목 적:뇌파의 비선형적 특성을 연구하는 방법으로 탈경향 변동분석이 사용되고 있다. 본 연구에서는 정상인 수면 뇌파에 탈경향변동분석을 적용하여 수면뇌파의 비선형적 특성, 채널 별 차이, 수면단계별 차이를 규명하고자 하였다. 방 법:정상인 12명($23.8{\pm}2.5$세, 남:여=7:5)를 대상으로 야간수면다원검사를 시행하였다. 수면다원검사를 통해 얻어진 뇌파를 채널 별, 수면단계별로 나누어 탈경향변동분석 시행 후 여기서 얻어진 축척지수(scaling exponent)를 선형혼합모형 분석을 통해 비교하였다. 결 과:정상인 수면다원검사에서 얻어진 뇌파의 축척지수는 1 내외의 값을 보여 장기-시간적연관성, 자기유사성을 보였다. C3 채널의 축적지수가 O1채널의 축적지수보다 높은 값을 보였다. 수면단계가 진행함에 따라 축적지수는 증가하였으며, 1단계 수면과 렘수면은 축적지수는 통계적 차이를 보이지 않았다. 결 론:정상인 수면 뇌파는 탈경향변동분석에서 무축척요동(scale-free fluctuation), 장기-시간적 관련성(long-range temporal correlation), 자기유사성(self-similarity) 및 스스로 짜여진 고비성(self-organized criticality) 등의 비선형적 특성을 보였다. 탈경향변동분석에서 얻어진 축적지수는 뇌파 채널 별, 수면단계별 차이를 보여 수면 뇌파를 연구하는 중요한 도구로 사용될 수 있다.
The purpose of this paper was the determination of the relationship between the chaotic charateristics and various levels of brain activities. Assuming that EEG(eletroencephalogram), which is generated by a nonlinear electiecal behavior of billions of neurons in the brain, has chaotic characteristics, it was confirmed by frequency spectrum analysis, log frequency spectrum analysis, correlation dimension analysis and Lyapunov exponents analysis. Chaotic characteristics are related to the degree of brain activity. The slope of log frequency spectrum increased and the correlation dimension decreased with respect to the brain activities, while the lagrest Lyapunov exponent has some rough correlation.
We present several biosignal measurement results and analysis algorithms for the visual stimulus from International Affective Picture Sytem. Sine human body is nonlinear dynamic system, we investigated both linear and nonlinear methods. We found that the alpha wave of EEG, the chaos of peripheral blood pressure, the LF/HF of HRV and thd retutn map of RR interval were good parameters for the measuremet of human sensibility. These can be used as the parameters for the measurement of human sensibility.
이 연구의 목적은 초등 학생의 과학 지식 생성과정 중 나타나는 뇌파를 여러 가지 분석 방법을 이용하여 과학 영재아와 일반아를 신경 생리학적으로 판별할 수 있는 척도를 개발하는 것이다. 이를 위해 과학 영재아의 구인 요소로서 지능 검사, 간편 창의성 검사, 과학 지식 생성 검사를 수행하였고, 지필 평가에서 우리가 놓칠 수 있는 과학 영재의 구인 요소를 영재치로 추가하여 개인별 표준화 점수를 산출하였다. 이렇게 산출된 표준화 점수를 종속 변수로 하여 그룹을 구분하고, 독립 변수로서 측정된 뇌파를 선형 분석, 비선형 분석, 상호의존 분석 등을 통해서 다양한 뇌파 판별 요소를 제시하였다. 과학 영재의 특성을 신뢰롭게 예상하고, 설명하는 뇌파 판별 요소를 찾기 위해 다중선형회귀분석을 실시하였다. 이를 통해 뽑아진 뇌파 판별 요소를 통해 다중회귀식을 만들어 여기에서 생성된 함수값을 통해 판별 분석을 실시한 결과, 과학 영재아와 일반아를 신뢰롭게 판별할 수 있는 기초를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 과학 영재아 특성을 예측하는데 기여하고 있는 판별 요소의 대부분은 정보량과 상호 신호의 결맞음의 정도를 보여주는 것으로 두뇌에서 일어나는 상호적 연관성이 판별의 핵심 요인으로 여겨진다.
선형적이고 정적인 뇌파 분석의 한계를 극복하고자 비선형적이고 동적인 접근방식인 혼돈이론을 이용하여 정신분열병환자 16명, 양극성 정동장애 10명, 주요 우울증 6명 및 정상 대조군 12명을 대상으로 뇌파 분석을 시도하고, 객관적인 혼돈 연구의 도입에 있어서 고려되어야 할 문제점을 살펴보고자 하였다. 각 질환에서의 상관차원의 분포가 정상대조군보다 개인에 따른 차이가 크다는 것을 알 수 있었고, 대체적으로 측두엽 부위에서 상관차원이 크게 나타나는 경향이 있었다. 이러한 결과와 관련하여 대상환자군의 특성, 혼돈이론을 뇌파분석에 이용할 때의 주의점등에 대하여 토론하였다.
