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腦電圖
腦電症 發作時 나타나는 스파이크
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腦電圖 (腦電圖, 英語 : electroencephalogram(데이터), electroencephalography(技術) , EEG )는 電極 을 통해 腦 의 電氣的 活動을 記錄하는 電氣生理學 敵 測定方法을 말한다. 一般的으로 頭皮 에 電極을 附着하여 信號를 測定하는 境遇만 가리켜 말한다. 神經 細胞 內部에서 發生하는 이온 電流 에 依해 誘導된 前衛의 搖動을 測定하는 것이다. ^[1] 患者를 診斷할 때에는 主로 特定 事件이 일어날 때 發生하는 事件 關聯 前衛 나, 腦波 의 스펙트럼 密度 를 主로 分析한다.

腦電症 患者를 大部分 腦電圖의 以上을 통해 診斷한다. ^[2] 以外에도 睡眠 障礙 , 昏睡狀態 , 腦症 , 腦死 를 診斷할 때 使用하기도 하며 痲醉 의 깊이를 測定할 때에도 使用될 수 있다. 腦腫瘍 이나 腦卒中 이 疑心될 때 가장 처음으로 診斷할 수 있는 道具이기도 하지만, 磁氣共鳴映像 이나 컴퓨터單層撮影 等 解剖學的 情報를 쉽게 볼 수 있는 方式이 開發되고 난 以後로는 잘 使用되지 않는다. ^{[3] [4]} 空間分解能이 別로 좋지는 않지만, 밀리秒 單位의 時間分解能을 가지고 있다는 特徵 때문에 如前히 硏究되고 使用되는 道具이기도 하다.

腦 損傷, 腦電症 또는 여러 疾患을 評價하는 거나, 法律的으로 腦死를 診斷하는 데 使用한다. 다른 種類의 腦映像化 시스템과 함께 使用할 수 있다.

歷史 [ 編輯 ]

1875年, 리버풀 出身의 醫師 리처드 카튼 은 토끼와 원숭이의 大腦에서 電氣的 現象이 發生한다는 事實을 發見해 《 영국의학저널 》에 發表한다. 1890年에는 폴란드의 生理學者인 아돌프 벡 이 토끼와 個의 大腦에서 發生하는 電氣信號의 週期가 빛의 色에 따라 달리잔다는 것을 發見한다. 이 發見에 깊은 印象을 받은 벡은 電極을 動物의 腦에 附着하여 여러 가지 刺戟에 따라 어떻게 信號가 달라지는지를 硏究한다. 이러한 探究는 以後 腦波 가 發見되는데 至大한 貢獻을 끼쳤다. ^[5]

1912年에는 우크라이나의 生理學者인 블라디미르 프라디치-네민스키 가 개에게서 腦波를 測定하여 誘發前衛 를 發見한다. ^[6] 1914年에는 나폴레온 詩不스키 가 發作을 誘導하여 發作中의 腦電圖를 測定한다.

獨逸의 生理學者이자 精神科의 人 한스 베르거 는 1924年에 처음으로 사람의 腦波를 記錄한다. ^[7] 베르거는 腦電圖를 測定하는 器具를 發明하고, 最初로 腦電圖라는 이름을 붙인다. ^[8] 이 發見은 以後 에드거 에이드리언 等에 依해 檢證되고 硏究된다.

1934年에는 癎疾患者가 發作中에 腦電圖床에서 스파이크가 發生한다는 事實이 報告되었고, 1935年에는 缺神 發作 中에도 腦波에서 特異한 規則性이 觀察된다는 것이 알려졌다. ^[9] 이 두 硏究를 起點으로 腦電圖가 臨床 領域에서 널리 使用되기 始作한다. 이듬해 매사추세츠 綜合病院 에서 腦電圖 硏究室이 開院한다.

1950年代 英國 內科의 社 윌리엄 그레이 월터는 어디서 어떤 腦波가 測定되었는지를 나타내는 腦電圖 指導(EEG topography)라는 技術을 開發한다. 이 技術은 1980年代에 臨床的으로 잠깐 使用된 以後로 現在는 學界에서 主로 使用된다.

