단된 퇴행성 뇌질환 여부와 함께 뇌질환 의심환자의 머리의 혈압 정보를 추가로 고려하여 퇴행성 뇌질환 여부를 진단할 수 있다. 예를 들어, 뇌질환 의심환자의 혈압이 상대적으로 높으면서 혈관의 탄성도도 상대적으로 낮은 경우, 제3 분석부(538)는 혈관성 치매, 뇌졸중 또는 뇌출열 등의 뇌질환의 위험군임을 확인할 수 있다.
메모리부(540)는 뇌질환 의심환자의 기 측정되었던 조직 활성도의 차이값이 존재할 경우, 이를 저장한다. 또한, 메모리부(540)는 각 분석부(530, 534, 538)에서 이용되는 딥러닝 모델 또는 머신러닝 모델을 저장한다.
디스플레이부(550)는 분석부(530)의 판단결과를 출력한다. 디스플레이부(550)가 출력하는 분석부(530)의 판단결과의 예시는 도 9에 도시되어 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌질환 분석 시스템이 분석한 분석결과를 예시한 도면이다.
디스플레이부(550)는 제1 분석부(530)가 분석한 두뇌 연결성 결과 및 알츠하이머성 치매 가능성 분석결과, 제2 분석부(534)가 분석한 (뇌파 정보에 따른) 루이소체 치매 가능성 분석결과 및 제3 분석부(538)가 분석한 (맥파 정보에 따른) 퇴행성 뇌질환 가능성 분석결과를 출력할 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 뇌질환 진단 시스템
110: 검사통
120: 뇌질환 검사장치
130: 뇌질환 진단장치
210: 광원
220, 230, 235: 수광부
240: 뇌파 전극
510: 전원부
520: 제어부
530, 534, 538: 분석부
540: 메모리부
550: 디스플레이부

Claims (9)

  1. 뇌질환 의심환자의 후각기관과 기 설정된 거리만큼 떨어져 기 설정된 향이 상기 뇌질환 의심환자로 제공되는 상태에서, 상기 뇌질환 의심환자의 전전두엽으로부터 반사된 반사광량, 뇌파 및 맥파를 뇌질환 검사장치로부터 수신한 후 분석하여 뇌질환 가능성을 진단하는 뇌질환 진단장치에 있어서,
    상기 뇌질환 검사장치가 상기 뇌질환 의심환자의 전전두엽으로 광을 조사하도록 제어하는 제어부;
    반사광량으로부터 상기 뇌질환 의심환자로 향이 제공되기 전·후 각 시점에서의 옥시 헤모글로빈 농도 및 디옥시 헤모글로빈 농도를 도출하고, 향이 제공되기 전·후의 농도가 기 설정된 비율 이상 변화한 경우 상기 뇌질환 의심환자가 치매 가능성이 있다고 진단하는 제1 분석부;
    뇌파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 여부를 분석하는 제2 분석부; 및
    맥파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 뇌혈관의 상태를 분석하는 제3 분석부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제2 분석부는,
    상기 뇌질환 검사장치가 측정한 뇌파 측정결과를 주파수 영역으로 변환하여 뇌파의 스펙트럼을 도출하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제2 분석부는,
    뇌파의 스펙트럼 결과를 토대로 상기 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 여부를 분석하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제2 분석부는,
    딥러닝 모델을 이용하여 뇌질환 의심환자의 뇌파의 스펙트럼으로부터 상기 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매 여부를 분석하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제2 분석부는,
    1차원 합성곱 신경망 모델을 이용하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제3 분석부는,
    맥파 측정결과로부터 심박출 세기, 혈관의 탄성도 및 잔혈량 중 일부 또는 전부를 산출하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제3 분석부는,
    맥파 측정결과를 토대로, 딥러닝 모델을 이용해 상기 뇌질환 의심환자의 뇌혈관의 상태를 분석하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치.
  8. 제4항 또는 제7항에 있어서,
    상기 제2 분석부가 이용하는 딥러닝 모델 및 상기 제3 분석부가 이용하는 딥러닝 모델을 저장하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단장치.
  9. 뇌질환 의심환자의 후각기관과 기 설정된 거리만큼 떨어져 기 설정된 향이 상기 뇌질환 의심환자로 제공되는 상태에서, 뇌질환 의심환자의 치매 또는 뇌질환 가능성을 진단하는 뇌질환 진단시스템에 있어서,
    기 설정된 파장대역의 광을 환자의 전전두엽으로 조사한 후 환자의 전전두엽으로부터 반사된 반사광을 수광하고, 환자의 뇌파 및 맥파를 검사하는 뇌질환 검사장치; 및
    상기 뇌질환 검사장치가 수광한 반사광량으로부터 상기 뇌질환 의심환자로 향이 제공되기 전·후 각 시점에서의 옥시 헤모글로빈 농도 및 디옥시 헤모글로빈 농도를 도출하고, 향이 제공되기 전·후의 농도가 기 설정된 비율 이상 변화한 경우 상기 뇌질환 의심환자가 치매 가능성이 있다고 진단하고,
    상기 뇌질환 검사장치가 검사한 뇌파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 루이소체 치매여부를 진단하고,
    상기 뇌질환 검사장치가 검사한 맥파 측정결과를 토대로, 상기 뇌질환 의심환자의 뇌혈관 상태를 분석하는 뇌질환 진단장치
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 시스템.

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JP2021045208A (ja) * 2019-09-14 2021-03-25 卓成 桂 認知症リスク判定システム

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