• 생물정신의학
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2020

Objectives In electroconvulsive therapy (ECT) research and practice, the precise determination of seizure duration is important in the evaluation of clinical relevance of the ECT-induced seizure. In this study, we have developed computerized algorithms to assess the duration of ECT-induced seizure. Methods Subjects included 5 males and 6 females, with the mean age of 33.1 years. Total 55 ECT sessions were included in the analysis. We analyzed the standard deviation of a finite block of electroencephalography (EEG) data and the change in the local slope of RR intervals in electrocardiography (ECG) signals during ECT-induced seizure. And then, we compared the calculated seizure durations from EEG recording (EEG algorithm) and ECG recording (ECG algorithm) with values determined by consensus of clinicians based on the recorded EEG (EEG consensus), as a gold standard criterion, in order to testify the computational validity of our algorithms. Results The mean seizure durations calculated by each method were not significantly different in sessions with abrupt flattened postictal suppression and in sessions with non-abrupt flattened postictal suppression. The intraclass correlation coefficients (95% confidence interval) of the three methods (EEG algorithm, ECG algorithm, EEG consensus) were significant in the total sessions [0.79 (0.70-0.86)], the abrupt flattened postictal suppression sessions [0.84 (0.74-0.91)], and the non-abrupt flattened postictal suppression sessions [0.67 (0.45-0.84)]. Correlations between three methods were also statistically significant, regardless of abruptness of transition. Conclusions Our proposed algorithms could reliably measure the duration of ECT-induced seizure, even in sessions with non-abrupt transitions to flat postictal suppression, in which it is typically difficult to determine the seizure duration.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제15권4호
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• pp.70-79
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• 2008

The purpose of this study was to find out the effects of electroencephalograph (EEG) power and coherence on cognitive function in normal elderly, non-demented elderly with mild cognitive impairment, and demented elderly during working cognition tasks. Forty elderly women (19 demented elderly, 10 non-demented elderly with mild cognitive impairment, 11 norma1 elderly) participated in this study, All subjects performed working cognition tasks with Raven's CPM while EEG signal was recorded, EEGs were measured continuously at rest and during the working cognition task. EEG power and coherence was computed over 21 channels: right and left frontal, central, parietal, temporal and occipital region. We found that there were more correct answers among normal elderly women than in other groups Owing the working cognition task, ${\Theta}$ wave at Fp1, Fp2 and F8, a wave at Fp2, ${\beta}$ wave at Fp1, Fp2. F4 and F8 of the frontal region was increased significantly in the demented elderly group. On the other hand. ${\Theta}$ wave at Fp1, Fp2 and F7, ${\beta}$ wave at Fp1, Fp2, F3 and F7 of the frontal region was increased significantly in the group of non-demented elderly with mild cognitive impairment. In contrast. in the normal elderly group, all of the ${\Theta}$ wave and ${\beta}$ wave at Fp1, Fp2, F3, F4, F7 and F8 of the frontal region (except ${\beta}$ wave at F3) was increased significantly, These results suggest that the nerves in prefrontal and right hemisphere regions were most active in the demented elderly group during problem solving, and the nerves in the prefrontal and left hemisphere lobe were most active in the group of non-demented elderly with mild cognitive impairment. In contrast, me majority of nerves in the frontal region were active in the normal elderly group.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제3권1호
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• pp.31-36
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• 2001

Background & Objectives : Fractal Dimension(FD) could be an index of correlation between variable parameters in non-linear chaotic signals. We tried to demonstrate that EEG wave is compatible with chaotic waves by measuring the Lyapunov exponent index and compared the difference of FD between variable age groups(teens, 30's, 50's) Methods : We estimated the Lyapunov exponent index and the FD from digital EEG data among five persons in each normal age groups by using the software which is programmed in our laboratory. Statistical analysis was done with SPSS win 8.0. The statistical differences of Lyapunov exponent index and FD between each electrodes and each age groups were done with ANOVA and paired sample t-test. Result : The Lyapunov exponent indexes were larger than 1 in each electrode and age group. There is no statistical difference in FD between each electrodes and each age groups. Except in 30th age group. In this group the FD of right hemisphere is larger than that of left hemisphere. Conclusion : The result of Lyapunov exponent index means EEG wave is a non-linear chaotic signal. And the results of FD suggest that chaotic parameters of right hemisphere is larger than those of left hemisphere at rest at least in younger people. We think that chaotic parameters can be a useful tool in investigating the variable diseases or brain states.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.75-79
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• 1997

