WO2023017941A1 - 치매 또는 퇴행성 뇌질환 종합적 분석 시스템 - Google Patents

치매 또는 퇴행성 뇌질환 종합적 분석 시스템 Download PDF

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WO2023017941A1
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brain disease
brain
patient
dementia
suspected
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김재원
김성철
윤정대
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주식회사 엔서
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    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
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    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • the present invention relates to a comprehensive analysis system for dementia or degenerative brain disease.
  • an examiner checks dementia-related symptoms to determine whether there is a possibility of dementia among patients, selects suspected patients, and determines whether the patient has a possibility of dementia using a questionnaire such as a Mini Mental Status Examination (MMSE).
  • MMSE Mini Mental Status Examination
  • the examiner checks the medical history of the suspected patient and performs a clinical evaluation to specifically confirm the presence of dementia, such as physical examination, blood test, daily living function evaluation and cognitive function evaluation. Then, the examiner confirms dementia based on specific evidence such as brain imaging MRI or PET of patients suspected of having dementia.
  • the MMSE used to confirm whether the patient has the possibility of dementia is a test sheet for evaluating the patient's cognitive function, and whether the patient can answer various questions described in the MMSE Based on this, it is determined whether the patient has the possibility of dementia.
  • a test strip such as the conventional MMSE can accurately determine the possibility of dementia to some extent for patients who accurately understand the questions in the test sheet, but cause inaccurate judgment results for patients who do not accurately understand the question itself. . That is, a patient who does not have dementia and is able to answer questions completely, but who gives an erroneous answer because he does not understand the question itself written in the MMSE can be classified as a patient with the possibility of dementia based on the test results of the MMSE. Due to this problem, the aforementioned patient had the inconvenience of undergoing an additional unnecessary examination process to determine the possibility of dementia.
  • An object of one embodiment of the present invention is to provide a system for comprehensively analyzing whether a suspected patient has dementia or a degenerative brain disease.
  • the dementia testing device for examining the concentration of hemoglobin for activation of the olfactory sense or the prefrontal cortex of a patient suspected of dementia, it is attached to a predetermined part of the patient suspected of dementia, and enters the body of the patient suspected of dementia.
  • a light source for irradiating light in a predetermined wavelength band and a first light receiver disposed apart from the light source by a predetermined first distance and receiving reflected light reflected from the frontal lobe of the patient suspected of dementia by a predetermined second distance from the light source Provided is a dementia testing device comprising a second light receiving unit disposed apart from each other and receiving reflected light reflected from a skin layer of the patient suspected of having dementia.
  • the preset site is characterized in that the middle of the forehead.
  • the predetermined wavelength band is characterized in that the near-infrared wavelength band.
  • one of the first light receiving unit and the second light receiving unit is disposed at a position facing the left brain, and the other is disposed at a position facing the right brain.
  • the predetermined first distance is characterized in that it is twice the distance between the forehead and the prefrontal cortex.
  • the preset second distance is characterized in that it is twice the distance between the forehead and the skull.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a brain disease analysis system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of a brain disease examination apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example in which a brain disease examination apparatus according to an embodiment of the present invention is mounted according to a position.
  • FIG. 4 is a graph showing waveforms obtained according to a mounting position of a brain disease testing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing the configuration of an apparatus for diagnosing brain diseases according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a graph showing the hemoglobin concentration of a patient analyzed by a first analysis unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a graph showing statistical values of difference values of tissue activity between the left brain and the right brain analyzed by the first analysis unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a graph showing pulse waves of a patient analyzed by a third analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating analysis results analyzed by the brain disease analysis system according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, A, and B may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element, without departing from the scope of the present invention.
  • the terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items.
  • each configuration, process, process or method included in each embodiment of the present invention may be shared within a range that does not contradict each other technically.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a brain disease diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
  • a brain disease diagnosis system 100 includes a test box 110, a brain disease examination device 120, and a brain disease diagnosis device 130.
  • the prefrontal cortex receives the signals generated by the olfactory cells so that the part of the brain that controls the sense of smell can process them. It regenerates the signal and passes it to the corresponding part.
  • a human recognizes a smell through the olfactory organ.
  • the function of the prefrontal cortex which receives signals generated by olfactory cells and regenerates them, begins to deteriorate little by little, and it has been found that this phenomenon is particularly concentrated in dementia patients. Due to degeneration, in dementia patients, even when the same olfactory stimulation as non-dementia patients is applied, the activity of the prefrontal cortex is reduced, or excessive activity is progressed to process the same olfactory stimulation.
  • Dementia grades include non-dementia patients without dementia symptoms and beta-amyloid, a component that causes Alzheimer's dementia, accumulated in the brain but no abnormalities in cognitive function (cognitive function evaluation scores such as SNSB, CERAD, ADAS-cog, etc.) Patients with preclinical dementia (below the first standard value), patients with mild cognitive impairment who began to experience abnormalities in cognitive function regardless of the accumulation of amyloid beta (the above-mentioned cognitive function evaluation score is within the preset interval), and patients with beta amyloid accumulated and cognitive function It can be classified as a dementia patient with an abnormality of (the above-mentioned cognitive function evaluation score above the second criterion).
  • the current dementia grade (stage) can be classified by analyzing the current activity difference value (absolute value). Alternatively, the current dementia grade may be classified based on the increase or decrease of the currently measured activity difference value compared to the previously measured activity difference value.
  • the brain disease diagnosis system 100 comprehensively analyzes the possibility of Alzheimer's dementia, Lewy body dementia, or various degenerative brain diseases in patients suspected of brain diseases by identifying and analyzing the above information.
  • the brain disease diagnosis system 100 provides the analyzed information to a medical person or his/her terminal so that the medical person can use it as sufficient evidence in diagnosing a brain disease.
