KR20100032054A

KR20100032054A - 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20100032054A
Application number: KR1020080091011A
Authority: KR
Inventors: 이승환; 임창환
Original assignee: 인제대학교 산학협력단
Priority date: 2008-09-17
Filing date: 2008-09-17
Publication date: 2010-03-25
Also published as: WO2010032929A3; WO2010032929A2; US20110230781A1

Abstract

본 발명은 다채널 뇌파 측정 시스템으로부터 측정된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역에서 동기화(synchronized)되는 뇌파 신호가 발생하는지를 측정 및 평가하여 치매를 조기에 진단할 수 있는 장치 및 방법을 제공하기 위한 것으로서, 뇌파 신호를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 전극들을 구비하고 있는 측정부와, 상기 측정부에서 측정된 뇌파 신호를 증폭하는 증폭부와, 상기 증폭된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역에서 얼마나 동기화(synchronized)된 뇌파 신호가 발생하는지를 측정하는 치매 진단부와, 상기 치매 진단부에서 측정된 동기화 여부에 기반하여 치매를 진단하는 치매 판단부를 포함하는데 있다.

알츠하이머병(Alzheimer's disease), 동기(synchronization), EEG, GFS, GSI

Description

뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치 및 방법{apparatus and method for Alzheimer's disease diagnosis using EEG(electroencephalogram) analysis}

본 발명은 뇌파 또는 뇌자도(EEG 또는MEG)(이하 ‘뇌파’라 칭함)를 분석하여 치매를 진단하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 다채널 뇌파 측정 시스템으로부터 측정된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역에서 얼마나 동기화(synchronized)된 뇌파 신호가 발생하는지를 측정하고, 측정된 값에 기반하여 치매를 진단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

전 세계적으로 고령화가 급속히 진행 중에 있으며, 이와 함께 치매 환자도 급격히 증가하고 있다. 따라서 치매환자를 관리하고 치료하기 위해 경제적 비용이 기하급수적으로 증가할 것은 명확하다.

최근 들어, 치매증상이 나타나는 것을 지연하고 개선할 수 있는 치료약들이 개발되고 있으며, 더욱 효능이 개선된 치료약들을 개발하기 위한 투자와 노력이 계속되고 있다. 그러나 상기 치료약은 치매의 초기 단계에 사용해야 효능이 있기 때문에 치매의 조기 진단과 조기 치료가 핵심적인 이슈가 되고 있다.

치매를 진단하기 위해 심리학적인 문진을 통한 치매 진단 방법이 일반적으로 행하여지고 있다. 그러나 심리학적인 문진을 통한 치매 진단 방법으로는 치매의 상태를 검사하고 진단하는데 수일 동안의 시간과 많은 비용이 소요된다. 더구나 상기 심리학적인 문진을 통한 치매 진단 방법은 임상적인 증상이 나타나기 전에 치매의 초기 상태를 진단할 수 없다는 단점을 가지고 있다.

현재 계속해서 연구가 진행되고 있는 치매를 진단하기 위한 또 다른 종래의 기술들은 fMRI 또는 PET를 이용하여 뇌영상을 촬영하여 치매 진행 정도를 진단하는 방법과 치매 환자로부터 추출한 혈액이나 뇌척수액을 분석하여 치매 진행 정도를 진단하는 바이오마커(Bio-marker) 방법, 뇌파(EEG 또는 MEG)를 측정하여 치매를 진단하는 방법 등이 존재한다.

치매의 초기 상태에서 뇌에서 아세틸콜린 관련 기능의 이상 현상은 많은 실험적 증거로 증명되었으며, 아세틸콜린과 베타아밀로이드 사이의 긴밀한 관계도 실험적으로 확인되고 있다. 뇌 안의 베타 아밀로이드 또는 아세틸콜린의 변화를 PET를 이용한 뇌영상 촬영기술을 이용하여 측정하여 치매를 조기에 진단할 수 있는 기술이 개발 중이다. 그러나 뇌영상 촬영 방식에 대한 기술 개발이 완료된 후에도 장비가 고가이므로 널리 사용되는데 제한이 있다.

