WO2020060111A1 - 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법 - Google Patents

전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법 Download PDF

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frontal
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이승환
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인제대학교 산학협력단
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Definitions

  • the present invention relates to a method for predicting suicidal behavior in major depressive disorder based on frontal alpha asymmetry and frontal lobe activity asymmetry.
  • it relates to a method of predicting the possibility of suicidal behavior by using the frontal alpha asymmetry obtained by examining the brain waves of patients with major depressive disorder.
  • ECG electroencephalographic
  • an asymmetric EEG test showed that patients with depression have increased alpha band activity (8-12 Hz) in the right frontal region compared to the left frontal region.
  • hypoactivation of the left frontal hemisphere has been reported in patients with depression.
  • the alpha power of the frontal region is asymmetric.
  • DLPFC dorsolateral prefrontal cortex
  • vmPFC ventraldial prefrontal cortex
  • ACC anterior cingulate cortex
  • rACC rostral anterior cingulate cortex
  • sgACC subgenual anterior cingulate
  • DMDD major depressive disorder
  • the present invention has been devised to solve the above problems, and to provide a method of predicting the likelihood of suicidal behavior using alpha asymmetry in a patient with major depressive disorder in order to prevent suicidal behavior attempts of depressed patients There is this.
  • a method for predicting suicide behavior includes classifying a plurality of depression patients into a left brain type (LD) group and a right brain type (RD) group; Measuring EEG signals in a region of interest (ROI) associated with frontal alpha asymmetry in the plurality of depressed patients; Calculating an asymmetry index of a low-alpha band and a high-alpha band from the EEG signal; Checking the asymmetry index of the low alpha band of the depressed patient belonging to the left brain group and the asymmetry index of the high alpha band of the depressed patient belonging to the right brain group; And predicting suicide behavior of the depressed patient using the asymmetry index of the low alpha band and the asymmetry index of the high alpha band.
  • ROI region of interest
  • the method for predicting suicide behavior in a major depressive disorder based on frontal alpha asymmetry and frontal lobe activity asymmetry may predict suicide behavior of a depressed patient using frontal alpha asymmetry.
  • 1 is a table showing the alpha asymmetry index in the frontal region of patients participating in the experiment.
  • ROI 3 shows a region of interest (ROI) for examining the relationship between asymmetry of alpha band source activity and suicide behavior.
  • Fig. 5 shows the comparison between cognitive flexibility, tendruminative tendencies to consider, previous suicide attempts and SBQ-R scores.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of predicting suicidal behavior in major depressive disorder based on frontal alpha asymmetry and frontal lobe activity asymmetry according to an embodiment of the present invention.
  • Low alpha is shown to show diffuse attentional and brain-state phenomena, and high alpha is shown to exhibit localized and task-specific cognition. .
  • suicidal behavior was correlated with relative alpha power in the left hemisphere compared to the right hemisphere.
  • MDD major depressive disorder
  • 9 groups (3 electrode regions (FP1-FP2, F3-4, F7-F8) ⁇ 3 frequency bands (low alpha, high alpha, alpha)) each have a region of interest (ROI). It was generated based on the median of the asymmetry indices of the alpha bands of.
  • FP1-FP2 is low alpha 1.80, high alpha 1.13, alpha 1.24, F3-F4 is low alpha 2.79, high alpha 2.49, alpha 2.66, and F7-F8 is low alpha 5.22, high alpha 4.14, alpha 4.52.
  • LD left-dominant
  • RD right-dominant
  • the scale can be divided into two sub-classes (control sub-class, alternative sub-class), and the two sub-classes measure the ability to control problem situations and find alternative solutions in adverse situations.
  • Rumination is defined as a fixation to negative thoughts, while reflection is defined as a positive tendency to tolerance and self-growth.
  • RRQT properties
  • RRQS states
  • the ruminant and speculation questionnaire consisted of 12 items each, and was measured on a 5-point Likert scale.
  • BDI-II Beck Depression Inventory II
  • Anxiety was measured with the Korean version of Beck Anxiety Inventory (BAI), a self-report questionnaire consisting of 21 items.
  • BAI Beck Anxiety Inventory
  • the internal consistency and test retest reliability were 0.93 and 0.84, respectively, and the Kronbach alpha value for the current sample was 0.94.
  • a Korean version of the revised version of the Suicidal Behavior Questionnaire (SBQ-R) was used to measure suicide behavior.
  • SBQ-R consists of four items that measure different dimensions of suicide.
  • the above four items consist of 1) suicidal thoughts and suicidal attempts over a lifetime, 2) frequency of suicidal thoughts in the past 12 months, 3) threats of suicidal activity, and 4) possibility of suicide by self-report.
  • the subject sat in a comfortable chair in a room with limited sound. I opened my eyes for 3 minutes and then closed my EEG.
  • the EEG signal is NeuroScan SynAmps Amplifier (Compumedics USA, E1 Paso, TX, USA) and 62 surface electrodes (FP1, FPZ, FP2, AF3, AF4, F7, F5, F3, F1, FZ, F2, F4, F4, FC6 , FC6, FT8, T7, C5, C3, C1, CZ, C2, C4, C6, T8, TP7, CP5, CP3, CP1, CPZ, CP2, CP4, CP6, TP8, P7, P5, P3, P1, PZ , P2, P4, P6, P8, PO7, PO5, PO3, POZ, PO4, PO6, PO8, CB1, O1, OZ, O2, and CB2).
  • the 62 surface electrodes were mounted on a Quik Cap using an international 10-20 placement scheme.
  • the ground electrode is located on the forehead and the reference electrode is defined as Cz.
  • Vertical electrooculogram (EOG) electrodes were attached above and below the left eye, and seven horizontal EOGs were recorded on both outer sides of both eyes.
  • the impedance was kept below 5 k ⁇ . All data were processed with a 0.1-100 Hz band pass filter at a sampling rate of 1,000 Hz.