  • the test tube 110 is separated from the patient's olfactory organ by a preset distance and provides a preset scent.
  • the test tube 110 provides a preset scent to detect the smell of the patient suspected of brain disease. Allows organs to smell and become active.
  • the test tube 110 has a structure that physically separates it from the patient's olfactory organ by a predetermined distance, and provides fragrance to all patients while being separated by the same distance.
  • the brain disease examination device 120 is attached to a predetermined area of a patient suspected of having a brain disease, and examines functional activity of the olfactory sense/prefrontal cortex, activity difference between the left and right brains, the patient's brain wave, and the patient's pulse wave. Since the examination cylinder 110 is disposed to provide fragrance to patients suspected of brain disease, the olfactory function or the function of the prefrontal cortex of the patient suspected of brain disease corresponds to a state in which they are activated.
  • the brain disease examination device 120 is attached to a predetermined area of a suspected brain disease patient, and the functional activity of the olfactory sense/prefrontal cortex of the patient suspected of a brain disease activated by the examination tube 110, the difference in activity between the left and right brains, the patient's EEG and pulse waves of the patient are measured.
  • the brain disease examination device 120 is attached to a predetermined site.
  • the brain disease examination device 120 may be attached near the forehead, particularly around the forehead, for measurement as described above. Since it must be attached to a region close to the prefrontal cortex to be smoothly tested even in a small size, the brain disease examination device 120 is attached near the forehead of a patient suspected of having a brain disease.
  • the brain disease testing device 120 measures the concentration of hemoglobin that has migrated or migrated to the prefrontal cortex in order to test the functional activity of the olfactory/prefrontal cortex.
  • the brain disease examination apparatus 120 examines whether a relatively small or excessive amount of oxygen (hemoglobin) is provided to the prefrontal cortex due to olfactory stimulation. As such, the brain disease testing device 120 transfers the test results to the brain disease diagnosis device 130 .
  • the brain disease testing device 120 measures the hemoglobin concentration at both a position facing the left brain and a position facing the right brain.
  • the brain disease testing device 120 measures hemoglobin concentration, but measures it at a position facing the left brain and a position facing the right brain, respectively.
  • the brain disease examination device 120 transfers the measured result to the brain disease diagnosis device 130 so that the brain disease diagnosis device 130 can calculate the difference in oxygen consumption between the left brain and the right brain.
  • the brain disease testing device 120 measures brain waves to test the activity of nerve cells themselves. Using the fact that there is a difference in EEG spectrum between a patient with Lewy body dementia and a patient without dementia, the brain disease examination apparatus 120 measures the EEG of a patient suspected of having a brain disease. The brain disease examination device 120 transfers the measurement result to the brain disease diagnosis device 130 .
  • the brain disease examination apparatus 120 measures pulse waves in order to examine other degenerative brain diseases.
  • Other degenerative brain diseases mainly occur when the condition of blood vessels, such as the elasticity of cerebral blood vessels, deteriorates.
  • the brain disease examination apparatus 120 measures the pulse wave of a patient suspected of having a brain disease and transmits it to the brain disease diagnosis apparatus 130 so that the brain disease diagnosis apparatus 130 can determine a condition such as elasticity of a blood vessel.
  • the brain disease examination device 120 may include a connector 124 connected to the brain disease diagnosis device 130 at one end.
  • the connector 124 is detached from the brain disease diagnosis device 130, thereby determining whether the brain disease examination device 120 and the brain disease diagnosis device 130 are electrically connected. Since the brain disease examination device 120 is attached to and used by a patient suspected of having a brain disease, there is a need to replace it periodically or every time it is used. Accordingly, the brain disease examination apparatus 120 may include a connector 124 that is detachable from the brain disease diagnosis apparatus 130 so that only the brain disease examination apparatus 120 can be smoothly replaced.
  • the brain disease diagnosis apparatus 130 diagnoses the possibility of various degenerative brain diseases by analyzing the results of examination by the brain disease examination apparatus 120 .
  • the brain disease diagnosis device 130 derives the hemoglobin concentration (oxyhemoglobin concentration) or moved hemoglobin concentration (deoxyhemoglobin concentration) to the prefrontal cortex of a patient suspected of brain disease, and diagnoses the possibility of dementia by analyzing the derived result.
  • the brain disease diagnosis apparatus 130 analyzes the test result of the brain disease examination apparatus 120, and in order to activate the olfactory function of a suspected brain disease patient who smells the scent provided from the test tube 110, It derives how much hemoglobin has migrated or migrated. That is, the apparatus for diagnosing brain diseases 130 derives the concentration of hemoglobin that moves or moves to the vicinity of the prefrontal cortex based on the test result.
  • the apparatus for diagnosing brain disease 130 diagnoses the possibility of dementia in a patient suspected of having a brain disease by analyzing an index of possibility of dementia from the derived results.
  • the apparatus for diagnosing brain diseases 130 may use a deep learning model or a machine learning model to analyze the possibility of dementia based on each hemoglobin concentration derived.
  • the brain disease diagnosis device 130 uses the concentrations of oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin measured at various locations in the prefrontal cortex of a patient suspected of brain disease as an input value, and whether the patient has a degenerative brain disease as an output value. Stores a running model or machine learning model.
  • the brain disease diagnosis apparatus 130 inputs the concentrations of oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin derived based on the results of the examination by the brain disease examination apparatus 120 into a (deep learning or machine learning) model, the brain The possibility of degenerative brain disease in suspected patients can be easily and accurately diagnosed. Since the brain disease diagnosis device 130 uses a deep learning model or a machine learning model, it complements the conventional method of diagnosing the possibility of degenerative brain disease based on signal processing of the derived results (oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin concentrations). It is possible to classify brain disease patients with relative precision.