바이오마커 방법은 치매 환자로부터 직접적으로 혈액이나 최척수액을 추출하는데 고통이 뒤따르며, 추출한 혈액이나 뇌척수액을 분석하여 치매 진행 상태를 진단하는데 상당한 시간이 소요되는 단점이 있다.

한편, 뇌파(EEG 또는 MEG)를 측정하여 치매를 진단하는 방법은 치매 환자의 배경 뇌파 또는 휴식 뇌파를 측정하고 측정된 뇌파를 정상인의 배경뇌파 또는 휴식 뇌파와 비교하여 치매환자의 치매를 진단한다. 상기 배경 뇌파 또는 휴식 뇌파는 의자에 눈을 감고 가만히 앉아있을 때의 뇌파를 의미한다. 종래의 기술에 의하면 측정된 뇌파는 주파수 성분에 따라 델타(0-4Hz), 세타(4-8Hz), 알파(8-12Hz), 베타(15-30Hz), 그리고 감마(30-60Hz) 대역으로 구분하고 있다.

그러나 지금까지 델타(delta), 세타(theta), 알파(alpha), 베타(beta) 그리고 감마(gamma) 대역의 주파수 성분들의 생성 원리와 생리학적인 의미 및 역할은 잘 알려져 있지 않다. 따라서 뇌파를 측정하여 치매 환자의 치매를 진단하는 방법에서 각 대역의 주파수 성분들은 치매 환자의 행동에 무관하게 각각 하나로 생각되어 있으며, 통상적으로 치매 환자의 배경 뇌파 또는 휴식 뇌파 중 세타 대역의 주파수 성분을 정상인의 배경 뇌파 또는 휴식 뇌파 중 세타 대역의 주파수 성분과 비교하여 치매 환자의 치매를 진단하였다.

도 1 은 치매가 중등도 이상으로 진행된 치매 환자의 휴식 상태 중 측정된 뇌파와 정상인의 휴식 상태 중 측정된 뇌파를 도시하고 있다.

도 1의 (a) 중 아래의 파형은 눈을 감고 휴식 상태 중 시간 축 상에서 측정된, 치매정도가 중등도 이상으로 진행된 환자의 뇌파를 도시하고 있으며, 위의 파형은 정상인의 뇌파를 도시하고 있다. 그리고 도 1의 (b)는 눈을 감고 휴식 상태 중 주파수 축 상에서 측정된, 치매정도가 중등도 이상으로 진행된 환자의 세타 대역의 주파수 성분(1)과 정상인의 세타 대역의 주파수 성분(2)을 도시하고 있다.

도 1의 (a)(b)에서 도시하고 있는 것과 같이, 눈을 감고 휴식을 취하는 동작 중 측정된, 치매정도가 중등도 이상으로 진행된 환자의 세타 대역의 주파수 성분의 크기는 정상인의 세타 대역의 주파수 성분의 크기보다 크게 나타내고 있음을 알 수 있다.

한편, 도 2 는 치매 초기 환자가 눈을 감고 휴식 상태 중 측정된 뇌파와 정상인이 눈을 감고 휴식 상태 중 측정된 뇌파를 도시하고 있다.

도 2의 (a) 중 아래의 파형은 눈을 감고 휴식 상태 중 시간 축 상에서 측정된 치매 초기 환자의 뇌파를 도시하고 있으며, 위의 파형은 정상인의 뇌파를 도시하고 있다. 그리고 도 2의 (b)는 눈을 감고 휴식 상태 중 주파수 축 상에서 측정된 치매 초기 환자의 세타 대역의 주파수 성분(1)과 정상인의 세타 대역의 주파수 성분(2)을 도시하고 있다.

도 2의 (a)(b)에서 도시하고 있는 것과 같이, 눈을 감고 휴식을 취하는 동작 중 측정된 치매 초기 환자의 세타 대역의 주파수 성분의 크기와 정상인의 세타 대역의 주파수 성분의 크기는 크게 차이가 없음을 알 수 있다.

