A Proposed Algorithm and Sampling Conditions for Nonlinear Analysis of EEG

뇌파의 비선형 분석을 위한 신호추출조건 및 계산 알고리즘

Objectives: With the object of finding the appropriate conditions and algorithms for dimensional analysis of human EEG, we calculated correlation dimensions in the various condition of sampling rate and data aquisition time and improved the computation algorithm by taking advantage of bit operation instead of log operation. Methods: EEG signals from 13 scalp lead of a man were digitized with A-D converter under the condition of 12 bit resolution and 1000 Hertz of sampling rate during 32 seconds. From the original data, we made 15 time series data which have different sampling rate of 62.5, 125, 250, 500, 1000 hertz and data acqusition time of 10, 20, 30 second, respectively. New algorithm to shorten the calculation time using bit operation and the Least Trimmed Squares(LTS) estimator to get the optimal slope was applied to these data. Results: The values of the correlation dimension showed the increasing pattern as the data acquisition time becomes longer. The data with sampling rate of 62.5 Hz showed the highest value of correlation dimension regardless of sampling time but the correlation dimension at other sampling rates revealed similar values. The computation with bit operation instead of log operation had a statistically significant effect of shortening of calculation time and LTS method estimated more stably the slope of correlation dimension than the Least Squares estimator. Conclusion: The bit operation and LTS methods were successfully utilized to time-saving and efficient calculation of correlation dimension. In addition, time series of 20-sec length with sampling rate of 125 Hz was adequate to estimate the dimensional complexity of human EEG.

목 적 : 임상 뇌파의 비선형 분석시, 분석시간을 단축시킬 수 있는 방법과 보다 정확한 상관차원을 얻기 위한 새로운 알고리즘 고안을 시도하였다. 또 뇌파신호 분석을 위한 적절한 신호획득 조건을 결정하는 방법을 제시하기 위하여 여러 상이한 실험조건에서 상관차원을 계산하였으며, 여기서 얻은 결과를 이용하여 각 실험실마다 공통적으로 적용할 수 있는 표준화된 실험 조건을 결정하고자 하였다. 방 법 : 임의의 한 개인을 대상으로 13개의 두피전극에서 얻은 뇌파신호를 대상으로 하였다. 12비트 해상도에서 1000 헤르츠로 32초간 얻은 뇌파신호를 디지털화 하여 각 전극당 32000개의 시계열자료를 얻었다. 이 자료를 10, 20, 30초 간격의 시간단위로 나누고, 각각에 대해 1000, 500, 250, 125, 62.5 Hz 등 5가지 신호추출조건을 달리 하여 각 전극마다 총 15개의 시계열 자료를 만들었다. 여기에 상관차원 계산시간 단축을 위해 고안된 계산 알고리듬 및 상관차원 추정 정확도를 개선하기 위해 적용한 최소절단자승기법을 적용하여 상관 차원을 계산하였다. 이렇게 얻은 상관차원 결과를 신호획득시간과 신호추출빈도에 따라 비교하였다. 또 로그연산을 비트 연산으로 바꾸어 계산시간 단축의 효과를 평가하였으며, 최소 절단자승기법과 최소자승추정기법을 비교하였다. 결 과 : 신호추출시간이 증가함에 따라 상관차원의 값도 통계적으로 유의하게 증가하는 양상을 보였다. 신호추출빈도가 62.5Hz일때는 신호추출시간에 무관하게 높은 상관차원값을 나타냈으나 그밖의 빈도에서는 유사한 상관차원값을 보였다. 본 연구에서 고안된 계산 알고리듬은 종래 사용하던 알고리듬에 비해 통계적으로 유의한 계산시간 단축효과를 보였다. 또 종래의 방법인 최소자승추정에 의한 상관차원에 비하여 본 연구에 적용된 최소절단자승추정법은 보다 안정된상관차원 값을 추정하였다. 결 론 : 본 연구는 다량의 뇌파 시계열 자료를 분석하는데 신속하고 보다 정확한 상관차원 추정에 알맞는 분석방법을 제공하였다. 또한 뇌파 시계열 자료의 상관차원 계산시 12비트의 해상도에서 125Hz의 신호추출빈도로 20초간 뇌파신호를 획득하면 적정한 수준의 상관차원을 계산할 수 있음을 보였다.