  • the deep learning model used may be an artificial neural network model including a fully connected layer or a one-dimensional convolutional neural network (CNN) model, and the machine learning model may be a support vector machine (SVM). : Supprot Vector Machine).
  • the apparatus for diagnosing brain diseases 130 derives a difference in tissue activity based on a difference in hemoglobin concentration measured at a location facing the left brain and a concentration of hemoglobin measured at a location opposite the right brain, and classifies the dementia grade.
  • the brain disease diagnosis apparatus 130 derives statistical values about the difference in tissue activity between the left brain and the right brain based on the data sensed by the brain disease examination apparatus 120 at each location.
  • the apparatus for diagnosing brain diseases 130 may classify the dementia grade based on the difference between the two tissue activities (statistical value) or the increase or decrease of the difference (statistical value). Accordingly, the apparatus for diagnosing brain disease 130 may diagnose the possibility of dementia in a patient suspected of having a brain disease, and classify the dementia grade in the case of a patient with dementia.
  • the brain disease diagnosis apparatus 130 diagnoses the possibility of Lewy body dementia in a suspected brain disease patient based on the EEG measurement result measured by the brain disease examination apparatus 120.
  • the brain disease diagnosis apparatus 130 converts (Fourier transform) the received brain wave measurement result into a frequency domain, and then analyzes the spectrum of the brain wave. Based on the analysis result, the brain disease diagnosis apparatus 130 diagnoses whether the activity of nerve cells themselves is reduced in a patient suspected of having a brain disease, and accordingly, whether there is a possibility of Lewy body dementia.
  • the brain disease diagnosis apparatus 130 analyzes the state of the cerebrovascular of a suspected brain disease patient based on the pulse wave measurement result measured by the brain disease examination apparatus 120 .
  • Various state information of blood vessels such as cardiac output strength of a patient, elasticity of blood vessels, or amount of residual blood, may be analyzed from the pulse wave information.
  • the brain disease diagnosis apparatus 130 analyzes the possibility of a degenerative brain disease of the patient by analyzing the state of the cerebrovascular of a patient suspected of having a brain disease from the received pulse wave measurement result.
  • the apparatus for diagnosing brain diseases 130 can comprehensively diagnose and provide the possibility of various types of dementia and degenerative brain diseases to patients suspected of having brain diseases. Accordingly, patients suspected of brain disease can be diagnosed with the possibility of various brain diseases with a single test, and medical personnel can also easily diagnose the possibility of various brain diseases by obtaining objectified data as numerical values of the possibility of various brain diseases. can do.
  • a detailed description of the brain disease diagnosis apparatus 130 will be described later with reference to FIG. 5 .
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of a brain disease examination apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the brain disease examination apparatus 120 includes light sources 210 and 215 , light receivers 220 , 230 and 235 , and EEG electrodes 240 .
  • the light source 210 is attached near the forehead of the suspect patient, particularly between the forehead of the patient, and radiates light into the body (prefrontal cortex) of the suspected patient.
  • the prefrontal cortex which controls olfactory function, is located near the glabella (inside from the glabella to the body). Therefore, in order to accurately determine the tissue activity of the prefrontal cortex, the light source 210 is attached to the forehead of the patient and radiates light into the patient's body.
  • the light source 210 emits light in the near-infrared wavelength band.
  • Light in the near-infrared wavelength band has a property of being absorbed by hemoglobin. If the prefrontal lobe contains a lot of hemoglobin, the amount of near-infrared light absorbed is large, and the amount of light reflected from the prefrontal lobe is reduced. Since hemoglobin is an oxygen carrier unless there are special circumstances (carbon monoxide poisoning, etc.), in order to activate a specific tissue, hemoglobin is essential for the tissue (olfactory organ in one embodiment of the present invention) and related tissues (one embodiment of the present invention). in the prefrontal cortex).
  • the light source 210 radiates near-infrared light into the patient's body in order to examine the concentration of hemoglobin moving to the prefrontal cortex due to the activation of the olfactory function of the patient suspected of having a brain disease.
  • the light source 210 may emit two near infrared lights having different wavelengths.
  • the light source 210 emits light of a 730 nm band or light of an 850 nm band.
  • the types of hemoglobin moving to the prefrontal cortex include oxyhemoglobin (Oxy Hb) for providing oxygen to the prefrontal cortex and deoxy hemoglobin (Deoxy Hb) already providing oxygen to the prefrontal cortex.
  • the light source 210 radiates at least two near-infrared lights having different wavelengths so that the apparatus for diagnosing brain diseases 130 can derive the concentrations of both hemoglobin, respectively.
  • the light source 210 may operate as follows. In either method, the light source 210 may irradiate light in each wavelength band at intervals of time. Accordingly, only one wavelength band is irradiated into the body of the suspected patient, and reflected light according to the light of the corresponding wavelength band may be generated therefrom. As another method, the light source may be included as many as the number of wavelength bands to be irradiated and continuously irradiate the light of each wavelength band, but the frequency may be different. That is, the light source 210 includes a light source for irradiating light in the 730 nm band and a light source for irradiating light in the 850 nm band, so as to continuously emit light, but adjusting both output frequencies differently.
  • the frequencies are adjusted to be different from each other within a range of tens to hundreds of kHz. Accordingly, the reflected light also has a different frequency, so that the two lights are distinguished from each other by the frequency.
  • the light source 210 can distinguish and radiate light of each wavelength band, any method may be used. For example, the operation may be performed in a manner in which the light source emits light in units of a predetermined time and obtains the above-described information based on the time and intensity required for photons to arrive.
  • the light source 215 is disposed adjacent to the light source 210 and radiates light of a green wavelength band into the patient's body.
