정량적 분석을 위한 뇌파 측정 방법
EEG Recording Method for Quantitative Analysis
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초록
정량적 뇌파는 연구와 임상적 분야에서 활발하게 이용되어다양한 임상적 증상과 인지기능의 자극 및 과제에 따른 대뇌의생물학적인 바이오 마커를 규명하는 등 대뇌의 변화를 객관적으로 증명하는데 지속적으로 사용되고 있다. 뇌파에서 정량적 분석과 정성적 분석은 분석하는 방법이 다르기 때문에 측정 방법과 환경이 비슷하지만 한편으론 다르다. 정성적 분석은 뇌파를 판독하는 사람이 잡파를 제외시키고 볼 수 있지만 정량적 분석은 수학적 모델링을 기반으로 데이터의 모든 것을 포함하여 분석을 실시하고 있기 때문에 잡파가 결과에 영향을 준다. 병원에서 임상생리학적 검사인 뇌파를 담당하는 임상병리사들이 뇌파를 이용한 연구는 다른 분야에 비해서 아주 드물다. 이러한 현상은 임상검사과학 분야 중에 임상생리학적 검사에서 두드러지게나타난다. 왜냐하면 현재 대학에서 임상생리학을 연구하는 실험실이 많지 않기 때문이다. 본 저자의 목적은 정량적 분석을 하고자 하는 임상병리사, 대학원생, 연구자들이 쉽게 접근하여 앞으로 뇌파의 많은 연구가 이루어 질 수 있는 기초자료로 활용되기를 기대하고, 앞으로 많은 대학에서 임상생리학 실험실이 생겨 많은 연구들이 이루어져 좋은 논문들이 많이 나오기를 기대해 본다.
Abstract
Quantitative electroencephalography (QEEG) has been widely used in research and clinical fields.QEEG has been widely used to objectively document cerebral changes for the purpose of identifying the electrophysiological biomarkers across various clinical symptoms and for the stimulation of specific cortical regions associated with cognitive function. In electroencephalography (EEG), the difference in quantitative and qualitative analyses is discriminated not by its measurement methods and relevant clinical or research environments, but by its analysis methods. When performing a qualitative analysis, it is possible for a medical technologist or experienced researchers to read the EEG waveforms to exclude artifacts. However, the quantitative analysis is still based on mathematical modeling, and all EEG data are included for the analysis, leading the results to be affected by unexpected artifacts. In the hospital setting, the case that the medical technologists in charge of the EEG test perform academic research has been little reported, compared to other clinical physiological measurement-based research. This is because there are few laboratories specialized in clinical physiological research. In this respect, this study is expected to be utilized as a basic reference material for medical technologists, students, and academic researchers, all of whom would like to conduct a quantitative analysis.
참고문헌 (41)
- 은헌정, "정신건강의학과 의사를 위한 뇌파의 기초", 신경정신의학, 58(2), pp.76~104 (2019), 대한신경정신의학회[DOI]
- 이광우, "시각유발전위의 임상적 응용", Annals of Clinical Neurophysiology, 3(1), pp.94~98 (2001), 대한임상신경생리학회
- 이광우, "임상신경생리 분야에서의 신경생리적 검사법의 응용", Annals of Clinical Neurophysiology, 1(1), pp.1~9 (1999), 대한임상신경생리학회
- 홍승봉, "뇌파의 전기생리학", 대한신경과학회지, 21(3), pp.225~238 (2003), 대한신경과학회
- Schimer DS, "Niedermeyer’s electroencephalography: basic principles, clinical applications, and related fields" (2017), Oxford University
- "An introduction to field analysis techniques: the power spectrum and coherence" (2013)[URL]
- McGinty R, "Diagnostic yield of routine EEG in adults with active epilepsy", Ir Med J, 112, pp.851~ (2019)
- Baumgartner C, "Automatic computer-based detection of epileptic seizures", Front Neurol, 9, pp.639~ (2018)
- Issa MF, "Automatic ECG artefact removal from EEG signals", Meas Sci Rev, 19, pp.101~108 (2019)
- Liang SF, "Automatic stage scoring of single-channel sleep EEG by using multiscale entropy and autoregressive models", IEEE T Instrum Meas, 61, pp.1649~1657 (2012)
- Gloss D, "Practice advisory : the utility of EEG theta", beta power ratio in ADHD diagnosis : report of the guideline development, dissemination, and implementation subcommittee of the American Academy of Neurology, 2016, pp.87, 2375~2379
- Snyder SM, "Integration of an EEG biomarker with a clinician’s ADHD evaluation", Brain Behav, 5, pp.E00330~ (2015)