The present study was designed to investigate whether there is a consistint changes in the signals from the central and autonomic nervous systim due to olfactory stimulation. The olfactory stimuli were 0.6% orange and 2.5% valeric acid and the stimuli through the olfactory stimulator soth controlled consistint flow, controlled concentration, and saturated with vapour to prevent drying the nasal mucosa. A room air blunk served as the control stimulus, EEG was recorede from 4channels according to the international 10-20 systim. Additionally, ECG, EOG, heart rate, skin conductance and resputation were recorded comtinuously. The fast Fourier transform analysis of EEG waves was analysed with the power spectra. Averaged power spectra were computed for the following frequency bands ; delta(0-4.5Hz), theta (4.5-7Hz), alphal(7-9.5Hz), alpha2 (9.5-12.5Hz) and beta(12.5-30Hz). Withthe results of the subjective sensibility test for the ordor, the orange was related to pleasant and familiar and the valeric acid was realted to snpleasant and bothersome. There is the difference between orange and valeric acid in alphal at PG2-A2 channel. While the unpleasant stimuli seem to be increased in alphal, alpha2 and beta waves at all channels. Also, the heart rate, galvaric skin resistance seem to be decreased by pleasant stimuli and thd unpleasant stimuli shdwed the opposite. In respiration, respiration rate had been declinig tendency, and input/output ampoitued and duration showed an upward trend by olfactory stimulation with orange, while opposite by valeric acid. In conclusion, the consistent EEG changes and the autonomic responses suggests the possibilities of the subjective signal of human sensibility.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.389-396
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• 1997

본 논문에서는 뇌파측정기에서 발생하는 전기적 잡음을 제거하기 위하여 뇌파 측정시 발생하는 안구운동, PVC 룰러 펌프 잡음등을 포함하는 전기적 잡음에 대하여 기술하였다. 적응 디지틀 필터는 이러한 뇌파 측정 잡음을 제거하는 효과적인 방법이다. 그러나 일반적인 적응 디지틀 필터는 뇌파신호의 일부주파수 성분에 영향을 주게되므로 자동 뇌파 처리에는 부적합하다. 그러므로 본 고에서 이러한 뇌파잡음을 제거하기 위하여 제안한 방법은 일반적인 적응디지틀 필터의 참조채널을 사용하지 않으며, EOG 잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 고정차수 FIR 필터를 연결하였으며, 펌프잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 잡음 제거기를 연결함으로써 실현하였다. 또한 시뮬레이션을 통한 결과는 잡음제거 능력의 관점에서 제안한 방법의 성능을 분석하였으며, 결과적으로 약 20dB의 잡음제거 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.38-46
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• 2024

일반적으로 EEG 신호 분석은 의료 진단 및 재활 공학에 적용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에 널리 사용되는 뇌 자극을 기록하는 객관적인 모드를 제공할 수 있는 능력 때문에 여러 연구의 주제가 되어 왔습니다. 본 연구에서는 뇌전도 측정하기 위한 뇌파 수신 하드웨어 개발 및 처리 시스템 구현을 통해 서버와 데이터 처리로 분류하여 개발을 진행하였다. 뇌전도를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 구현의 중간단계 연구로 진행되었으며, 측정된 뇌전도 데이터에 따라 사용자의 팔의 움직임을 예측하는 형태로 구현되었다. 네 개의 전극으로부터의 입력을 아날로그-디지털 변환기를 통해 뇌전도 측정을 수행하였다. 이를 통신 과정을 거쳐 서버에 전송한 뒤, 서버에서 합성곱 신경망 모델로 뇌전도 입력을 분류하여 그 결과를 사용자 단말로 표시하는 시스템의 흐름을 설계하고 구현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.287-293
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• 2015