  • the light source 215 emits light of around 660 nm, which is a green wavelength band for measuring pulse waves. Since light in a corresponding wavelength band has a property of being absorbed by oxygenated hemoglobin, the reflected light emitted from the light source 215 and then reflected contains information about blood flow. A pulse wave may be measured from information included in the reflected light.
  • the light source 215 radiates light in a green wavelength band into the patient's body so that the pulse wave can be measured.
  • the light receiver 220 is disposed at a relatively close distance from the light sources 210 and 215, and the light receivers 230 and 235 are disposed at a relatively long distance from the light sources 210 and 215 to receive reflected light reflected from the prefrontal cortex.
  • Each of the light receiving units 220, 230, and 235 receives the reflected light reflected from the prefrontal cortex a predetermined number of times per hour.
  • the light receivers 220, 230, and 235 receive reflected light that is not absorbed by hemoglobin and reflected from among the near-infrared light irradiated to the prefrontal cortex of a patient suspected of having a brain disease.
  • Each of the light receivers 220, 230, and 235 transfers the sensed reflected light amount information to the brain disease diagnosis device 130, so that the brain disease diagnosis device 130 can derive the concentration of hemoglobin based on the reflected light amount.
  • each of the light receiving units 220, 230, and 235 may receive light a predetermined number of times per predetermined time. For example, each of the light receiving units 220, 230, and 235 may receive reflected light 20 times per second.
  • the light receivers 230 and 235 are disposed apart from the light sources 210 and 215 by a predetermined first distance.
  • the distance between the light source and the light receiver is proportional to the transmittance of the light emitted by the light source. Since the light irradiated from the light source 210 disposed on the forehead of a patient suspected of brain disease must penetrate at least to the frontal lobe of the patient suspected of brain disease, the light receivers 230 and 235 are connected to the light sources 210 and 215 as shown in FIG. They are disposed apart from each other by at least a predetermined first distance.
  • the preset first distance may be twice the normal (straight line) distance between the forehead and the prefrontal cortex.
  • the light receiving units 230 and 235 are arranged to face both the left brain and the right brain, respectively.
  • the light receivers 230 and 235 are not randomly disposed near the forehead (a position away from the light source by a predetermined first distance), but a certain number of light receivers are disposed to face the left brain and the remaining light receivers to face the right brain.
  • the light receivers 230 and 235 are arranged in this way to receive reflected light reflected from both the left and right brains.
  • the brain disease diagnosis device 130 can derive tissue activity such as metabolic activity or oxygen saturation, as well as the left brain (the left side of the prefrontal cortex) and the right brain (the right side of the prefrontal cortex). b) It is possible to confirm the difference in liver activity together, so that higher accuracy can be secured in the diagnosis of dementia.
  • the number of light receiving units 230 or 235 disposed to face the right brain and the right brain may be three or more.
  • the amount of reflected light received by the light receivers 230 and 235 is transmitted to the brain disease diagnosis device 130, and the dementia delivery device 130 calculates the difference in tissue activity between the left and right brains based on the corresponding data.
  • the difference in tissue activity between the two is calculated as a statistical value in the dementia delivery device 130, data may not be accurate when two or less light receivers receive the reflected light.
  • at least three light receiving units 230 are disposed to face the right brain, and similarly, at least three light receiving units 235 (235a to 235c) disposed to face the left brain are disposed.
  • the light receiving unit 220 is disposed apart from the light sources 210 and 215 by a predetermined second distance.
  • the preset second distance may be twice the (straight line) distance between the forehead and the skull (front).
  • the light receiving unit 220 receives reflected light reflected from a skin layer other than the prefrontal cortex at a position separated from the light sources 210 and 215 by a preset second distance.
  • the light receiving unit 220 receives the reflected light from the light source 210 to the skin layer regardless of the prefrontal cortex and transmits the sensed reflected light quantity information to the brain disease diagnosis device 130 .
  • the reflected light received by the light receivers 230 and 235 must pass through the skin layer until it travels from the light source to the prefrontal lobe or is reflected from the prefrontal lobe and enters the light receiver. Light passes through the skin layer and noise may occur.
  • the light receiving unit 220 transfers the amount of reflected light reflected from the skin layer to the brain disease diagnosis device 130 so that the brain disease diagnosis device 130 can grasp the accurately reflected light from the prefrontal cortex by removing noise components caused by the skin layer.
  • the brain disease examination device 120 has solved this problem by additionally including a light receiving unit 220 .
  • the light source 210 is located near the forehead, particularly between the forehead, and radiates light in the near-infrared wavelength band into the body.
  • the light source 210 is disposed at a location different from the corresponding location and irradiates light into the body, the following problems occur.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example in which a brain disease examination apparatus according to an embodiment of the present invention is mounted according to a location
  • FIG. 4 is obtained according to a location where a brain disease examination apparatus according to an embodiment of the present invention is mounted. It is a graph showing the waveform that becomes.
  • FIG. 3(a) is an example in which the light source 210 in the brain disease examination device 120 is located between the eyebrows
  • FIG. 3(b) is an example in which the light source 210 is disposed to face the frontal lobe, not the frontal lobe.
  • the signal (data) waveform received by the light receiver in the brain disease examination apparatus 120 is completely different as shown in FIG. 4 .
  • Figure 4a shows the signal waveforms obtained from the light receivers 230 and 235 in the brain disease testing apparatus 120 arranged as shown in FIG. 3 (a), and Figure 4b shows brain disease arranged as shown in FIG.
  • Signal waveforms obtained from the light receivers 230 and 235 in the inspection device 120 are shown. Referring to FIGS. 4A and 4B , it can be seen that the signal waveform is completely different depending on the position where the light source is disposed.
  • the brain disease examination apparatus 120 can acquire accurate data (signal) for diagnosing dementia.
  • a plurality of brain wave electrodes 240 are arranged at set intervals in the brain disease examination device 120 to measure brain waves.