- Price J, "Anxiety, Introduction to quantitative EEG and neurofeedback: advanced theory and applications", pp.453~470 (2009), Academic Press
- Lenartowicz A, "Use of EEG to diagnose ADHD", Psychiatry Rep, 16, pp.498~ (2014)
- Thibodeau R, "Depression, anxiety, and resting frontal EEG asymmetry : a meta-analytic review", J Abonorm Psychol, 115, pp.715~ (2006)
- Alkawadri R, "Brain computer interface(BCI)applications in mapping of epileptic brain networks based on intracranial-EEG", Front Neurol, 13, pp.191~ (2019)
- Abraham A, "Emerging technologies in data mining and information security", pp.377~382 (2018), Springer
- Cook IA, "Assessing the accuracy of topographic EEG mapping for determining local brain function", Electroencephalogr Clin Neurophysiol, 107, pp.408~414 (1998)
- Näätänen R, "Attention and brain function", Behav Sci, 1, pp.516~ (2018)
- 임성혁, "운동피질영역 주변의 뇌종양 환자에서 수술 중 직접피질자극 검사의 유용성", 대한임상검사과학회지, 50(2), pp.211~215 (2018), 대한임상검사과학회[DOI]
- 김천식, "집중치료실에서 지속적 뇌파검사의 뇌파 패턴 분석", 대한임상검사과학회지, 49(3), pp.294~299 (2017), 대한임상검사과학회[DOI]
- Keil A, "Committee report : publication guidelines and recommendations for studies using electroencephalography and magnetoencephalography", Psychophysiology, 51, pp.1~21 (2014)
- Gross J, "Good practice for conducting and reporting MEG research", Neuroimage, 65, pp.349~363 (2013)
- Picton T, "Guidelines for using human event-related potentials to study cognition : recording standards and publication criteria", Psychophysiology, 37, pp.127~152 (2000)
- Ferree TC, "Scalp electrode impedance, infection risk, and EEG data quality", Clin Neurophysiol, 112, pp.536~544 (2001)
- 김은희, "뇌파측정(EEG)을 통한 텔레비전 광고모델의 광고효과에 관한 연구", 커뮤니케이션학 연구, 18(1), pp.273~299 (2010), 한국커뮤니케이션학회
- Jiang X, "Removal of artifacts from EEG signals : a review", Sensors, 19, pp.987~ (2019)
- Jerri AJ, "The shannon sampling theorem—its various extensions and applications : a tutorial review", Proceeding of the IEEE, 65, pp.1565~1596 (1977)
- Chung KM, "Involuntary attention restoration suring exposure to mobile-based 360°virtual nature in healthy adults with different levels of restorative experience : event-related potential study", J Med Internet Res, 20, pp.E11152~ (2018)
- 임성혁, "난치성 뇌전증 환자에서 수술 전 유발전위검사", 대한임상검사과학회지, 51(2), pp.198~204 (2019), 대한임상검사과학회[DOI]
- Kim KW, "Updataes in intraoperative neruophysiological monitoring", J Korean Neurol Assoc, pp.258~263 (2014)
- 조소현, "자극과 관련된 뇌 유발 전위의 이론적 배경과 이의 실험적 적용에 대한 고찰", Audiology and Speech Research, 7(1), pp.10~18 (2011), 한국청각언어재활학회
- 박기덕, "뇌간청각유발전위검사", Annals of Clinical Neurophysiology, 3(2), pp.187~190 (2001), 대한임상신경생리학회
- Rubinov M, "Complex network measures of brain connectivity : uses and interpretations", Neuroimage, 52, pp.1059~1069 (2010)
- Delorme A, "EEGLAB : an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis", J Neurosci Methods, 134, pp.9~21 (2004)
- Luck SJ, "An introduction to the event-related potential technique", pp.185~217 (2014), MIT Press
- Chen X, "ReMAE: A sser-friendly toolbox for removing Muscle artifacts from EEG", IEEE T Instrum Meas, pp.1~15 (2019)
- Tsuchida TN, "American clinical neurophysiology society : EEG guidelines introduction", J Clin Neurophysio, 33, pp.301~302 (2016)
- Mecarelli O, "Clinical electroencephalography", pp.91~107 (2019), Spinger
- Bacigalupo F, "Lateralized suppression of alpha-band EEG activity as a mechanism of target processing", J Neurosci, 39, pp.900~917 (2019)
- Oh JY, "Changes in heart rate variability of patients with delirium in intensive care unit", Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, pp.3118~3121 (2017)