이처럼, 치매 초기 환자에게서는 세타 대역의 주파수 성분과 정상인의 세타 대역의 주파수 성분은 큰 차이가 없어 뇌파(EEG 또는 MEG)를 측정하여 치매를 진단하는 방법은 치매를 조기에 진달 할 수 없는 문제점이 있다. 그리고 이러한 문제점은 최근 개발되고 있는 치매 치료약의 경우 치매의 초기 단계에 사용해야 효능이 있기 때문에 치매 치료에 있어 매우 큰 문제라고 할 수 있다. 따라서 치매를 조기에 진단하는 방법이 현재 절실히 필요한 실정이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 다채널 뇌파 측정 시스템으로부터 측정된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역에서 동기화(synchronized)되는 뇌파 신호가 발생하는지를 측정 및 평가하여 치매를 조기에 진단할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 GFS 또는 GSI를 통해 분류된 치매 의심군 중 MMSE, CDR 또는 GDS 정보를 이용한 재 판단하여 치매정도를 판단하여 보다 정확하게 치매정도를 측정하고 평가할 수 있는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치 및 방법을 제공하는데 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치의 특징은 뇌파 신호를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 전극들을 구비하고 있는 측정부와, 상기 측정부에서 측정된 뇌파 신호를 증폭하는 증폭부와, 상기 증폭된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역에서 얼마나 동기화(synchronized)된 뇌파 신호가 발생하는지를 측정하는 치매 진단부와, 상기 치매 진단부에서 측정된 동기화 여부에 기반하여 치매를 진단하는 치매 판단부를 포함하는데 있다.

바람직하게 상기 치매 진단부에서 동기화 여부를 측정하기 위한 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역 정보를 제공하고, 상기 치매 판단부에 MMSE (mini mental status examination), GDS (Global Deterioration Scale) 및 CDR (clinical dementia rating) 정보 중 적어도 하나의 정보를 제공하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 치매 진단부는 GFS(Global Field Synchronization) 및 GSI(Global Synchronization Index) 중 어느 하나를 이용하여 뇌파 신호의 동기화를 측정하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법의 특징은 뇌에서의 뉴론 활동(neuronal activation)에 기초하는 전위 측정을 일정한 샘플링 간격(fixed sampling interval)으로 수행하여 뇌파 신호를 측정하는 단계와, 상기 측정된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수에서 동기화된 뇌파 신호가 발생하는지 측정하는 단계와, 상기 측정결과, 동기화된 뇌파 신호가 발생한 것으로 판단되면 피험자를 치매환자로 판단하는 단계를 포함하는데 있다.

바람직하게 상기 뇌파 신호의 동기화를 측정하는 방법으로 GFS(Global Field Synchronization) 및 GSI(Global Synchronization Index)가 이용되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 치매환자로 판단된 피보험자를 치매 의심군으로 분류하는 단계와, 상기 분류된 치매 의심군의 뇌파 신호를 기존의 방법으로 특정 주파수 또는 특정 주파수 대역별 치매정도를 판단하는 MMSE, GDS 및 CDR 정보 중 어느 하나를 이용하여 재 판단하는 단계와, 상기 재 판단 결과, 피험자가 정상인에 해당하는 결과를 보이는 경우로 판단되는 경우는 치매 의심환자로 판단하고, 피험자가 치매환자에 해당하는 결과를 보이는 경우로 판단되는 경우는 치매환자로 최종 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 뇌파 신호의 동기화 측정 방법은 각 채널의 전극에서 측정된 뇌파 신호를 푸리에 변환(fourier transform)을 수행하여 특정 주파수(f)에서 복소수 값으로 산출하는 단계와, 상기 산출된 복소수 값을 복소수 평면(complex plane)에 대응시켜 복소평면 상의 각 점들의 분포에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA)을 수행하여, 2개의 고유치(eigenvalues)(