  • a plurality of EEG electrodes 240 are disposed at different locations within the brain disease examination apparatus 120 to measure potentials at different locations.
  • the EEG electrode 240 can measure the EEG signal of a suspected dementia patient by calculating a potential difference using the potential measured by each EEG electrode 240 .
  • the EEG electrode 240 transmits the measured EEG signal to the brain disease diagnosis device 130 .
  • FIG. 5 is a diagram showing the configuration of an apparatus for diagnosing brain diseases according to an embodiment of the present invention.
  • the brain disease diagnosis apparatus 130 includes a power supply unit 510, a control unit 520, a first analysis unit 530, a second analysis unit 534, and a third An analysis unit 538 and a memory unit 540 are included. Furthermore, the apparatus for diagnosing brain diseases 130 may include a display unit 550 .
  • the power supply unit 510 supplies power to operate each component in the brain disease diagnosis device 130 and the brain disease examination device 120.
  • the control unit 520 controls the operation of each component in the brain disease diagnosis device 130.
  • control unit 520 controls the operation of the light source in the brain disease examination apparatus 120.
  • the light source 210 must emit light of two different wavelength bands. Accordingly, the controller 520 controls the light source 210 to sequentially emit light in two wavelength bands.
  • the controller 520 controls each light source to have a different frequency and emit light of each wavelength band. do.
  • the first analysis unit 530 diagnoses the possibility of Alzheimer's dementia and the Alzheimer's dementia grade of a patient suspected of having a brain disease based on the sensing values sensed by each of the light receivers 230 and 235.
  • the first analyzer 530 Prior to diagnosing the possibility of Alzheimer's dementia and the grade of Alzheimer's dementia, the first analyzer 530 removes noise from the sensed values of the light receivers 230 and 235 . As described above, since the light receiving unit 220 senses the reflected light reflected from the skin layer, the first analysis unit 530 considers the sensing value of the light receiving unit 220 and determines the value sensed by the light receiving unit 230 or 235. Eliminate noise.
  • the first analyzer 530 derives the hemoglobin concentration at each time point before and after the scent is provided to a patient suspected of having a brain disease, based on the sensing values sensed by the respective light receivers 230 and 235.
  • the first analyzer 530 derives the concentrations of oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin from the sensing values sensed by the respective light receivers 230 and 235 using various formulas such as the Beer-Lambert law.
  • the brain disease testing device 120 performs the test using light sources that emit light of different wavelengths.
  • the brain disease examination device 120 includes a basic light source and light receiver, rather than expensive equipment such as MRI or precise devices such as laser diodes, there is a probability that the absolute value of the hemoglobin concentration derived is not accurate. high. Accordingly, the first analyzer 530 derives relative values of the concentrations when deriving the concentrations of oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin at each time point based on the sensed values. A method of deriving the relative value of the concentration by the first analyzer 530 will be described with reference to FIG. 6 .
  • FIG. 6 is a graph showing the hemoglobin concentration of patients analyzed by the apparatus for diagnosing brain diseases according to an embodiment of the present invention.
  • the graph shows the concentration 630 of oxyhemoglobin and the concentration 640 of deoxyhemoglobin calculated using the sensed values for each light receiving unit.
  • the concentration of oxyhemoglobin before the time point at which the fragrance is provided (t 2 ) is a
  • the concentration of deoxyhemoglobin before the time point at which the fragrance is provided (t 2 ) is b
  • the concentration of oxyhemoglobin in is defined as c
  • the concentration of deoxyhemoglobin after the time point (t 2 ) when the flavor is provided is defined as d.
  • a first preset interval (L ab ) up to the time point (t 2 ) when fragrance is provided to a suspected brain disease patient and a second preset interval (L cd ) from the time point when fragrance is provided are defined, respectively.
  • the first analyzer 530 derives concentrations of oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin corresponding to reference values for deriving relative values of hemoglobin concentrations at each time point.
  • the reference value is the average concentration of hemoglobin up to a predetermined time point (t 1 ) after the brain disease testing device 120 is installed, before the fragrance is provided to patients suspected of brain disease.
  • the first analyzer 530 may calculate a relative value of the hemoglobin concentration at each time point after the preset time point t 1 using the reference value by calculating the reference value.
  • the first analysis unit 530 derives a relative value of the hemoglobin concentration at each time point within the first preset interval (L ab ).
  • the first analyzer 530 derives a relative value with the reference value from the absolute value of the hemoglobin concentration (derived from the sensed value) at each time point using the aforementioned reference value. Referring to the graph of FIG. 4 , in the section (L ab ) in which fragrance is not yet provided, the concentration change 610 of oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin appears to be relatively small.
  • the time point at which the fragrance is provided may be set to 40 seconds to 60 seconds.
  • the fragrance is provided before 40 seconds, there may be difficulty in calculating a reference value essential for calculating a relative value of hemoglobin concentration.
  • the fragrance is provided for more than 60 seconds, the patient suspected of having a brain disease may have different thoughts and the sensing value sensed by the light receiver may change. Since the sensed value sensed by the light receiver is the amount of light reflected from the prefrontal cortex, the value does not necessarily change only when the olfactory function is activated.
  • the time point at which the fragrance is provided may be set to 40 seconds to 60 seconds.
  • the first analyzer 530 derives a relative value of the hemoglobin concentration at each time point in the second predetermined section (L cd ).
  • fragrance is provided only from time t 2 to time t 3 , and fragrance is not provided in the remaining period (after t 3 ).
  • the period in which fragrance is provided (t 2 to t 3 ) may be set to 10 to 30 seconds. If the fragrance is provided for less than 10 seconds, there is a possibility that the activation of the sense of smell is not sufficient. On the other hand, if the scent is provided for longer than 30 seconds, the sense of smell adapts to the scent, so that the patient has other thoughts or stimulation may occur in the prefrontal cortex due to other stimuli applied to the patient.
