정상 성인의 다양한 정신상태에 따른 디지털 뇌파의 비선형적 분석

Abstract

뇌파검사는 전통적으로 간질의 진단과 뇌기능 저하가 있는 환자의 기능상태를 평가한다. 최근에는 컴퓨터를 이용하여 시각적 진단 뿐 아니라 정량화 분석이 가능해져 이전의 기록방식으로는 확인 할 수 없었던 질환에 대한 임상적 이용이 활발해 지고 있다. 본 연구는 정상 성인 15명을 대상으로 디지털 뇌파기를 이용하여 다양한 정신상태에서 뇌파신호를 얻어 비선형적 분석을 하고 상태에 따른 값의 차이에 대해 의미를 연구해 보았다. 정신상태는 모두 10가지이며 상태1은 편안히 눈을 감고 자리에 반듯이 누운 후 몸전체에 힘을 빼도록 하였다. 상태2는 1번 상태에서 눈만 뜨게 하였고 눈동자를 움직이지 말도록 한 곳을 주시하게 하였고 가능한 한 눈을 많이 깜박이지 않도록 주의를 주었다. 상태3은 다시 눈을 편안히 감고 100에서 7을 뺀 값을 질문 하였고 그 값에서 다시 7씩을 계속 빼 나가도록 하였다. 상태4는 조용한 클래식 음악을 감상하도록 하였다. 상태5는 시끄러운 거리의 자동차경적 소리를 듣게 하였다. 상태6은 생년월일, 출신학교, 가족관계 등 일상적인 신상명세에 대해 질문 하여 대답하게 하였다. 상태7은 사람들이 들어있는 몇 개의 그림을 보여주고 그림의 내용을 기억하게 하였다. 상태8은 양 검지손가락을 동시에 움직이게 하였다. 상태9는 양 엄지발가락을 동시에 움직이게 하였다. 상태10은 7번 상태에서 보았던 그림의 내용을 다시 기억해 내게 하여 그림의 내용에 대해 설명하게 하였다. 각 상태에 따른 뇌파기록은 1분 이상 하도록 하였고 디지털 뇌파신호는 비선형 신호분석 program 인 ‘CHASIM’ 을 사용하여 프랙털 차원과 리아프노프 지수를 구한 후 각 상태별, 각 전극별에 따른 값의 차이를 통계분석하였다. 연구 결과는 프랙털 차원과 리아프노프 지수는 상태에 따라, 전극에 따라 유의한 차이를 보였다. 프랙털 차원이 높은 상태는 클래식 음악이나 자동차 소음을 들을 때, 양 엄지발가락을 움직였을 때였고 차원이 낮은 상태는 눈을 뜬 상태, 일상 신상명세에 대답하거나, 그림을 보고 기억하는 상태였다. 리아프노프 지수가 높은 상태는 프랙털 차원이 낮은 상태와 동일하였고 지수가 낮은 상태는 눈을 감은 상태, 계산할 때, 양 검지손가락을 움직일 때 였다. 전극별로 비교하였을 때 프랙털 차원은 전두엽에서 높은 값을 보였으며 상대적으로 측두엽에서 낮은 값을 보였다. 이 결과는 상태별 구분을 했을 때와 하지 않을 때의 차이는 보이지 않았다. 정상 성인에 있어 소리를 듣거나 양 엄지발가락을 동시에 움직였을 때 프랙털 차원이 높게 얻어진 결과에 대한 의미는 아직까지는 확실히 알 수 없지만 그림을 보는 시각적 자극보다 소리에 의한 청각 자극에 우리 뇌는 좀 더 복잡한 전기적 활동이 필요할 것이라 추측할 수 있고 신체 일부의 움직임일지라도 노력이 필요한 양 엄지발가락만을 동시에 움직일 때가 부담 없이 시행할 수 있는 양 검지 손가락 움직일 때보다 많은 전기적 활동이 필요할 것이라 추측할 수 있다. 이상의 연구 결과 디지털 뇌파신호를 비선형화 분석을 하게 되면 우리의 뇌는 기존의 시각적 해석 방법이나 파워 스펙트럼과 같은 선형적 분석방법으로 알고 있었던 정신상태와 지형화분석 (topographic analysis)과의 관계에 대해 다른 의미를 가지고 있다는 것을 알 수 있다. 전극과 정신상태와의 관계에 대해서는 큰 의미를 찾지 못했으나 기존에 일반적으로 알고 있는 뇌 기능의 담당부위는 실제로는 좀 더 복잡한 신경망으로 복잡하게 얽혀져 있으리라 예상해 볼 수 있다.;In order to compare the differences between various mental activities and to determine the significance of chaotic patterns, we performed a fractal dimension and Lyapunov exponent analysis of digital EEG data, which are known to be non-linear biologic signals. During the EEG, different kinds of tasks were performed, including eye closing, eye opening, calculation, listening to music and remembering a picture. Performance signals were recorded for each test as a digital EEG for more than one minute. We used our own software, CHASIM, to run the fractal dimension and Lyapunov exponent analysis. The statistical analysis was performed in ANOVA using SPSS for Windows (9.0). The fractal dimension when listening to music and noise, and moving both toes was increased. In eye opening, calculation and moving both fingers, the fractal dimension was decreased. We concluded that auditory stimulation may be of a higher dimension than visual stimulation. The meaning of these results is still not totally clear, but we hope to find future applications for non-linear chaotic analysis in the field of CNS disease and brain function.