  • EEG data were pre-processed using SCAN 4.3 software. Eye movements and artifacts were reviewed by trained individuals without prior knowledge.
  • EEG data were divided into epochs of less than 2 seconds in length (2,048 points), and epochs with signals in excess of ⁇ 100 ⁇ V on any channel were excluded from further analysis.
  • FFT Fast Fourier transformation
  • Band power was calculated as three frequency bands.
  • the three frequency bands are low alpha (8-10 Hz), high alpha (10-12 Hz) and total alpha (8-12 Hz).
  • the low side (8-10 Hz) and high side (10-12 Hz) of the alpha frequency band were examined.
  • Frontal alpha asymmetry was measured at three pairs of sites.
  • the three pairs of sites include pre-frontal (FP1-FP2), mid-frontal (F3-F4) and lateral-frontal (F7-F8).
  • alpha asymmetry (P left-P right) / (P left + P right) ⁇ 100, P left and P right are absolute powers).
  • An asymmetric value of 0 indicates that alpha power and brain activity are the same in both hemispheres.
  • Positive asymmetric values indicate greater alpha power and lower activity in the left hemisphere.
  • Negative asymmetry values indicate greater alpha power and lower activity in the right hemisphere.
  • Source activity analysis was also used in this study. Specifically, standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA) was used to calculate the cortical distribution of the normalized source current density of the resting brain source over the frequency domain.
  • sLORETA is a representative source imaging method used to solve the EEG inverse problem.
  • sLORETA assumes that the source activation of the voxel is similar to the source activation of the surrounding voxel to compute a specific solution and applies the appropriate standardization of current density.
  • the lead field matrix is a realistic head model partitioned based on the Montreal Neurological Institute (MNI) 152 standard template with a three-dimensional solution space limited to cortical gray matter and hippocampus 49 only. ).
  • MNI Montreal Neurological Institute
  • the solution space consisted of 6,239 voxels with 5mm resolution.
  • Anatomical labels such as the Brodmann region, were provided with appropriate transformations from MNI to Talairach space 50.
  • 1 is a table showing the alpha asymmetry index in the frontal region of patients participating in the experiment.
  • ROI 3 shows a region of interest (ROI) for examining the relationship between asymmetry of alpha band source activity and suicide behavior.
  • Fig. 5 shows the comparison between cognitive flexibility, tendency to ponder, previous suicide attempt, and SBQ-R score.
  • the ROIs associated with frontal “alpha” asymmetry are the results of the previous “neuroimaging”, the EEG “source” localization study, “dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC),” the inferior hypothalamic nucleus “frontal cortex” Ventromedial prefrontal cortex (vmPFC), “anterior cingulate cortex (ACC)”, rostral ACC (racC), and “subgenual ACC (sgACC)” were selected.
  • DLPFC dilateral prefrontal cortex
  • vmPFC Ventromedial prefrontal cortex
  • ACC anterior cingulate cortex
  • racC rostral ACC
  • sgACC subgenual ACC
  • the “source” activity of the “ROI” was extracted from the “low alpha, high alpha,” and “total” alpha “frequency” bands.
  • the mean and standard deviations for CFI, RRQS, RRQT, BDI-II, BAI and SBQR were 81.36 ⁇ 19.04, 70.73 ⁇ 12.34, 75.94 ⁇ 12.80, 22.21 ⁇ 15.30, 41.20 ⁇ 13.92.
  • the “average” and “standard” deviations of the “asymmetric” indices at each “front” are as follows.
  • FP1-FP2 ( ⁇ : .63 ⁇ 6.57, low alpha: 0.91 ⁇ 7.68, high alpha: .48 ⁇ 6.32);
  • F3-F4 (alpha: 1.91 ⁇ 4.66, “low alpha: 2.47 ⁇ 5.98,” high alpha: 1.54 ⁇ 4.83);
  • F7-F8 (alpha: 4.33 ⁇ 7.40, low alpha: 4.96 ⁇ 9.29, high alpha: 3.88 ⁇ 6.98).
  • Asymmetric “indexes” showed relatively high “alpha” activity in the “left” hemisphere of “depressed patients,” which is consistent with the results of “preliminary studies” of “depressed patients.
  • Figure 3 shows the “ROI” of the “source” level “analysis”.
  • F7-F8 the “correlation” relationship between the “suicide” behavior of each “ROI” and the “alpha” asymmetric “indexes” in the “left brain” (LD) and “right brain” (RD) groups is shown in Figure 4.
  • FIG. 5 shows the comparison between “cognitive flexibility”, “ruminative tendencies”, “previous” suicide attempts and “SBQ-R” scores.
  • the “alpha” asymmetry index of the “low alpha” band had a positive relationship with suicide.
  • the “alpha” asymmetry index of the “high alpha” band was positively related to the “suicide” behavior of the “RD” group.
  • the LD group showed a relatively large alpha power in the left hemisphere and the front hemisphere.
  • this study is one of the few research studies that directly investigated and investigated the relationship between the frontal alpha and asymmetry and suicide, and first explored the relationship between the source level, alpha level, alpha asymmetry, and suicide behavior in various areas of the cortex.
  • this “invention” indicates that “individuals with depression” and “suicide” impulses show “increasing” relative “alpha” power in the “left” hemispheres of DLPFC, vmPFC, ACC, rACC, and “OFC,” and are associated with “minus cognitive tendency” and cognitive tendency stiffness. It may be a “reflection”. Therefore, this study can conclude that the “alpha” asymmetry of the “low alpha” band functions as a “bio” marker of “suicide risk”.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of predicting suicidal behavior in major depressive disorder based on frontal alpha asymmetry and frontal lobe activity asymmetry according to an embodiment of the present invention.
  • a method for predicting suicide behavior in a major depressive disorder based on frontal alpha asymmetry and frontal lobe activity asymmetry includes a plurality of depression patients with a left brain type (LD) group and a right brain type (RD) can be classified into groups.