  • the first analyzer 530 derives a relative value of hemoglobin concentration in the section where the scent is provided.
  • the first analyzer 530 derives a relative value of the hemoglobin concentration.
  • the relative value change 620 of the hemoglobin concentration becomes relatively large.
  • the first analysis unit 530 analyzes an indicator of the possibility of Alzheimer's disease and diagnoses the possibility of Alzheimer's disease of a patient suspected of having a brain disease, using the relative value of the hemoglobin concentration thus derived. Since a number of relative values of oxyhemoglobin concentrations and relative values of deoxyhemoglobin concentrations are calculated at each time point, the first analysis unit 530 calculates an average value of hemoglobin concentrations in each section (L ab , L cd ). The first analyzer 530 computes ⁇ a/L ab , ⁇ b/L ab , ⁇ c/L cd , and ⁇ d/L cd , respectively, and calculates an average of hemoglobin concentrations in each section.
  • the first analysis unit 530 analyzes the possibility index of Alzheimer's disease.
  • the Alzheimer's dementia possibility index is calculated as a ratio between the average value of the oxy-deoxy hemoglobin concentration before the fragrance is provided and that after the fragrance is provided. That is, the indicators of the possibility of Alzheimer's disease are as follows.
  • the dementia possibility index is calculated as in the above formula, and represents the change rate of hemoglobin concentration before and after the fragrance is provided.
  • the first analyzer 530 determines whether the concentration before and after the fragrance is provided from the indicator has changed by a predetermined ratio or more.
  • the preset ratio may be 15%. That is, when the concentration changes by 15% or more (the index is 1.15 or more or 0.85 or less), the analysis unit 530 diagnoses the patient as having a possibility of dementia.
  • a large change in hemoglobin concentration means that a small amount of hemoglobin is transported to the prefrontal cortex or an excessive amount of hemoglobin is transported. If a small amount of hemoglobin is transported to the prefrontal cortex, it means that the function of the sense of smell or tissue activity of the prefrontal cortex is reduced.
  • the transfer of excessive hemoglobin to the prefrontal cortex means that the prefrontal cortex requires a larger amount of hemoglobin to process the same amount of olfactory stimulation, which also means that the function of the sense of smell or the tissue activity of the prefrontal cortex is reduced. . Therefore, the analysis unit 530 diagnoses the possibility of dementia of the patient based on the index analyzed from the average value of the derived hemoglobin concentration (relative value).
  • the preset ratio is not necessarily limited to 15%, and may vary depending on the case.
  • the first analyzer 530 determines the sensing values sensed by the light receivers 230 and 235 after the process of diagnosing the possibility of Alzheimer's dementia according to the above process or regardless of it. Based on this, hemoglobin concentration statistics in the process of providing fragrance to patients suspected of brain disease are derived.
  • the first analyzer 530 may analyze tissue activity of the right brain using the difference between the oxyhemoglobin concentration and the deoxyhemoglobin concentration based on the sensing value sensed by the light receiver 230 . When tissue activity is high, oxygen consumption is high and the concentration difference between both hemoglobin is large.
  • the first analyzer 530 calculates a statistical value for a difference between the oxyhemoglobin concentration and the deoxyhemoglobin concentration using the sensing values received from each of the light receivers 230a to 230c. Similarly, the first analyzer 530 may analyze tissue activity of the left brain based on the sensing value sensed by the light receiver 235 . The first analyzer 530 calculates a statistical value for a difference between the concentration of oxyhemoglobin and the concentration of deoxyhemoglobin using the sensing values received from each of the light receivers 235a to 235c. The first analysis unit 530 calculates a difference between tissue activity (difference between both hemoglobin concentrations) between the left brain and the right brain. The calculation result of the first analyzer 530 is shown in FIG. 7 .
  • FIG. 7 is a graph showing statistical values of difference values of tissue activity between the left brain and the right brain analyzed by the apparatus for diagnosing brain diseases according to an embodiment of the present invention.
  • the statistical value of the tissue activity difference value has an average value (740) and its error range (750, 755).
  • the first analysis unit 530 may classify the Alzheimer's dementia grade by referring to the average value 740 of the statistical values of the tissue activity difference values.
  • non-dementia patients (710) there is almost no difference in tissue activity between the left and right brains (first reference value or less), whereas in preclinical dementia patients (720), there is a relatively greater difference in tissue activity in both brains (first reference value) than in patients without dementia (710).
  • the first analyzer 530 can classify patients with Alzheimer's dementia and the rest of the patients based on whether the concentration before and after the fragrance is changed by a predetermined ratio or more, and in the process of providing the fragrance, the left brain and the right brain.
  • Non-dementia patients (710), preclinical dementia patients (720), and patients with mild cognitive impairment (730) can be distinguished based on the difference in tissue activity (difference in oxy/deoxyhemoglobin concentration).
  • the first analyzer 530 may classify an Alzheimer's dementia grade by referring to an increase or decrease in tissue activity. If there is a previously measured difference in tissue activity of the suspected patient, the first analysis unit 530 determines whether the currently measured difference in tissue activity increases or decreases from the previously measured difference in tissue activity. As shown in FIG. 7B, the difference in tissue activity increases in the non-dementia patients 710, the preclinical dementia patients 720, and the mild cognitive impairment patients 730, whereas the mild cognitive impairment patients 730 have dementia patients. When going to 810, it can be seen that the tissue activity difference value rather decreases. Accordingly, the first analysis unit 530 may similarly classify all Alzheimer's dementia grades of suspected brain disease patients by using the increase or decrease of the currently measured difference in activity compared to the previously measured difference in tissue activity. .
