뇌파 측정을 이용한 정신 질환 진단 및 분석에 관한 고찰

Abstract

Brain rhythm, such as electroencephalogram (EEG), is an electrical activity generated by nerve cells in brain. Brain rhythm is observed in waves that vibrate into very complex patterns. Usually, brain rhythm is divided into delta waves (0.2∼3.99 Hz), theta waves (4∼7.99 Hz), alpha waves (8∼12.99 Hz), beta waves (13∼29.99 Hz), and gamma waves (30∼50 Hz) depending on the frequency range. The delta waves are predominantly marked by the deep sleep of the normal people, and appears in newborns. The theta waves appear in the process of emotional stability or falling asleep. More often than not, it occurs more in adults than in children. The alpha waves appear mainly in relaxed states. Stable and relaxed conditions increase amplitude of the alpha waves. The beta waves appear to be engaged in all the conscious activities, such as talking or wake up state. Gamma waves are related to highly sensitive information processing, such as anxiety, reasoning, and judgment. The power spectrum analysis is often performed according to frequency spectrum when observing EEG. If EEG is a linear combination of simple vibrations at a particular frequency, the power spectrum analysis displays the size of signal at each frequency. Thus, delta, theta, alpha, beta, and gamma waves are the frequency domain of the conveniently categorised EEG. The development of EEG measurement techniques lead to diagnose mental illness and mental dysfunction in diverse areas. For example, EEG techniques have been used in diagnosis of various diseases such as epilepsy, dementia, schizophrenia, depression, and addictions. The aura is the subjective symptom of the first onset of epilepsy seizure. From EEG, epilepsy can be seen as the presence of interictal epileptiform discharges. Additionally, animal model has been used for investigating the neural mechanism of mental illness such as epilepsy. EEG-fMRI is the latest technology that combines the advantages of EEG and MRI. It can complement the disadvantages of animal models. Finally, brain rhythm analysis can be useful for determining the state and diagnosis of diverse psychiatric diseases.

이 연구에서는 EEG 뇌파 측정을 활용하여 뇌전증을 진단하는 방법에 대하여 고찰하였다. 이를 위하여 뇌 기능, 뇌전증에 대한 임상학적 정의, EEG의 기본 원리, EEG를 이용한 뇌전증 진단, 그리고 EEG와 fMRI를 융합한 최신 연구 동향 및 이의 한계에 대하여 고찰하였다. 간단히 요약하면, 뇌파는 신경 세포에 의해 발생하는 전기적 활동이다. 뇌파는 매우 복잡한 패턴으로 진동하는 파형으로 관찰되며, 진동하는 주파수의 범위에 따라 델타파 (0.2∼ 3 Hz), 세타파 (4∼7 Hz), 알파파 (8∼12 Hz), 베타파 (13∼29 Hz), 감마파 (30∼50 Hz)로 구분된다. 뇌파를 관찰할 때 주파수에 따라 분류하는 파워 스펙트럼 분석이 많이 이용된다. 파워 스펙트럼 분석은 뇌파가 특정 주파수로 진동하는 단순 진동들의 선형적 결합이라고 가정하고, 이 신호에서 각각의 주파수 성분을 분해하여 그 크기를 표시한 것이다. 이러한 파워 스펙트럼 분포는 머리 표면의 각 측정 부위마다 조금씩 다른 양상을 나타낸다. 뇌전증 진단에 활용된 EEG 최신 기술과 EEG에 fMRI을 융합한 EEG-fMRI의 장점과 향후 연구 방향에 대하여 기술하였다. 이러한 EEG 기술은 뇌전증 뿐만 아니라 치매, 조현병, 등 다양한 뇌 질환 진단에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.