  • the LD group and the RD group can be pre-classified by three factors: a low alpha band, a high alpha band, and an alpha band measured in the frontal region of interest of patients.
  • the method of the present invention may measure EEG signals in a region of interest (ROI) associated with frontal alpha asymmetry in a plurality of depressed patients.
  • Areas of interest include the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), the ventraldial prefrontal cortex (vmPFC), the anterior cingulate cortex (ACC), the rostral ACC (racC), and the subgenual ACC (sgACC).
  • DLPFC dorsolateral prefrontal cortex
  • vmPFC ventraldial prefrontal cortex
  • ACC anterior cingulate cortex
  • racC rostral ACC
  • sgACC subgenual ACC
  • the method of the present invention can calculate the asymmetry index of the low alpha band and the high alpha band in the EEG signal.
  • the method of the present invention can confirm the asymmetry index of the low alpha band of the depressed patient belonging to the left brain group and the asymmetry index of the high alpha band of the depressed patient belonging to the right brain group.
  • the method of the present invention and the asymmetry index of the low alpha band and the asymmetry index of the high alpha band can predict the suicidal behavior of the depressed patient.
  • suicidal behavior of a patient with depression in the left brain group can be predicted.
  • a method for predicting suicide behavior in a major depressive disorder based on frontal alpha asymmetry and frontal lobe activity asymmetry includes classifying a plurality of depression patients into a left brain type (LD) group and a right brain type (RD) group; Measuring EEG signals in a region of interest (ROI) associated with prefrontal alpha asymmetry in the plurality of depressed patients; Calculating an asymmetry index of a low-alpha band and a high-alpha band from the EEG signal; Checking the asymmetry index of the low alpha band of the depressed patient belonging to the left brain group and the asymmetry index of the high alpha band of the depressed patient belonging to the right brain group; And predicting suicide behavior of the depressed patient using the asymmetry index of the low alpha band and the asymmetry index of the high alpha band.
  • ROI region of interest
  • the method may further include predicting a suicide behavior of a depression patient belonging to the left brain group.
  • the method may further include predicting suicide behavior of the depressed patient belonging to the right brain group.

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Abstract

본 발명의 다양한 실시 예는 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법에 관한 것이다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법은 복수의 우울증 환자들을 좌뇌형(LD) 그룹과 우뇌형(RD) 그룹으로 분류하는 단계; 상기 복수의 우울증 환자들의 전두 알파 비대칭과 관련된 관심 영역(ROI)에서 뇌파 신호를 측정하는 단계; 상기 뇌파 신호에서 저알파 밴드와 고알파 밴드의 비대칭 지수를 연산하는 단계; 상기 좌뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 우뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 고알파 밴드의 비대칭 지수를 확인하는 단계; 및 상기 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 고알파 밴드의 비대칭 지수를 이용하여 상기 우울증 환자의 자살 행위를 예측하는 단계를 포함할 수 있다. 다른 실시 예들도 가능할 수 있다.

Description

전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법
본 발명은 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법에 관한 것이다.
특히 주요 우울 장애를 가진 환자의 뇌파를 검사하여 획득한 전두 알파 비대칭을 이용하여 자살 행위 가능성을 예측하는 방법에 관한 것이다.
현대사회를 살아가는 사람들은 여러 가지 상황에 노출되고, 이로 인한 정신적인 스트레스가 많이 있는데, 이러한 스트레스는 우울증 등의 정신질환을 유발하고, 이로 인한 사회문제는 심각한 지경에 이르고 있다.
특히 우울증은 자살과 관련된 여러가지 정신 질환 중 가장 일관되고 강력한 예측 인자 중 하나이다.
따라서, 우울증 환자를 치료할 때 자살 가능성을 판단하는 것은 매우 중요하다.
한편, 전두엽에서의 비대칭 뇌파 검사(asymmetrical electroencephalographic, EEG)는 우울증의 원인을 이해하고 정신 질환에 가장 취약한 사람들을 식별하기 위한 시도로서 광범위하게 연구되고 있다.
예컨대, 우울증을 가지고 있는 환자는 좌측 전두 영역에 비해 우측 전두 영역에서 알파 밴드 활동(alpha band activity, 8-12Hz)이 증가하는 것을 비대칭 뇌파 검사로 확인할 수 있었다.
이는 강화된 알파 파워(enhanced alpha power)가 대응하는 뇌 부위의 피질 활동의 감소를 반영하는 것으로 보여지고 있다.
또한, 우울증을 갖는 환자에서 좌측 전두 반구(left frontal hemisphere)의 저활성(hypoactivation)이 보고된 바 있다.
즉, 우울증 환자에서 전두 영역의 알파 파워가 비대칭을 이루는 것으로 보여지고 있다.
한편, 이전부터 전두 알파 비대칭과 여러 피질 영역 사이의 관계가 광범위하게 조사되고 있다.
여러 피질 영역은 배외측 전전두피질(dorsolateral prefrontal cortex, DLPFC), 복내측 전두엽 피질(ventromedial prefrontal cortex, vmPFC), 전측대상회 피질(anterior cingulate cortex, ACC), 앞쪽 대상피질(rostral anterior cingulate cortex, rACC) 및 슬하전두대상피질 (subgenual anterior cingulate, sgACC)를 포함한다. DLPFC 및 vmPFC 의 손상은 감정적으로 관련된 자극의 부정적인 정서적 통제 및 자동 처리의 결핍과 관련이 있다.
또한, 주요 우울 장애(major depressive disorder, MDD) 환자는 DLPFC에서 관류 감소(reduced perfusion) 또는 대사 활동(metabolic activit)을 보이고, ACC에서 관류저하(hypoperfusion) 또는 대사저하(hypometabolism)를 보였다.
이는 좌측 sgACC의 피질 부피 감소의 부산물로 생각되고 있다. 또한, 안와 전두엽 피질의 감소와 장애 기능은 자살 행위의 취약성에 대응하는 충동성(impulsivity)과 공격성의 증가와 관련이 있다고 보고되어왔다.