腦波와의 關係 [ 編輯 ]

腦波 는 腦의 神經信號들이 만들어내는 波動 形態로 分析 可能한 信號를 의미하는 反面, 腦電圖는 이 腦波를 頭皮 위에 電極을 附着하여 非浸濕的으로 測定해 낸 一連의 信號 또는 測定 行爲를 意味한다. 그러나 腦電圖와 腦波라는 用語는 現在까지도 많이 混用되고 있다. 腦波(腦波)라는 單語는 1942年 나고야 大學 醫學部의 카츠누마 세이조 에 依해 처음으로 提案된다. 當時에는 腦波를 測定한다는 것은 腦電圖를 測定한다는 것과 同一하여 區分할 必要가 없었으나, 以後 1950年에 皮質顚倒 의 槪念이 提案되며 이 둘을 區分할 必要가 생겼지만 旣存의 言語慣習이 그대로 굳어져 腦電圖를 區分하지 않고 現在까지도 腦波라는 單語를 無分別하게 使用하는 境遇가 많다. ^[10]

期作 [ 編輯 ]

腦 속에 있는 數十億個의 神經 細胞 들은 興奮을 反復하며 電荷의 흐름을 만들어낸다. ^[11] 神經 細胞들은 이온 을 輸送하는 幕輸送蛋白質 들로 因해 平常時에 休紙 前衛 를 띄는데, 이를 分極되었다고 한다. 正常 狀態의 神經 細胞는 信號가 들어오면 脫分極 과 과분극 을 통해 信號를 傳達하는데, 이를 活動電位 라고 한다. 이처럼 信號가 傳達될 때 神經 細胞로부터 빠져나온 이온들은 그 周邊에 있는 또 다른 이온들을 靜電氣的 斥力으로 밀어내게 되고, 이러한 過程이 連鎖的으로 일어나면서 一種의 波動이 發生한다. 이처럼 이온의 立體的 移動을 容積 顚倒 (volume conduction)라 한다. 이러한 이온의 움직임이 電子를 밀고 당김으로써 殿下의 움직임은 頭皮에 附着된 金屬 電極에도 傳播될 수 있다. 金屬에 있는 自由電子 들이 이런 電氣場 의 變化에 따라 움직임으로써 電極은 電壓計 의 機能을 하게 된다. ^[12]

神經 細胞 하나가 만드는 電氣的 位置 에너지 는 너무나도 작아서 腦電圖나 腦자도 로 測定하는 것이 不可能하다. ^[13] 그러므로 腦電圖는 神經 細胞 하나하나의 信號를 捕捉하는 것이 아닌, 同期化 된 數千~數百萬 神經 細胞들의 活動 을 綜合하여 測定하는 것이다. 이러한 同期化는 神經 細胞들이 같은 方向으로 配置되어 各 細胞의 이온 移動이 다른 細胞에 影響을 주기 때문에 나타난다. 이런 點을 勘案했을 때, 整列되어 同時에 活性되는 境遇가 많은 大腦 皮質 에 있는 圓錐細胞 들이 大部分의 腦電圖 信號를 일으키는 것으로 여겨진다. 電氣的 位置 에너지가 距離의 제곱에 反比例하기 때문에 腦 深部에서 發生한 信號는 거의 測定되지 않는다. ^[14]

測定된 腦電圖는 腦波 에 多樣한 周波數 成分이 存在함을 보여준다. 特히 特定 周波數 帶域 이 크게 觀察되며, 腦의 狀態에 따라 이러한 周波數 帶域의 세기가 서로 달라지는 것이 알려져 있다. 特定 周波數 帶域이 强하게 觀測되는 原因으로 解剖學的 要因이 指目되지만, 施賞 에 存在하는 睡眠 方錐 의 公明現象을 除外하고는 거의 알려진 바가 없다. 감마波 와 델打破 의 相關關係가 잘 알려져 있다. ^[15]

硏究 方法論 [ 編輯 ]

腦電圖는 事件 關聯 前衛 에 對한 硏究에서 愛用되므로 神經科學 , 認知科學 , 認知心理學 , 神經言語學 , 心理生理學 等 넓은 分野에서 硏究 方法論 中 하나로 꾸준히 使用된다. ^{[16] [17] [18]} 그러나 事件 關聯 前衛에 對한 硏究들의 再現性이 낮기 때문에 아직까지 醫療界에서 더 다양한 方式으로 臨床應用하기에는 充分치 못하다는 評價를 받고 있다. ^[19] 하지만 中樞聽覺處理障礙 (APD)나 注意力缺乏 過多行動障礙 (ADHD) 等 一部 精神科的 障礙를 다루는데에는 보다 널리 使用되는 趨勢이다.