,

)를 추출하는 단계와, 상기 산출된 고유치(

,

)를 수식

에 적용시켜 GFS 값을 산출하는 단계와, 상기 산출된 GFS 값이 0보다 1에 가까운 값을 가지면 측정된 뇌파 신호가 동기화되어 있는 것으로 판단하고, 1보다 0에 가까운 값을 가지면 측정된 뇌파 신호가 동기화되지 않은 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 뇌파 신호의 동기화 측정 방법은 특정 주파수에서 측정된 모든 뇌파 신호에 상응하는 전극의 쌍들에 대해서 동기화를 계산하고 이를 행렬 형태로 조합하는 단계와, 상기 조합된 행렬을 고유치 분해(eigenvalues decomposition)를 통해 동기화 행렬의 패턴을 분석하여 고유치(eigenvalues)를 추출하는 단계와, 상기 추출된 고유치 중 가장 큰 값(

)을 수식

에 적용시켜 GSI 값을 산출하는 단계와, 상기 산출된 GSI 값이 0보다 1에 가까운 값을 가지면 측정된 뇌파 신호가 동기화되어 있는 것으로 판단하고, 1보다 0에 가까운 값을 가지면 측정된 뇌파 신호가 동기화되지 않은 것 으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.

첫째, 측정된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역에서 얼마나 동기화(synchronized)된 뇌파 신호가 발생하느냐를 통해 치매를 진단함에 따라 치매를 조기에 진단할 수 있는 정보를 제공하거나 치매를 조기에 진단할 수 있다.

둘째, GFS 또는 GSI를 통해 분류된 치매 의심군 중 MMSE, GDS 또는 CDR 정보를 이용한 재 판단을 통해 치매정도를 판단하므로 보다 정확한 치매정도 측정 및 평가를 수행할 수 있다.

셋째, 치매 환자의 뇌파를 측정하여 치매를 진단하기 때문에 치매 환자에게 고통을 주지 않고 치매상태를 진단할 수 있다.

본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.

본 발명에 따른 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으 며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록하며 통상의 지식을 가진자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.

도 3 은 본 발명의 실시예에 따른 뇌파 분석을 이용한 치매 진단을 위한 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.

도 3과 같이, 뇌파 신호를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 전극들을 구비하고 있는 측정부(10)와, 상기 측정부(10)에서 측정된 뇌파 신호를 증폭하는 증폭부(20)와, 상기 증폭된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역에서 얼마나 동기화(synchronized)된 뇌파 신호가 발생하는지를 측정하는 치매 진단부(30)와, 상기 치매 진단부(30)에서 측정된 동기화 여부에 기반하여 치매를 진단하는 치매 판단부(40)를 포함한다. 아울러, 상기 치매 진단부(30)에서 동기화 여부를 측정하기 위한 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역 정보를 제공하고, 상기 치매 판단부(40)에 MMSE, GDS 또는 CDR 정보를 제공하는 메모리부(50)를 더 포함한다.

이때, 상기 치매 진단부(30)는 GFS(Global Field Synchronization) 및 GSI(Global Synchronization Index) 중 어느 하나를 이용하여 뇌파 신호의 동기화를 측정한다.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치의 동작을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 4를 참조하여 설명하면, 먼저 전극들을 구비하고 있는 측정부(10)를 머리부의 지정 위치에 배치하고(S100), 뇌에서의 뉴론 활동(neuronal activation)에 기초하는 전위 측정을 일정한 샘플링 간격(fixed sampling interval)으로 수행하여 뇌파 신호를 측정한다(S200). 상기 전극은 국제표준 10-20 방식에 따라 치매 환자의 머리피부에 부착하거나 상기 전극들이 부착된 뇌파 측정용 모자를 치매 환자의 머리에 착용시켜 치매환자의 뇌파(EEG 또는 MEG)를 측정한다. 이때 상기 측정부에서 측정된 뇌파는 약한 신호이기 때문에 측정된 뇌파 신호는 증폭부(20)에서 증폭된다.