즉, 상기 확인된 사항들에 기반하여 판단컨대, 알파 비대칭과 우울증, 우울증과 자살 사이의 어떤 관계가 있을 것으로 강력하게 추측되고 있지만 알파 비대칭과 자살 행위 사이의 관계는 연구가 제대로 이루어지고 있지 않고 있어 상기 관계를 활용한 정신 진단 또한 수행되지 않으므로 자살 예측이 여전히 어렵고 불완전한 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 우울증 환자의 자살 행위 시도를 방지하기 위해 주요 우울 장애를 갖는 환자에서 알파 비대칭을 이용하여 자살 행위의 가능성을 예측하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법은 복수의 우울증 환자들을 좌뇌형(LD) 그룹과 우뇌형(RD) 그룹으로 분류하는 단계; 상기 복수의 우울증 환자들의 전두 알파 비대칭과 관련된 관심 영역(ROI)에서 뇌파 신호를 측정하는 단계; 상기 뇌파 신호에서 저알파 밴드와 고알파 밴드의 비대칭 지수를 연산하는 단계; 상기 좌뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 우뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 고알파 밴드의 비대칭 지수를 확인하는 단계; 및 상기 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 고알파 밴드의 비대칭 지수를 이용하여 상기 우울증 환자의 자살 행위를 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법은 전두 알파 비대칭을 이용하여 우울증 환자의 자살 행위를 예측할 수 있다.
도 1 은 실험에 참여한 환자들의 전두 영역에서 알파 비대칭 지수를 나타낸 표이다.
도 2 는 좌측 전두 그룹과 우측 전두 그룹의 알파 밴드의 비대칭 지수를 나타내고 있다.
도 3은 알파 밴드 소스 활동의 비대칭과 자살 행위간 관계의 검사하기 위한 관심영역(ROI)를 도시하고 있다.
도 4는 피질의 관심 영역에서 알파 비대칭과 자살 행위간 관계를 나타낸 표이다.
도 5는 인지　유연성(cognitive flexibility),　심사 숙고하는　경향(ruminative tendencies),　이전　자살　시도　및　SBQ-R　점수간　비교를　도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 인과 관계 및 효과는 하기 설명할 실험 및 측정 등을 통해 이해되고 확인된다.
따라서, 본 발명이 도출되게 한 연구에 대해 우선 설명한다. 하기 연구는 전두 알파 비대칭이 자살 행위의 바이오 마커로서 기능할 것이라고 예측하고 수행되었다.
EEG 알파 파워(alpha power)에 대한 연구는 알파 밴드(alpha band)를 두 개의 하위 밴드, 즉 저알파(low alpha, 8-10 Hz)와 고알파(high alpha, 10-12 Hz)로 구분할 필요가 있다.
저알파는 확산된 주의전환(diffused attentional) 및 뇌 상태 현상(brain-state phenomenon)을 나타낼 것으로 보여지고, 고알파는 국부적이고 과제 지향적인 인지(localized and task-specific cognition)를 나타낼 것으로 보여지고 있다.
전두 알파 비대칭과 자살 행위간 연관성을 확인하기 위해, 우선 자살 행위가 우측 반구에 비해 좌측 반구에서의 상대적인 알파 파워와 관계가 있다고 가정하고 연구를 진행했다.
보다 구체적으로 저알파 밴드(low alpha band)가 자살 행위와 연관 있을 것으로 가정하고 연구를 진행했다.
또한, 자살 행동이 우측 반구와 비교하여 좌측 반구에서 상대적 알파 파워와 상관 관계가 있다고 가정했다.
보다 구체적으로, 우리는 저알파 밴드가 자살과 관련이 있다고 가정했다. 또한 우리는 반추 또는 심사 숙고(rumination)와 인지 유연성(cognitive flexibility)이 자살 행위와 관련 있으며 대응하는 피질 영역에 반영될 것이라고 가정했다.
주요 우울 장애(Major Depressive Disorder, MDD)를 가진 66 명의 참가자가 연구에 포함되었다.
초기 분석에는 총 15 명의 남성(22.7 %)과 51명의 여성(77.3 %)이 포함되었다.
평균 나이는 44.77세(SD=13.62, 범위:19-65)였으며 평균 교육 기간은 12.77년(SD=6.41)이었다.
24 명의 참가자(36.4%)가 자살 시도를 한 번 이상 했다고 보고했고, 42 명의 참가자(63.6%)는 자살 시도를 하지 않은 것으로 나타났다.
모든 참가자들은 오른 손잡이였고 정신병적 증상이나 양극성 장애의 병력이 없었다.
참가자 모두가 MDD로 진단되었지만, 일부 참가자들은 MDD에서 수행된 이전의 연구에서 확인된 전형적인 패턴에 반대되는 전두 알파 비대칭을 나타냈다. (예컨대, 좌측에 비해 상대적으로 높은 우측 반구에서의 알파 파워)
따라서, 9개의 그룹(3 개의 전극 부위 (FP1-FP2, F3-4, F7-F8) × 3 개의 주파수 밴드(저알파, 고알파, 알파))이 각각의 관심영역(region of interest, ROI)의 알파 밴드들의 비대칭성 지수(asymmetry indices)의 중앙값에 기초하여 생성되었다.
예컨대, FP1-FP2는 저알파 1.80, 고알파 1.13, 알파 1.24이고, F3-F4는 저알파 2.79, 고알파 2.49, 알파 2.66이고, F7-F8는 저알파 5.22, 고알파 4.14, 알파 4.52이다.
모든 참가자는 각 부위의 3 가지 밴드 주파수에 대해 좌뇌형 그룹(left-dominant, LD) 또는 우뇌형(right-dominant, RD) 그룹 중 어느 하나로 구분되었다. 상기 66명의 참가자 중 10명은 상기 그룹에 포함되지 못하여 제외되었으며, 총 56 명의 참가자가 최종 분석에 포함되었다.