  • the first analysis unit 530 may determine whether a patient suspected of having a brain disease has Alzheimer's dementia from the concentrations of oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin derived using a deep learning model or a machine learning model.
  • the first analysis unit 530 receives oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin concentrations as input values and analyzes whether Alzheimer's dementia exists by using a deep learning model or a machine learning model learned to determine Alzheimer's dementia.
  • the analyzer 530 may perform appropriate preprocessing necessary to input the derived oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin concentrations to a deep learning model or a machine learning model, and input the preprocessed concentration values to the deep learning model or the machine learning model Accordingly, it is possible to determine whether a patient suspected of having a brain disease has Alzheimer's dementia.
  • the second analysis unit 534 diagnoses whether a patient suspected of having a brain disease has Lewy body dementia using a deep learning model based on the EEG measured by the EEG electrode 240 .
  • the second analyzer 534 converts the EEG measurement result of the EEG electrode 240 into a frequency domain and analyzes the EEG spectrum. (Lewis Body) Dementia patients and non-mental patients have differences in the average frequency value, peak frequency value, alpha frequency/delta frequency/theta frequency, or theta frequency/alpha frequency ratio in the EEG spectrum.
  • the second analysis unit 534 diagnoses whether the patient suspected of brain disease has Lewy body dementia by using the difference in the EEG spectrum.
  • the second analyzer 534 may analyze the possibility of Lewy body dementia from the spectrum of the converted EEG using the deep learning model.
  • the deep learning model used in the second analyzer 534 may be a one-dimensional convolutional neural network model, and may be a model trained to output an EEG spectrum as an input value and a possibility of Lewy body dementia as an output value.
  • the second analyzer 435 may input the converted EEG spectrum as an input value of the deep learning model to diagnose whether the patient suspected of brain disease has Lewy body dementia.
  • the third analysis unit 538 analyzes the state of the cerebrovascular of a suspected brain disease patient using a deep learning model based on the pulse wave measurement result measured by the brain disease examination device 120 .
  • the pulse wave measured by the brain disease examination device 120 may be measured as shown in the graph shown in FIG. 8 .
  • FIG. 8 is a graph showing pulse waves of a patient analyzed by a third analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 shows (acceleration) pulse wave data obtained by performing secondary differentiation on the pulse wave data measured by the brain disease examination apparatus 120 and cutting the pulse wave data into a window size of a certain size.
  • the highest peak value 810, the lowest peak value 820, the high peak value 830 after the highest peak value, and the low peak value 840 after the lowest peak value exist in the pulse wave data truncated by the window size, respectively.
  • the lowest peak value 820 is information indicating the intensity of cardiac output, and the larger (absolute magnitude) of the lowest peak value 820 is in a negative (-) direction, the better the cardiac output intensity.
  • the high peak value 830 is information indicating the degree of elasticity of blood vessels, and the larger (absolute size) in the positive (+) direction means that the degree of elasticity of blood vessels is excellent.
  • the low peak value 840 is information indicating the amount of residual blood, and the smaller the low peak value (absolute size) in a negative direction means that the amount of residual blood is excellent.
  • the pulse wave includes various information related to the state of blood vessels.
  • the third analysis unit 538 analyzes the state of the cerebrovascular of a patient suspected of having a brain disease using a deep learning model based on the measured pulse wave.
  • the deep learning model used in the third analyzer 538 may be a neural network model or a convolutional neural network model, and may be a model trained to output pulse wave data as an input value and the possibility of a degenerative brain disease as an output value.
  • the third analysis unit 538 diagnoses the possibility of a degenerative brain disease in a patient suspected of having a brain disease by inputting the pulse wave data as an input value to the deep learning model.
  • the third analyzer 538 may receive information on the blood pressure of a patient suspected of having a brain disease in advance. Normally, the blood pressure measured in the human arm tends to be 20 to 30 mmHg higher than the blood pressure in the head. Accordingly, the third analysis unit 538 may diagnose whether or not there is a degenerative brain disease by additionally considering the head blood pressure information of a patient suspected of having a brain disease together with the degenerative brain disease diagnosed from the pulse wave data. For example, when the blood pressure of a patient suspected of having a brain disease is relatively high and the elasticity of blood vessels is relatively low, the third analyzer 538 can confirm that the patient is at risk of brain disease such as vascular dementia, stroke, or cerebral hemorrhage.
  • brain disease such as vascular dementia, stroke, or cerebral hemorrhage.
  • the memory unit 540 stores previously measured tissue activity difference values of patients suspected of brain disease, if present. In addition, the memory unit 540 stores a deep learning model or a machine learning model used in each analysis unit 530 , 534 , and 538 .
  • the display unit 550 outputs the determination result of the analysis unit 530 .
  • An example of the determination result of the analysis unit 530 output by the display unit 550 is shown in FIG. 9 .
  • FIG. 9 is a diagram illustrating analysis results analyzed by the brain disease analysis system according to an embodiment of the present invention.
  • the display unit 550 displays the brain connectivity result and Alzheimer's dementia possibility analysis result analyzed by the first analysis unit 530, the Lewy body dementia possibility analysis result (according to the brain wave information) analyzed by the second analysis unit 534, and A result of analyzing the possibility of degenerative brain disease (according to the pulse wave information) analyzed by the third analyzer 538 may be output.
  • the brain disease analysis system 100 uses not only the possibility of a specific disease using a specific method, but also various analysis methods (analysis using light in the near-infrared wavelength band, analysis using brain wave signals, and analysis using pulse wave signals) By comprehensively analyzing the possibility of various diseases, medical personnel can use it as sufficient evidence in diagnosing various brain diseases.