이어 각 채널의 전극에서 측정된 뇌파 신호를 기반으로 치매 진단부(30)를 통해 메모리부(50)에서 제공하는 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역에서 얼마나 동기화된 뇌파 신호가 발생하는지를 측정한다(S300). 이때, 상기 뇌파 신호의 동기화를 측정하는 방법으로 GFS(Global Field Synchronization) 및 GSI(Global Synchronization Index)가 이용된다.

도 5 는 GFS를 이용하여 뇌파 신호의 동기화를 측정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 6 은 GSI를 이용하여 뇌파 신호의 동기화를 측정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

GFS는 Koenig 등에 의해서 2001년에 최초로 제안된 지표(Koenig, T., Lehmann, D., Saito, N., Kuginuki,T., Kinoshita, T., Koukkou, M., 2001. Decreased functional connectivity of EEG theta-frequency activity in first-episode, neuroleptic-na?ve patients with schizophrenia: preliminary results. Schizophr. Res. 50, 55-60.)로서, 상기 GFS는 도 5와 같이, 먼저 각 채널의 전극에서 측정된 뇌파 신호는 푸리에 변환(fourier transform)에 의해서 주파수 도메인으로 변환되며, 특정 주파수에서 복소수 값으로 표현된다(S301).

이때 사용되는 특정 주파수는 주파수별 치매정도를 판단하기 위한 정보로서 다음 표 1과 같이 나타낼 수 있다. 이는 메모리부(50)에 미리 저장되어 있다.

이때, P(통계량에 따른 유의 확률값)의 값이 0.05 이하의 값에서 신뢰할 수 있으므로, 사용되는 특정 주파수는 세타(theta), 베타1(beta1), 베타2(beta2), 베타3(beta3), 풀(Full)대역의 주파수 성분들을 이용하여 치매정도를 판단한다.

이와 같은 특정 주파수에서 표현된 복소수 값을 복소수 평면(complex plane)에 대응시킬 경우 각 벡터의 방향 성분은 특정 주파수에서 그 신호의 위상을 의미하게 된다. 그리고 여러 전극들에서의 위상 값이 동기화된 성질을 가지고 있다면 복소평면 상에 표시된 점들의 분포가 도 7의 (a)와 같이 일정한 방향성을 가지게 될 것이나, 동기화가 되지 않은 경우에는 복소 평면상의 각 점들의 분포가 도 7의 (b)와 같이 방향성을 가지지 않게 된다.

이러한 점들의 분포를 측정하기 위한 방법으로 먼저 산출된 복소수 값을 복소수 평면에 대응시키고(S302), 이어 복소평면 상의 각 점들의 분포에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA)을 수행하여, 2개의 고유치(eigenvalues)를 추출한다(S303).

참고로 특정 주파수에서의 고유치를

과

라고 할 때,

은 가장 주된 방향 성분을 나타내는 고유치이며,

는 상기

과 수직한 방향 성분의 고유치를 의미한다. 특정 주파수 f에서의 GFS 값은 다음 수학식 1을 이용하여 계산된다.

수학식 1과 같이, 점들의 분포가 도 7의 (a)처럼 일직선상에 놓여 있다면, 주방향 성분에 대해서 수직한 방향 성분인

는 거의 0에 가까운 값을 가지게 될 것이므로 GFS의 값은 1에 가까운 값을 가지게 되나, 점들의 분포가 일정한 규칙성을 보이지 않고 도 7의 (b)처럼 균등하게 퍼져 있는 경우에는

과

의 값이 거의 같은 값을 가지게 되고, 따라서 GFS의 값은 0에 가까운 값을 가지게 된다.

이처럼, 상기 수학식 1에 의해 산출되는 GFS값이 1에 가까운 값을 가진다는 것은 모든 전극에서 측정된 뇌파가 동기화되어 있음을 의미하며(S306), GFS값이 0에 가까운 값을 가진다는 것은 공통적인 위상이 존재하지 않음으로 측정된 뇌파가 동기화되지 않음을 의미한다(S307).