본 연구에서 인지 유연성(Cognitive flexibility)은 한국어 버전의 인지 유연성 검사(Cognitive Flexibility Inventory, CFI)를 이용하여 측정했다.
등급(scale) 은 2개의 서브 등급(제어 서브 등급, 대안 서브 등급)으로 나눌 수 있고, 2개의 서브 등급은 문제 상황을 제어하고 불리한 상황에서 대안 솔루션을 찾을 수 있는 능력을 측정한다.
총 19 개의 질문이 7점의 리커트(Likert) 등급으로 측정되었고, 총점이 높을수록 인지 유연성이 있음을 나타낸다. 현재 연구에서, 대안 서브 등급, 제어 서브 등급 및 전체 검사는 각각은 87, 90 및 91이었다.
초점 주의(Focused attention)는 한국어 버전의 Rumination Reflection Questionnaire(RRVI)에 의해 평가되었다.
반추(Rumination)는 부정적인 생각에 대한 고정으로 정의되는 반면 숙고(reflection)은 내성과 자기 성장에 대한 긍정적인 경향으로 정의된다.
그것은 특성(RRQT)과 상태(RRQS)를 측정하도록 요청 받을 수 있다. 반추 및 숙고 설문지는 각각 12 아이템으로 구성되어 있으며, 5 점 리커트(Likert) 등급(scale)으로 측정되었다.
본 연구에서는 국소 반추와 숙고뿐만 아니라 상태 반추와 숙고를 측정했다. 반추(α = .82), 숙고(α = .81) 및 전체 설문지 (α = .86) 모두 높은 내부 일관성(internal consistencies)을 보였다.
우울증의 심각성(severity of depression)은 한국어 버전의 Beck Depression Inventory II (BDI-II)을 이용하여 평가되었고, 이는 일반적으로 사용되는 자체 평가된 인벤토리로서 4 가지의 리커트(Likert) 등급을 포함한다.
BDI-II의 한국어 버전은 높은 크론바흐 알파값(Cronbach's alpha, (α = .85))와 검사 재검사 신뢰도(test-retest reliability, (r = .75))를 보였다. 현재 샘플의 내부 일관성은 α = .95였다.
불안(Anxiety)은 21 개 항목으로 구성된 자체보고 설문지인 Beck Anxiety Inventory (BAI)의 한국어 버전으로 측정했다.
내부 일관성 및 검사 재검사 신뢰도는 각각 0.93 및 0.84 였고, 현재 샘플에 대한 크론바흐 알파값은 0.94였다.
자살 행위를 측정하기 위해 자살 행위 설문지(Suicidal Behavior Questionnaire, SBQ-R)의 개정판의 한국어 버전이 사용되었다.
SBQ-R은 자살의 다른 차원을 측정하는 4 가지 항목으로 구성된다. 상기 4가지 항목은 1) 일생 동안 자살 충동 및 자살 시도, 2) 지난 12 개월간 자살 충동의 빈도, 3) 자살 행위의 위협, 4) 자기 보고에 의한 자살 행위의 가능성으로 이루어진다. SBQ-R의 총 점수는 3에서 18까지이고, SBQ-R의 한국어 버전에 맞는 크론바흐 알파값은 현재 샘플에 대해 α = .93 및 α = .85였다.
한편, 실험 대상인 환자들의 뇌파(EEG) 기록 및 정량 뇌파(quantitative electroencephalography, qeeg) 분석을 수행했다.
구체적으로, 뇌파 기록 동안, 피실험자는 소리가 제한된 방에서 편안한 의자에 앉았다. 3분동안 눈을 떴다가 감아가며 뇌파가 기록되었다.
EEG 신호는 NeuroScan SynAmps Amplifier(Compumedics USA, E1 Paso, TX, USA)와 62 개의 표면 전극 (FP1, FPZ, FP2, AF3, AF4, F7, F5, F3, F1, FZ, F2, F4, F4, FC6, FC6, FT8, T7, C5, C3, C1, CZ, C2, C4, C6, T8, TP7, CP5, CP3, CP1, CPZ, CP2, CP4, CP6, TP8, P7, P5, P3, P1, PZ, P2, P4, P6, P8, PO7, PO5, PO3, POZ, PO4, PO6, PO8, CB1, O1, OZ, O2, and CB2 )를 이용하여 측정되었다.
62개의 표면 전극은 international 10-20 placement scheme을 이용하여 Quik Cap에 장착됬다.
접지 전극은 이마에 위치하고 기준 전극은 Cz로 정의된다. 수직 안전도(Vertical electrooculogram (EOG)) 전극들은 좌측 눈 위 및 아래에 부착되고, 7개의 수평 안전도(horizontal EOG)는 양안의 바깥 양측에서 기록되었다.
임피던스는 5 kΩ 이하로 유지되었다. 모든 데이터는 1,000 Hz의 샘플링 속도로 0.1-100 Hz 밴드 패스 필터로 처리되었다.
EEG 데이터는 SCAN 4.3 소프트웨어를 사용하여 사전 처리되었다. 눈 움직임과 인공물은 훈련된 개인이 사전 지식 없이 심사했다.
개방 눈 데이터(open eye data)가 분석에 사용됬다. EEG 데이터는 길이가 2 초 이하(2,048 포인트)인 에포크(epochs)로 나뉘었고, 어떤 채널에서도 ± 100μV를 초과하는 신호를 갖는 에포크는 추가 분석에서 제외됬다.
각각 참가자를 위해 총 30 개의 에포크(60초 이하)가 준비되었다. 파워 스팩트럼 분석(power spectral analys)을 위해 패스트 푸리에 변환(fast Fourier transformation (FFT))이 62 개의 전극 채널마다 수행되었다.
각 에포크를 위한 FFT 분석 후, 결과 스펙트럼 파워는 30 에포크 이상으로 평균화되었다.
밴드 파워는 3개의 주파수 밴드로서 계산되었다.