長點 [ 編輯 ]

fMRI , PET , 腦자도 等 다른 腦映像 技術과 比較할 때 腦電圖가 가지는 長點은 다음과 같다.

• MRI같은 境遇 數億원을 呼價하는데 비해 腦電圖는 機構의 價格이 低廉하다. ^[20]
• 運用에 특별한 技術者가 必要하지 않아 應急狀況에 便利하다. ^[21]
• 腦자도는 數十億원어치의 裝備와 液體 헬륨 을 必要로 하고, MRI는 1톤짜리 電磁石을 必要로 하는데 비해 腦電圖는 특별한 器具가 必要하지 않아서 使用할 수 있는 環境에 制約이 거의 없다. ^[22]
• 時間分解能이 매우 좋다. 市販되는 機構로는 250~2000 Hz의 信號를 測定할 수 있으며, 硏究室에서 開發中인 道具는 20,000 Hz 亦是 測定할 수 있다. 腦자도와 事件關聯光信號(Event-related Optical Signall; EROS) 亦是 이와 비슷한 程度의 時間分解能을 가진다. ^[22]
• 被驗者의 움직임에 影響을 比較的 덜 받으며, 그나마도 相殺시키는 技術이 많이 開發되었다. ^[23]
• 소리가 나지 않아 聽覺과 關聯된 誤差信號가 덜 發生한다.
• 閉所恐怖症 患者도 使用 可能하다. ^[24]
• 强한 磁氣場을 必要로 하지 않아 심박調律機 等 金屬 補綴物을 揷入한 患者에게도 適用 可能하다. ^[25]
• 放射線을 使用하지 않는다. ^[26]
• 原理가 簡單하다.
• 頭皮 겉面에 附着하여 浸濕的 被害가 全혀 없다.

行動 硏究를 할 때에는 다음의 特徵들이 特히 魅力的이다.

• 外部로 反應이 나타나지 않는 信號에 對해서도 硏究할 수 있다. ^[27]
• 運動反應을 할 수 없는 被驗者에게도 適用 可能하다. ^[28]
• 被驗者가 刺戟에 集中하지 않아도 感知할 수 있는 境遇도 있다.
• 나이를 먹어감에 따라서 腦의 信號가 바뀐다. ^[29]

短點 [ 編輯 ]

• fMRI 等에 비해 空間分解能이 낮다. ^[30]
• 大腦 皮質 밑에서 發生하는 信號는 感知하기 어렵다.
• PET나 MRS와는 다르게 神經傳達物質 의 種類를 알 수 없다. ^[26]
• 頭皮의 正確한 位置에 電極을 位置시켜야하며, 傳導性이 있는 젤이 繼續 蒸發한다.
• 노이즈가 너무 많아 統計的으로 有意味한 情報를 얻기 위해서는 多量의 데이터가 必要하다. ^[31]

다른 神經映像法과 함께 [ 編輯 ]

腦電圖와 fMRI 를 同時에 測定함으로써 좋은 成果를 얻고 있다. ^{[32] [33] [34] [35]} 그러나 이 둘을 同時에 使用하기 위해서는 審彈動界的 아티팩트, MRI 펄스 아티팩트, 그리고 腦電圖를 測定하는 電線이 强한 磁氣場 內에서 움직이는 現象에서 오는 아티팩트 等 다양한 問題를 解決해야 할 必要가 있다. 그러나 이런 問題들은 여러 가지 硏究를 통해 그 解決方式이 提案된 狀態다. ^{[36] [37]}

腦자도 도 같이 測定되는 境遇가 많다. 이 둘을 同時에 使用함으로써 硏究者들이 얻을 수 있는 效果는 다음과 같다.