아울러, GSI는 Li등에 의해서 2007년에 최초로 고안된 지표(Li, X., Cui, D., Jiruska, P., Fox, J.E., Yao, X., Jefferys, J.G.R., 2007. Synchronization Measurement of Multiple Neuronal Populations. J. Neurophysiol. 98, 3341-3348.)로서, 도 6과 같이, 상기 GSI는 먼저 특정 주파수에서 측정된 모든 뇌파 신호에 상응하는 전극의 쌍들에 대해서 동기화를 계산한 후(S310), 이를 행렬 형태로 조합한다(S320). 이때, 상기 동기화를 계산하는 방법은 coherence, phase coherence, equal-time correlation 등 기존에 발표된 방법을 적용하여 산출한다.

이때 사용되는 특정 주파수는 주파수별 치매정도를 판단하기 위한 정보로서 다음 표 2와 같이 나타낼 수 있다. 이는 메모리부(50)에 미리 저장되어 있다.

이때, P(통계량에 따른 유의 확률값)의 값이 0.05 이하의 값에서 신뢰할 수 있으므로, 사용되는 특정 주파수는 세타(theta), 베타1(beta1), 베타2(beta2), 베타3(beta3), 감마(gamma) 대역의 주파수 성분들을 이용하여 치매정도를 판단한다.

이와 같은 특정 주파수를 통해 행렬 형태의 조합으로 만들어진 행렬의 원소는 일반적으로 -1에서 1사이의 값을 가지게 되는데, 1에 가까운 값을 가지는 원소는 해당하는 두 뇌파 신호 사이에 동기화가 크게 일어났음을 의미하고, -1에 가까운 값을 가지는 원소는 두 뇌파 신호 사이에 동기화가 거의 발생하지 않았음을 의미한다. 일반적으로 이 행렬의 패턴은 국부적으로 클러스터를 이루는 양상을 보이는데, 이는 뇌의 특정영역 사이에 동기화가 발생하였음을 의미한다.

따라서 행렬을 고유치 분해(eigenvalues decomposition)를 통해 동기화 행렬의 패턴을 분석하여 고유치(eigenvalues)를 추출한다(S330).

이때, 상기 추출된 고유치 중 가장 큰 값을 가지는 고유치의 값이 클수록 뇌의 다른 영역들 사이에 동기화가 크게 일어났음을 알 수 있다. 이와 같은 성질을 이용하여 GSI 값은 다음 수학식 2를 이용하여 계산한다(S340).

상기 수학식 2에서 M은 측정된 뇌파 신호의 개수(=전극의 개수)를 의미하며,

는 생성된 동기화 행렬의 가장 큰 고유치 값을 의미한다. 동기화 행렬의 고유치가 통계적으로 유의미하게 큰 값인지의 여부를 고려하여야 하므로 측정된 뇌파 신호의 위상을 랜덤하게 변형시켜 생성한 대리 데이터(surrogate data)들에 대해 동일한 방법으로 고유치를 계산하고 이 과정을 반복하여 평균적인 고유치를 얻게 된다. 이 값을

라고 한다.

상기 수학식 2를 이용하여 산출된 GSI의 값은 0에서 1의 값을 가지게 되는데 이 값이 1에 가까울수록 모든 채널에서 측정된 뇌파들이 동기화되어 있음을 의미하며(S360), 상기 GSI 값이 0에 가까울수록 뇌파의 동기화가 떨어짐을 의미한다(S370). 참고로 각 채널의 전극에서 측정된 뇌파 신호는 실질적으로 국부적으로 동기화가 발생되므로 상기 GFS 보다는 GSI를 이용하여 측정된 동기화를 이용하는 것이 비교(correlation) 특징을 보다 잘 추출할 수 있다.

이처럼 특정 주파수에서 동기화가 잘되어 있는지 상기 GFS 또는 GSI를 통해 정형화시켜 동기화가 이루어지는 경우에는 피험자를 정상인으로 판단한다(S500).