3개의 주파수 밴드는 저알파(8-10 Hz), 고알파(10-12 Hz) 및 총 알파(8-12 Hz)이다.
비대칭 분석에서 알파 주파수 대역의 낮은 측면(8-10 Hz) 및 높은 측면(10-12 Hz)을 검사했다.
전두 알파 비대칭(Frontal alpha asymmetry)은 3쌍의 부위에서 측정되었다. 3쌍의 부위는 전전두(pre-frontal, (FP1-FP2)), 중간 전두(mid-frontal (F3-F4)) 및 측면 전두(lateral-frontal (F7-F8))을 포함한다.
알파 비대칭을 측정하기 위해 왼쪽 반구와 오른쪽 반구의 해당 주파수 밴드 비율을 비교했다. 보다 구체적으로, 두 개의 반구 사이의 차이는 그 합 (즉, 알파 비대칭 = (P left- P right) / (P left + P right) × 100, P left and P right are absolute powers)으로 나뉘어진다.
0의 비대칭 값은 알파 파워와 두뇌 활동이 양쪽 반구에서 동일하다는 것을 나타낸다.
양의 비대칭 값은 더 큰 알파 파워와 왼쪽 반구의 저 활동성을 나타낸다. 음의 비대칭 값은 보다 큰 알파 파워와 오른쪽 반구의 저 활동성을 나타낸다.
출처 활동 분석(Source activity analysis)도 본 연구에서 활용되었다. 구체적으로, 표준화된 저해상도 뇌 전자기 단층 촬영(Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography, sLORETA)은 주파수 도메인에 대한 휴식 상태의 뇌 소스의 표준화된 소스 전류 밀도의 피질 분포를 계산하는 데 사용되었다. sLORETA는 EEG 인벌스(inverse) 문제를 해결하는데 사용되는 대표적인 소스 이미징 방법이다. sLORETA는 복셀(voxel)의 소스 활성화가 특정 솔루션을 계산하기 위한 주변 복셀의 소스 활성화와 유사하다고 가정하고 현재 밀도의 적절한 표준화를 적용한다. 선두 필드 매트릭스(lead field matrix)는 3 차원 솔루션 공간이 피질 회색 물질과 해마(hippocampus) 49로만 제한된 몬트리올 신경 학회 (Montreal Neurological Institute, MNI) 152 표준 템플릿을 기반으로 분할된 현실적인 헤드 모델(realistic head model)을 사용하여 계산되었다.
솔루션 공간은 5mm 해상도의 6,239 개의 복셀로 구성되었다. Brodmann 지역과 같은 해부학적 레이블에는 MNI에서 Talairach space 50으로의 적절한 변형이 제공되었다.
하기에서 도 1 내지 도 5와 함께 보다 구체적으로 본 발명을 설명한다.
도 1 은 실험에 참여한 환자들의 전두 영역에서 알파 비대칭 지수를 나타낸 표이다.
도 2 는 좌측 전두 그룹과 우측 전두 그룹의 알파 밴드의 비대칭 지수를 나타내고 있다.
도 3은 알파 밴드 소스 활동의 비대칭과 자살 행위간 관계의 검사하기 위한 관심영역(ROI)를 도시하고 있다.
도 4는 피질의 관심 영역에서 알파 비대칭과 자살 행위간 관계를 나타낸 표이다.
도 5는 인지　유연성(cognitive flexibility),　심사 숙고하는　경향,　이전　자살　시도　및　SBQ-R　점수 간　비교를　도시한다.
구체적으로, 전두　알파　비대칭과　관련된　관심　영역(ROIs)은 이전의　신경촬영법(neuroimaging)의　결과, EEG　소스　국소화　연구,　배외측　전전두　피질(dorsolateral prefrontal cortex,DLPFC),　복내측시상하핵　전전두엽　피질(ventromedial prefrontal cortex,vmPFC),　전대상피질(anterior cingulate cortex,ACC), rostral ACC(racC),　그리고　subgenual ACC(sgACC)에　따라　선택되었다.　또한, 자살을　시도하는　개인에서의　인지　결함(cognitive deficits,　예:　경직(rigidity),　충동(impulsivity),　의사　결정)과　관련이　있는　안와　전두엽　피질(orbitofrontal cortexOFC)을　검사했다.　
저알파,　고알파,　및　총　알파　주파수　대역에서　ROI의　소스　활동이　추출되었다.
2개의　반구로부터소스　활동을　이용하여　각각의　ROI를　위한　알파　비대칭　지수들을　계산했다.
Spearman의　상관　관계　분석은　비대칭　지수들과　심리적　측정간의　연관성을　조사하기　위해　5,000　부트스트랩　재샘플링　기술에　따라　수행되었다.　
중앙값　분리(median split)에　의해　생성된　그룹에　기초한　심리적　측정과　비대칭　지수들　사이의　추가　상관　관계　분석이　수행되었다.　
이들　그룹　내에서, SBQR　및　알파　비대칭　지수들(즉, 저알파　비대칭,　고알파　비대칭　및　알파　비대칭)사이의　상관　관계를　각　ROI에서　조사했다.
그　후,　독립적인　t-검사(t-tests)를　실시하고,　인지유연성(cognitive flexibility)　특성(trait)　및　상태　반추(state rumination)의　점수가　자살　시도의　과거　이력　및 SBQ-R　점수에　따라　다른지를　조사하였다.
전두　영역에서의　심리적　측정,　저알파,　고알파, 및　알파의　비대칭　지수들에　대한　기술　통계가　도1에　개시되어있다.
CFI, RRQS, RRQT, BDI-II, BAI　및　SBQR에　대한평균　및　표준　편차는　각각　81.36　±　19.04, 70.73　±12.34, 75.94　±　12.80, 22.21　±　15.30, 41.20　±　13.92및　8.97　±　4.75　이었다.　