치매에서의 뇌파 연구는 주로 주파수 분석과 지형화 분석을 이용하여 정량화하는 것을 위주로 진행되어 왔으나, 이러한 선형적 분석은 뇌파와 같이 복잡한 신호를 분석하는 것에는 한계가 있었다. 최근 새로운 패러다임인 카오스 이론에 근거를 두고 뇌파를 비선형적으로 측정하는 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 알쯔하이머형 치매 환자의 뇌파 신호를 최대 양수 리아프노프 지수를 이용하여 비선형적으로 분석하는 것이 가능한 가를 알아보고 그 결과를 대조군과 비교해보기 위하여 시도되었다. 3명의 알쯔하이머형 치매 환자와 3명의 대조군에서 뇌파 신호를 받아 디지털화한 후에 비선형 분석법 중 하나인 최대 양수 리아프노프 지수를 산출하였다. 알쯔하이머형 치매군은 전체 15개의 전극 부위 중 8곳의 전극 부위에서 대조군에 비하여 유의하게 낮은 최대 양수 리아프노프 지수를 나타내었다. 각 두뇌 영역별 및 반구별 분석에서도 알쯔하이머형 치매군이 대조군에 비하여 전 두뇌 영역에서 최대 양수 리아프노프 지수가 유의하게 낮았다. 이에 따라 알쯔하이머형 치매 환자의 뇌파를 비선형적 분석하여 조사한 이들 두뇌의 카오스적 성상이 감소되어 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이 결과는 향후 뇌파의 비선형적 분석인 리아프노프 지수 산출이 두뇌 기능을 조사하는 데에 유용한 새로운 방법이 될 가능성이 있다는 것을 시사한다.
Park, Jong-Duk;Ye, Soo-Young;Jeon, Gye-Rok;Huh, Young
대한의용생체공학회:의공학회지
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제28권2호
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pp.287-293
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2007
The researchers have studied for a long time about the depth of anesthesia but they don't make criteria for the depth of anesthesia. Anesthetists can't make a prediction about patient's reaction. Therefore, patients have potential risk such as poisonous side effect, late-awake, early-awake and strain reaction. In this study, the distributed characteristics on the bispectrum and bicoherence, the type of nonlinear signal processing, as a result of the coupling of EEG were presented according to depth of anesthesia. These results were consistent with a trend of delta ratio that the index of evaluation for the depth of anesthesia. The higher-order spectrum (HOS), the bispectrum and bicoherence, gives the useful information about depth of anaesthesia than other indexes.
Objectives : Much is still unknown about the neurophysiological mechanisms or dynamics of the sleep onset process. Detrended fluctuation analysis (DFA) is a new tool for the analysis of electroencephalography (EEG) that may give us additional information about electrophysiological changes. The purpose of this study is to analyze long-range correlations of electroencephalographic signals by DFA and their changes in the sleep onset process. Methods : Thirty channel EEG was recorded in 61 healthy subjects (male:female=34:27, age=$27.2{\pm}3.0$ years). The scaling exponents, alpha, were calculated by DFA and compared between four kinds of 30s sleep-wakefulness states such as wakefulness, transition period, early sleep, and late sleep (stage 1). These four states were selected by the distribution of alpha and theta waves in O1 and O2 electrodes. Results : The scaling exponents, alpha, were significantly different in the four states during sleep onset periods, and also varied with the thirty leads. The interaction between the sleep states and the leads was significant. The means (${\pm}$ standard deviation) of alphas for the states were 0.94 (${\pm}0.12$), 0.98 (${\pm}0.12$), 1.10 (${\pm}0.10$), 1.07 (${\pm}0.07$) in the wakefulness, transitional period, early sleep and late sleep state respectively. The mean alpha of anterior fifteen leads was greater than that of posterior fifteen leads, and the two regions showed the different pattern of changes of the alpha during the sleep onset periods. Conclusions : The characteristic findings in the sleep onset period were the increasing pattern of scaling exponent of DFA, and the pattern was slightly but significantly different between fronto-temporal and parieto-occipital regions. It suggests that the long-range correlations of EEG have a tendency of increasing from wakefulness to early sleep, but anterior and posterior brain regions have different dynamical process. DFA, one of the nonlinear analytical methods for time series, may be a useful tool for the investigation of the sleep onset period.
Lee, Ki-Baek;Kim, Ko Keun;Song, Jaeseung;Ryu, Jiwoo;Kim, Youngjoo;Park, Cheolsoo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제11권6호
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pp.1812-1824
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2016
The neural dynamics underlying the causal network during motor planning or imagery in the human brain are not well understood. The lack of signal processing tools suitable for the analysis of nonlinear and nonstationary electroencephalographic (EEG) hinders such analyses. In this study, noise-assisted multivariate empirical mode decomposition (NA-MEMD) is used to estimate the causal inference in the frequency domain, i.e., partial directed coherence (PDC). Natural and intrinsic oscillations corresponding to the motor imagery tasks can be extracted due to the data-driven approach of NA-MEMD, which does not employ predefined basis functions. Simulations based on synthetic data with a time delay between two signals demonstrated that NA-MEMD was the optimal method for estimating the delay between two signals. Furthermore, classification analysis of the motor imagery responses of 29 subjects revealed that NA-MEMD is a prerequisite process for estimating the causal network across multichannel EEG data during mental tasks.
We present several biosignal measurement results and analysis algorithms or the visual stimulus from International Affective Picture System. Since human body is nonlinear dynamic system, we investigated both linear and nonlinear methods. We found that the chaos was diminished when unpleasant picture is presented relative to pleasant picture, and the alpha wave of EEG was slightly augmented in pleasant picture, but was not convincing result. These can be used as the parameter or the measurement of human sensibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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