본 논문에서는 신호 처리 기술과 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용하여 간질을 검출하는 방안을 제안하였다. 신호 처리 기술로는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform), 점증적 증가 방법, 위상공간 재구성(Phase Space Reconstruction)을 이용하였다. 신호 처리 기술의 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 뇌파로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 두 번째 단계에서는 점증적 증가 방법을 이용하여 웨이블릿 계수로부터 첨점(Peak)을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 위상공간 재구성을 이용하여 추출된 첨점으로부터 3차원 다이어그램을 생성하였다. NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하기 위하여 유클리드 거리와 통계적 방법을 이용하였다. 이들 16개의 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.5%, 100%, 95%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.381-391
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• 2017

바이오인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를 인증하는 기술이다. 현재 금융, 보안, 출입관리, 의료복지, 공공, 검역, 엔터테인먼트 등 광범위하게 그 필요성 및 효용성으로 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 지문, 얼굴과 같은 생체정보를 이용한 바이오인식은 위조, 변장 위협에 노출되어 사회적 문제가 되었다. 최근 신체 외부의 생체정보가 아닌 신체 내부의 생체신호를 이용한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 생체신호인 심전도, 심장음, 뇌전도, 근전도를 이용한 바이오인식 시스템의 최근 연구 및 기술들을 분석하고 발전 방향을 위해 필요한 기술들을 제시하고자 한다. 향후에는 개개인의 복합적 상태에서 생체신호 기반 빅 데이터를 관리하는 데이터베이스 구축, 빅 데이터를 분석하는 딥러닝을 이용하여 실시간 환경에 적합한 바이오인식 시스템 기술들이 연구될 것으로 예상된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.729-738
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• 2019

최근 화두가 되는 가상현실 분야와 감정인식 분야의 결합으로 감정을 정량적으로 분석하고, 분석된 결과를 바탕으로 가상현실 콘텐츠를 개선하는 접근이 시도되고 있다. 감정은 콘텐츠 체험자의 생체신호를 기반으로 분석되는데, 신호 분석 관점에서는 많은 연구가 이루어지고 있으나 이를 정량화하는 방법론에 관해서는 충분히 논의되지 않고 있다. 본 논문에서는 감정의 정량화를 위한 초석으로 여러 생체신호 중 뇌파 신호에 대한 정규화 함수 설계와 이를 나타내는 표현 기법을 제안하고자 한다. 정규화 함수의 최적 파라미터를 찾아내기 위해 무차별 대입법을 사용하였으며, 본 논문에서 정의한 True Score와 False Score를 사용하여 찾아낸 파라미터들의 신뢰성을 높였다. 결과적으로 경험에 의존되던 생체신호 정규화 함수의 파라미터 결정을 자동화할 수 있으며, 이를 바탕으로 감정의 정량적 분석이 가능하다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제8권1호
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• pp.63-72
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• 2000

We intended to show some basic requirements for spectrum analysis of electroencephalogram (EEG) by visualizing the differences of the results according to different values of some parameters for analysis. Spectrum analysis is the most popular technique applied for the quantitative analysis of the electroen- cephalographic signals. Each step from signal acquisition through spectrum analysis to presentation of parameters was examined with providing some different values of parameters. The steps are:(1) signal acquisition; (2) spectrum analysis; (3) parameter extractions; and (4) presentation of results. In the step of signal acquisition, filtering and amplification of signal should be considered and sampling rate for analog-to-digital conversion is two-time faster than highest frequency component of signal. For the spectrum analysis, the length of signal or epoch size transformed to a function on frequency domain by courier transform is important. Win dowing method applied for the pre-processing before the analysis should be considered for reducing leakage problem. In the step of parameter extraction, data reduction has to be considered so that statistical comparison can be used in appropriate number of parameters. Generally, the log of power of all bands is derived from the spectrum. For good visualization and quantitative evaluation of time course of the parameters are presented in chronospectrogram.