각　전두　부위에서의　비대칭　지수들의　평균　및　표준　편차는　다음과　같다. FP1-FP2(α　: .63±　6.57,　저알파　: 0.91　±　7.68,　고알파　: .48　±　6.32); F3-F4 (알파　: 1.91　±　4.66,　저알파　: 2.47　±　5.98,　고알파　: 1.54　±　4.83); F7-F8 (알파　: 4.33　±　7.40,　저알파　: 4.96±　9.29,　고알파　: 3.88　±　6.98).　비대칭　지수들은　우울증환자의　좌　반구에서　상대적으로　높은　알파　활동을　나타냈고,　이는　우울증　환자의　이전　연구　결과와　일치하는　결과이다.
한편,　비대칭　지수들과　자살　행위　사이의　상관　관계는　비대칭　지수들의　중간　값으로　생성된　그룹을　기반으로　조사되었다.
FP1-FP2　및　F3-F4에서는　상관　관계가　발견되지　않았다.　그러나　F7-F8에서　유의미한　상관　관계가 나타났다.　
좌측　전두　영역에서　알파　활동이　더　많은　사람들에서　저알파　밴드의　비대칭　지수는　자살　행위와　양의　상관　관계가　있었다(r=.462, p=.013).　우측　전두　영역에서 알파　활동이　더　많은　사람들에서　고알파　밴드의　비대칭　지수는　자살　행위와　양의　상관　관계가　있었다(r=.422, p=0.025,　도 2　참조).
도　3에　소스　레벨　분석의　ROI가　도시되어　있다. F7-F8에서의　좌뇌형(LD)　및　우뇌형(RD)　그룹에서 각　ROI의　자살　행위와　알파　비대칭　지수들　사이의　상관　관계가　도 4에　개시되어　있다.
RD　그룹에서　주목할만한　유의미한　상관　관계는　발견되지　않았다.　
반면에　자살　행위는 LD　그룹의　ACC에서　저알파　밴드(r=.389, p=.040)와 알파　밴드(r=.383, p=.044)의　비대칭　지수와　양의　상관관계를　보였다.　또한　rACC에서의　저알파　밴드(r=.463, p=.013),　고알파　밴드(r=.488, p=0.008)　및　알파　밴드(r=.483, p=.009)의　비대칭　지수뿐만　아니라　DLPFC에서의　저알파　밴드(r=.516, p=0.005),　고알파　밴드(r=.442, p=0.018)　및　알파　밴드(r=.464, p=.013)의　비대칭　지수는　LD　그룹에서　자살　행위와　양의　상관　관계가　있었다.　마지막으로,　자살　행위는　또한　vmPFC에서　저알파밴드의　비대칭　지수(r=.428, p=.023)와　OFC에서　저알파　밴드의　비대칭　지수(r=.413, p=.029)와　양의　상관관계가　있었다.　한편,　sgACC에서　자살　행위와　알파　비대칭　지수간　유의미한　상관　관계는　없었다.
도 5는　인지　유연성(cognitive flexibility),　반추하는　경향(ruminative tendencies),　이전　자살　시도　및　SBQ-R　점수간　비교를　도시한다.　이전의　자살　시도를　한　사람들은　특성　반추(trait rumination)　(t=-3.010, p=0.004),　상태　11　반추(state 11 rumination)　(t=-2.496, p=.015),　및　전체　RRQT (t=-2.390, p=.020)에서　상당히　높은　점수를　받았고,　이전　자살　시도를　한　사람의　제어　서브스케일의　CFI(t=2.866, p=.006)와　전체CFI (t=2.452, p=.017)의　점수는　자살　시도가　없었던　사람에　비해　상당히　낮았다.　그　차이는　비교　집단이　SBQ-R점수로　나뉠　때　더　두드러졌다. SBQ-R에서　더　높은 점수를　받은　사람들은　특성　반추(trait rumination)　(t=-3.418, p=.001),　상태　반추(state rumination)　(t=-3.673, p<.001),　전체　RRQT (t=p =.013), RRQS(t=-2.264, p=.027)에서　높은　점수를　받았고,　제어　서브스케일(t=3.673, p<.001),　대안　서브스케일(t=2.193, p=.032)　및　전체　CFI(t=3.502, p=.001)에서　SBQ-R　점수가　낮은　사람들보다도　더　상당하게　낮았다.
상기와　같이　수행된　연구에　따르면, 1)　감각　수준분석(sensory level analysis)은　저알파　밴드의　알파　비대칭　지수와　LD　그룹의　자살　행위　사이에　유의미한　양의　상관　관계를　보여　주었고,　고알파　밴드의　알파　비대칭　지수와　RD　그룹의　자살　행위도　유의미한　양의　상관　관계를　보여주었다.
2)　근원　수준　분석(source level analysis)은 LD　그룹에서　알파　비대칭　지수와　자살　행위간에　유의미한 양의　상관　관계를　나타내었지만　RD　그룹에서는　그렇지 않았다. 3)　자살을　하고　싶어하는　개인은　그렇지　않은　개인에　비해　반추의　측정과　유연하지　않은　인지　스타일에서 높은　점수를　받았다.
LD　그룹에서　저알파　밴드의　알파　비대칭　지수는 자살　행위와　양의　상관　관계가　있었다.　
대조적으로,　고알파　밴드의　알파　비대칭　지수는　RD　그룹의　자살　행위와　양의　상관　관계가　있었다.　상기에서　진행된　연구에서　LD　그룹은　좌측　전두　반구가　우측　전두　반구보다　상대적으로　큰 알파　파워를　보였다.