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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

치매 또는 퇴행성 뇌질환 종합적 분석 시스템
본 발명은 치매 또는 퇴행성 뇌질환을 종합적으로 분석 시스템에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
종래에 치매를 진단하기 위해 다음과 같은 과정으로 진행되었다.
먼저, 검사자가 환자들 중 치매의 가능성이 존재하는지 치매 관련 증상을 확인하여 의심환자를 선별해두고, MMSE(Mini Mental Status Examination)와 같은 설문지를 이용하여 치매의 가능성을 갖는 환자인지를 판단한다.
검사자가 의심환자의 병력을 확인하고, 신체 검사, 혈액검사, 일상생활 기능평가 및 인지 기능평가 등 치매 여부를 구체적으로 확인하기 위한 임상적 평가를 수행한다. 이후, 검사자는 치매인 것으로 의심되는 환자들의 뇌영상 MRI 또는 PET 등 구체적인 증거를 토대로 치매를 확진하게 된다.
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 추가로 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.
본 발명의 일 실시예는, 의심환자의 치매 또는 퇴행성 뇌질환여부를 종합적으로 분석하는 시스템을 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 치매 의심환자의 후각 또는 전전두엽의 기능 활성화를 위한 헤모글로빈의 농도를 검사하는 치매 검사장치에 있어서, 치매 의심환자의 기 설정된 부위에 부착되어, 상기 치매 의심환자의 체내로 기 설정된 파장대역의 광을 조사하는 광원과 상기 광원으로부터 기 설정된 제1 거리 만큼 떨어져 배치되어, 상기 치매 의심환자의 전전두엽에서 반사되는 반사광을 수광하는 제1 수광부 및 상기 광원으로부터 기 설정된 제2 거리 만큼 떨어져 배치되어, 상기 치매 의심환자의 피부층에서 반사되는 반사광을 수광하는 제2 수광부를 포함하는 것을 특징으로 하는 치매 검사장치를 제공한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 기 설정된 부위는 미간인 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 기 설정된 파장대역은 근적외선 파장대역인 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 제1 수광부 또는 상기 제2 수광부 중 어느 하나는 좌뇌에 대향하는 위치에 배치되고, 나머지 하나는 우뇌에 대향하는 위치에 배치되는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 기 설정된 제1 거리는 이마와 전전두엽간 거리의 2배인 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 기 설정된 제2 거리는 이마와 두개골 간 거리의 2배인 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예의 일 측면에 따르면, 의심환자의 치매 또는 퇴행성 뇌질환 여부를 종합적으로 분석할 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 PCTKR2022003875-appb-I000001
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.
이처럼, 뇌질환 분석 시스템(100)은 특정 방법을 이용한 특정 질환의 가능성 뿐만 아니라, 다양한 분석 방법(근적외 파장대역의 광을 이용한 분석, 뇌파 신호를 이용한 분석 및 맥파 신호를 이용한 분석)을 이용하여 다양한 질환의 가능성을 포괄적으로 분석함으로서, 의료인이 다양한 뇌질환을 진단함에 있어 충분한 근거자료로 활용할 수 있도록 할 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.
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본 특허출원은 2021년 08월 11일 한국에 출원한 특허출원번호 제10-2021-0106343호 및 2022년 03월 14일 한국에 출원한 특허출원번호 제10-2022-0031529호에 대해 미국 특허법 119(a)조(35 U.S.C § 119(a))에 따라 우선권을 주장하면, 그 모든 내용은 참고문헌으로 본 특허출원에 병합된다. 아울러, 본 특허출원은 미국 이외에 국가에 대해서도 위와 동일한 이유로 우선권을 주장하면 그 모든 내용은 참고문헌으로 본 특허출원에 병합된다.

Claims (9)

  1. 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 옥시 헤모글로빈 농도 및 디옥시 헤모글로빈 농도를 도출하고, 도출된 농도로부터 상기 뇌질환 의심환자의 치매 여부를 분석하는 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 분석부를
    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 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 진단장치
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 시스템.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021045208A (ja) * 2019-09-14 2021-03-25 卓成 桂 認知症リスク判定システム
KR20210037470A (ko) * 2019-09-27 2021-04-06 주식회사 엔서 치매 진단장치 및 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021045208A (ja) * 2019-09-14 2021-03-25 卓成 桂 認知症リスク判定システム
KR20210037470A (ko) * 2019-09-27 2021-04-06 주식회사 엔서 치매 진단장치 및 시스템

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
AMINI MORTEZA, PEDRAM MIR MOHSEN, MORADI ALIREZA, OUCHANI MAHSHAD: "Diagnosis of Alzheimer’s Disease by Time-Dependent Power Spectrum Descriptors and Convolutional Neural Network Using EEG Signal", COMPUTATIONAL AND MATHEMATICAL METHODS IN MEDICINE, TAYLOR & FRANCIS, vol. 2021, 24 April 2021 (2021-04-24), pages 1 - 17, XP093035149, ISSN: 1748-670X, DOI: 10.1155/2021/5511922 *
LIN SHUN-KU, HSIU HSIN, CHEN HSI-SHENG, YANG CHANG-JEN: "Classification of patients with Alzheimer’s disease using the arterial pulse spectrum and a multilayer-perceptron analysis", SCIENTIFIC REPORTS, vol. 11, no. 1, XP093035151, DOI: 10.1038/s41598-021-87903-7 *
YANG DALIN, HUANG RUISEN, YOO SO-HYEON, SHIN MYUNG-JUN, YOON JIN A., SHIN YONG-IL, HONG KEUM-SHIK: "Detection of Mild Cognitive Impairment Using Convolutional Neural Network: Temporal-Feature Maps of Functional Near-Infrared Spectroscopy", FRONTIERS IN AGING NEUROSCIENCE, vol. 12, XP093035148, DOI: 10.3389/fnagi.2020.00141 *

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