아울러, 상기 GFS 또는 GSI를 통해 정형화시켜 동기화가 이루어지지 않는 경우에는 피험자를 치매 의심군으로 분류한다. 그리고 치매 의심군을 분류된 피험자의 경우는 메모리부(50)에 저장된 기존의 방법으로 산출된 특정 주파수 또는 특정 주파수 대역별 치매정도를 판단하는 MMSE, GDS 또는 CDR 정보 중 적어도 하나를 이용하여 재 판단을 수행한다(S600). 참고로 상기 주파수별 치매정도를 판단하기 위한 MMSE, GDS 또는 CDR 정보 등은 다음 표 3과 같이 나타낼 수 있다. 이는 메모리부(50)에 미리 저장되어 있다.

이때, P(통계량에 따른 유의 확률값)의 값이 0.05 이하의 값에서 신뢰할 수 있으므로, MMSE 정보를 이용하는 경우에는 알파(alpha), 베타1(beta1), 베타2(beta2), 베타3(beta3), 풀(Full)대역의 주파수 성분들을 이용하여 치매정도를 판단하고, CDR 정보를 이용하는 경우에는 알파(alpha), 베타1(beta1), 베타2(beta2), 베타3(beta3), 풀(Full)대역의 주파수 성분들을 이용하여 치매정도를 판단한다.

그리고 상기 GFS 또는 GSI를 통해 분류된 치매 의심군 중 MMSE, GDS 또는 CDR 정보를 이용한 재 판단 결과(S600), 피험자가 정상인에 해당하는 점수를 보이는 경우 치매 의심환자로 판단하고(S700), 상기 재 판단 결과(S600), 피험자가 치매에 해당하는 점수를 보이는 경우 치매환자로 최종 판단한다(S800).

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

도 1 은 치매가 중등도 이상으로 진행된 치매 환자의 휴식 상태 중 측정된 뇌파와 정상인의 휴식 상태 중 측정된 뇌파를 도시하고 있는 파형도 및 그래프

도 2 는 치매 초기 환자가 눈을 감고 휴식 상태 중 측정된 뇌파와 정상인이 눈을 감고 휴식 상태 중 측정된 뇌파를 도시하고 있는 파형도 및 그래프

도 3 은 본 발명의 실시예에 따른 뇌파 분석을 이용한 치매 진단을 위한 장치의 구성을 나타낸 블록도

도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도

도 5 는 GFS를 이용하여 뇌파 신호의 동기화를 측정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도

도 6 은 GSI를 이용하여 뇌파 신호의 동기화를 측정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도

도 7 은 GFS 값을 통한 동기화 여부를 설명하기 위한 특정 주파수에서 표현된 복소수 값을 복소수 평면에 대응시킨 점들의 분포를 나타낸 그래프

*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10 : 측정부 20 : 증폭부

30 : 치매 진단부 40 : 치매 판단부

50 : 메모리부

Claims

뇌파 신호를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 전극들을 구비하고 있는 측정부와,

상기 측정부에서 측정된 뇌파 신호를 증폭하는 증폭부와,

상기 증폭된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역에서 얼마나 동기화(synchronized)된 뇌파 신호가 발생하는지를 측정하는 치매 진단부와,

상기 치매 진단부에서 측정된 동기화 여부에 기반하여 치매를 진단하는 치매 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 치매 진단부에서 동기화 여부를 측정하기 위한 특정 주파수 혹은 특정 주파수 대역 정보를 제공하고, 상기 치매 판단부에 MMSE, GDS 및 CDR 정보 중 적어도 하나의 정보를 제공하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 치매 진단부는 GFS(Global Field Synchronization) 및 GSI(Global Synchronization Index) 중 어느 하나를 이용하여 뇌파 신호의 동기화를 측정하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치.
뇌에서의 뉴론 활동(neuronal activation)에 기초하는 전위 측정을 일정한 샘플링 간격(fixed sampling interval)으로 수행하여 뇌파 신호를 측정하는 단계와,

상기 측정된 뇌파 신호를 기반으로 특정 주파수에서 동기화된 뇌파 신호가 발생하는지 측정하는 단계와,

상기 측정결과, 동기화된 뇌파 신호가 발생하지 않은 것으로 판단되면 피험자를 치매환자로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.
제 4 항에 있어서,