우리의　결과는　DLPFC, vmPFC, ACC(rACC　및sgACC　포함)　및　OFC의　알파　비대칭　지수와　LD　그룹에서의　자살　행위간　관계를　나타내지만　RD　그룹에서는　그렇지　않다.　가장　일관된　관계는　저알파　밴드의　알파　비대칭지수와　자살　행위　사이에서　관찰되었다.　이러한　결과는　자살　위험은　좌측　전두　반구에서　저주파　알파　밴드의　상대강도와　함께　증가한다는　것을　나타냅니다.　특히,　좌측DLPFC에서의　감소된　활성은　MDD　환자에서　감정적　단서를　부정적으로　해석하는　경향과　관련되는　것으로　나타났다.　예컨대　Disner et al.(2011)　스터디에서,　부정적인 정서적　해석은　심사 숙고하는　경향의　부산물일　수　있고, 이러한　부산물은　좌측　DLPFC 54의　hypoactivivation에의해　반영된　것일　수　있다.　또한　rACC의　비정상적인　피질활동은　긍정적인　자극을　억제하여　우울증과　개인에　심사숙고하는　경향을　초래할　수　있다고　주장하고　있다.
동시에 좌측　DLPFC　및　rACC 에서의　회색질　물질의　현저한　감소가　자살하려는　개인에서　보여졌다.　다른　연구, Jollant et al. (2010)에서,　이전에　자살　시도를　한　개인이　위험한　업무를　수행할　경우　왼쪽　OFC의　활동　감소를　보여주었고, 왼쪽　OFC의　활동　감소가　장애가　있는　의사　결정과　관련이 있을　수　있다고　제안했다.　또한　OFC의　결손은　간접적으로자살　위험의　증가로　이어진　것으로　생각되는　충동　23, 224가　더　심하다.
마지막으로　상기　연구에서　우울증을　앓고　있는 자살　충동　환자가　우울증이　없는　비　자살　환자보다　반추하는　경향(ruminative tendencies)과　인지　경직성(cognitive inflexibility)을　더　높게　가진다는　것을　발견했다.　이러한　결과는　자살하려고　하는　사람들의　인지경직성에　관한　이전의　연구와　일치한다.
따라서,　상기　연구는　전두　알파　비대칭과　자살　행위의　관계를　직접　조사한　소수의　연구　중　하나이고,　다양한　피질　영역의　소스　레벨　알파　비대칭과　자살　행위　사이의　관계를　처음으로　탐구한　것이다.　즉,　본　발명은　우울증과　자살　충동을　가진　개인이　DLPFC, vmPFC, ACC, rACC　및　OFC의　좌측　반구에서　상대적인　알파　파워가　증가하는　것을　나타내고　있고,　이는　반추　성향(ruminative tendencies)　및　인지　경직성(cognitive rigidity)을　반영하는　것일　수　있다.　따라서,　본　연구는　저알파　밴드의　알파　비대칭이　자살　위험의　바이오　마커로서　기능한다고 결론지을 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 동작 61에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법은 복수의 우울증 환자들을 좌뇌형(LD) 그룹과 우뇌형(RD) 그룹으로 분류할 수 있다. LD 그룹고 RD 그룹은 환자들의 전두 관심 영역에서 측정된 저알파 밴드, 고알파 밴드, 알파 밴드의 3가지 요소에 의해 미리 분류될 수 있다.
동작 62에서, 본 발명의 방법은 복수의 우울증 환자들의 전두 알파 비대칭과 관련된 관심 영역(ROI)에서 뇌파 신호를 측정할 수 있다. 관심 영역은 배외측 전전두 피질(dorsolateral prefrontal cortex,DLPFC), 복내측시상하핵 전전두엽 피질(ventromedial prefrontal cortex,vmPFC), 전대상피질(anterior cingulate cortex,ACC), rostral ACC(racC), 그리고 subgenual ACC(sgACC)일 수 있다.
동작 63에서, 본 발명의 방법은 상기 뇌파 신호에서 저알파 밴드와 고알파 밴드의 비대칭 지수를 연산할 수 있다.
동작 64에서, 본 발명의 방법은 상기 좌뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 우뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 고알파 밴드의 비대칭 지수를 확인할 수 있다.
동작 65에서, 본 발명의 방법은 및 상기 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 고알파 밴드의 비대칭 지수를 이용하여 상기 우울증 환자의 자살 행위를 예측할 수 있다.
예컨대, 저알파 밴드의 비대칭 지수가 높을 경우 상기 좌뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 자살 행위를 예측할 수 있다.
또한, 고알파 밴드의 비대칭 지수가 높을 경우 우뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 자살 행위를 예측할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법은 복수의 우울증 환자들을 좌뇌형(LD) 그룹과 우뇌형(RD) 그룹으로 분류하는 단계; 상기 복수의 우울증 환자들의 전두 알파 비대칭과 관련된 관심 영역(ROI)에서 뇌파 신호를 측정하는 단계; 상기 뇌파 신호에서 저알파 밴드와 고알파 밴드의 비대칭 지수를 연산하는 단계; 상기 좌뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 우뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 고알파 밴드의 비대칭 지수를 확인하는 단계; 및 상기 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 고알파 밴드의 비대칭 지수를 이용하여 상기 우울증 환자의 자살 행위를 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 방법은 상기 저알파 밴드의 비대칭 지수가 높을 경우 상기 좌뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 자살 행위를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 방법은 상기 고알파 밴드의 비대칭 지수가 높을 경우 상기 우뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 자살 행위를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.

Claims (3)

  1. 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법에 있어서,
    복수의 우울증 환자들을 좌뇌형(LD) 그룹과 우뇌형(RD) 그룹으로 분류하는 단계;
    상기 복수의 우울증 환자들의 전두 알파 비대칭과 관련된 관심 영역(ROI)에서 뇌파 신호를 측정하는 단계;
    상기 뇌파 신호에서 저알파 밴드와 고알파 밴드의 비대칭 지수를 연산하는 단계;
    상기 좌뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 우뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 고알파 밴드의 비대칭 지수를 확인하는 단계; 및
    상기 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 고알파 밴드의 비대칭 지수를 이용하여 상기 우울증 환자의 자살 행위를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 방법은 상기 저알파 밴드의 비대칭 지수가 높을 경우 상기 좌뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 자살 행위를 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 방법은 상기 고알파 밴드의 비대칭 지수가 높을 경우 상기 우뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 자살 행위를 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법.
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