• 腦電圖는 頭蓋骨의 半지름, 頭蓋骨의 電氣傳導度 等 다양한 要素를 考慮해야 하는 反面 腦자도의 境遇는 그렇지 않기 때문에 複雜하고 不正確한 逆演算을 必要로 하지 않는다.
• 牢子도 亦是 腦電圖와 마찬가지로 腦의 心府로 갈수록 그 正確한 復元이 힘들어지지만, 그래도 두 技術을 竝用함으로써 둘 中 하나만 使用하는 것 보다는 더 많은 노이즈를 除去할 수 있어서 正確한 腦 心府 이미지를 얻는데 容易하다.
• 腦자도는 科學的인 限界때문에 大腦 皮質 에서 몇 cm만 내려가더라도 正確한 映像을 얻을 수 없다. 하지만 腦電圖는 비록 노이즈가 있지만 皮質 下部의 情報를 얻는 것이 可能하다. 따라서 腦자도를 통해 어떤 信號가 大腦 皮質에서 形成되었는지를 알 수 있고, 腦電圖를 통해 좀더 깊은 곳에서 생긴 信號를 測定하는 것이 可能하다. ^[38]

이러한 까닭에 腦電症 硏究 等에서 腦電圖(EEG)와 腦자도(MEG)를 綜合한 腦電子도(EMEG)가 最近들어 많이 使用되기 始作했다. ^[39]

腦電圖는 陽電子 放出 斷層撮影 (PET)과도 함께 使用될 수 있다. 이를 通해 PET로 藥물이 作用하는 部位를 觀察함으로써 그 部位에서 發生하는 腦電圖 信號를 分析할 수 있다. ^[40]

最近에는 前頭葉 에서 測定한 腦電圖 데이터를 機械 學習 을 통해 사람의 心理 狀態를 統計的으로 分類하는 硏究가 이루어졌는데, 높은 正確度를 보여 學界의 注目을 받고 있다. ^{[41] [42] [43]}

方法 [ 編輯 ]

一般的으로 임피던스 를 줄이기 爲해 머리를 가볍게 깎고, 전도성 젤을 바른 部位에 電極을 附着한다. 各各의 電極은 앰프에 連結한다. 앰프는 電壓을 1千倍에서 10萬倍까지 增幅한다. 이렇게 增幅된 煎類는 스크린에 標示되거나 컴퓨터에 入力된다. 腦電圖의 前衛는 頭皮에서 測定했을 때 約 100μV, 皮質에서 測定했을 때 約 1-2 mV이다. 皮質에서 測定하는 境遇를 皮質顚倒 (ECoG)로, 電極을 깊숙이 꽂아 測定하는 境遇를 立體戰度 (sEEG)라 부른다.

電極과 앰프를 連結하는 方法에는 다음의 세 가지가 있다.

• Common reference derivation
• Average reference derivation
• Bipolar derivation

같이 보기 [ 編輯 ]

• 바이노럴 비트
• 電磁氣 펄스
• 腦자도

各州 [ 編輯 ]

參考 文獻 [ 編輯 ]

• Nunez Paul L., Srinivasan Ramesh (2007). “PDF” . 《 Scholarpedia 》 2 (2): 1348. Bibcode : 2007SchpJ...2.1348N . doi : 10.4249/scholarpedia.1348 .  
• Arns, Martijn; Sterman, Maurice B. (2019). 《Neurofeedback: How it all started》. Nijmegen, The Netherlands: Brainclinics Insights. ISBN   9789083001302 .  

外部 링크 [ 編輯 ]

• Tanzer Oguz I., (2006) Numerical Modeling in Electro- and Magnetoencephalography, Ph.D. Thesis , Helsinki University of Technology, Finland.
• A tutorial on simulating and estimating EEG sources in Matlab Archived 2016年 3月 7日 - 웨이백 머신
• A tutorial on analysis of ongoing, evoked, and induced neuronal activity: Power spectra, wavelet analysis, and coherence Archived 2018年 11月 7日 - 웨이백 머신