상기 뇌파 신호의 동기화를 측정하는 방법으로 GFS(Global Field Synchronization) 및 GSI(Global Synchronization Index)가 이용되는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.
제 4 항에 있어서,

상기 치매환자로 판단된 피보험자를 치매 의심군으로 분류하는 단계와,

상기 분류된 치매 의심군의 뇌파 신호를 기존의 방법으로 특정 주파수 또는 특정 주파수 대역별 치매정도를 판단하는 MMSE, GDS 및 CDR 정보 중 어느 하나를 이용하여 재 판단하는 단계와,

상기 재 판단 결과, 피험자가 정상인에 해당하는 결과를 보이는 경우로 판단되는 경우는 치매 의심환자로 판단하고, 피험자가 치매환자에 해당하는 결과를 보이는 경우로 판단되는 경우는 치매환자로 최종 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.
제 6 항에 있어서, 상기 특정 주파수는

상기 MMSE 정보를 이용하는 경우에는 알파(alpha), 베타1(beta1), 베타2(beta2), 베타3(beta3), 풀(Full)대역의 주파수 성분 중 적어도 하나 이상의 주파수이고,

상기 CDR 정보를 이용하는 경우에는 알파(alpha), 베타1(beta1), 베타2(beta2), 베타3(beta3), 풀(Full)대역의 주파수 성분 중 적어도 하나 이상의 주파수인 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.
제 4 항에 있어서, 상기 뇌파 신호의 동기화 측정 방법은

각 채널의 전극에서 측정된 뇌파 신호를 푸리에 변환(fourier transform)을 수행하여 특정 주파수(f)에서 복소수 값으로 산출하는 단계와,

상기 산출된 복소수 값을 복소수 평면(complex plane)에 대응시켜 복소평면 상의 각 점들의 분포에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA)을 수행하여, 2개의 고유치(eigenvalues)(
,
)를 추출하는 단계와,

상기 산출된 고유치(
,
)를 수식
에 적용시켜 GFS 값을 산출하는 단계와,

상기 산출된 GFS 값이 0보다 1에 가까운 값을 가지면 측정된 뇌파 신호가 동기화되어 있는 것으로 판단하고, 1보다 0에 가까운 값을 가지면 측정된 뇌파 신호가 동기화되지 않은 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.
제 8 항에 있어서,

상기 특정 주파수는 세타(theta), 베타1(beta1), 베타2(beta2), 베타3(beta3), 풀(Full)대역의 주파수 성분 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.
제 4 항에 있어서, 상기 뇌파 신호의 동기화 측정 방법은

특정 주파수에서 측정된 모든 뇌파 신호에 상응하는 전극의 쌍들에 대해서 동기화를 계산하고 이를 행렬 형태로 조합하는 단계와,

상기 조합된 행렬을 고유치 분해(eigenvalues decomposition)를 통해 동기화 행렬의 패턴을 분석하여 고유치(eigenvalues)를 추출하는 단계와,

상기 추출된 고유치 중 가장 큰 값(
)을 수식
에 적용시켜 GSI 값을 산출하는 단계와,

상기 산출된 GSI 값이 0보다 1에 가까운 값을 가지면 측정된 뇌파 신호가 동기화되어 있는 것으로 판단하고, 1보다 0에 가까운 값을 가지면 측정된 뇌파 신호가 동기화되지 않은 것으로 판단하는 단계를 포함하며,

상기 수식 중 M은 측정된 뇌파 신호의 개수(=전극의 개수)를 의미하며,
는 대리 데이터(surrogate data)들을 이용한 고유치 계산에 따른 평균적인 고유치인 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.
제 10 항에 있어서,

상기 특정 주파수는 세타(theta), 베타1(beta1), 베타2(beta2), 베타3(beta3), 감마(gamma) 대역의 주파수 성분 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.
제 10 항에 있어서,

상기 전극의 쌍들에 대해서 동기화를 계산하는 방법은 coherence, phase coherence, equal-time correlation 중 적어도 하나의 방법을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 방법.