• 제목/요약/키워드: EEG monitoring

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아날로그 뇌파기를 응용한 간단한 디지털 뇌파 시스템 (Simple Digital EEG System Utilizing Analog EEG Machine)

  • 정기영;김재문;정만재
    • Annals of Clinical Neurophysiology
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    • 제2권1호
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    • pp.8-12
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    • 2000
  • Purpose : The rapid development and wide popularity of Digital EEG(DEEG) is due to its convenience, accuracy and applicability for quantitative analysis. These advantages of DEEG make one hesitate to use analog EEG(AEEG). To assess the advantage of DEEG system utilizing AEEG(DAEEG) over conventional AEEG and the clinical applicability, a DAEEG system was developed and applied to animal model Methods : Sprague-Dawley rat as status epilepticus model were used for collecting the EEG data. After four epidural electrodes were inserted and connected to 8-channel analog EEG(Nihon-Kohden, Japan), continous. EEG monitoring via computer screen was done from two rats simultaneously. EEG signals through analog amplifier and filters were digitized at digital signal processor and stored in Windows-based pentium personal computer. Digital data were sampled at a rate of 200 Hz and 12 bit of resolution. Acquisition software was able to carry out 'real-time view, sensitivity control and event marking' during continuous EEG monitoring. Digital data were stored on hard disk and hacked-up on CD-ROM for off-line review. Review system consisted of off-line review, saving and printing out interesting segment and annotation function. Results: This DAEEG system could utilize most major functions of DEEG sufficiently while making a use of an AEEG. It was easy to monitor continuously compared to Conventional AEEG and to control sensitivity during ictal period. Marking the event such as a clinical seizure or drug injection was less favorable than AEEG due to slowed processing speed of digital processor and central processing unit. Reviewing EEG data was convenient, but paging speed was slow. Storage and management of data was handy and economical. Conclusion : Relatively simple digital EEG system utilizing AEEG can be set-up at n laboratory level. It may be possible to make an application for clinical purposes.

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완전정맥마취와 휘발성유도/유지마취에서 정량적 뇌파를 이용한 마취심도의 감시 (Monitoring of anesthetic depth with q-EEG (quantitative EEG) in TIVA (total intravenous anesthesia) and VIMA (volatile induction/maintenance anesthesia))

  • 이수한;노규정;정병현
    • 대한수의학회지
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    • 제46권1호
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    • pp.47-55
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    • 2006
  • To evaluate method for monitoring anesthetic depth with quantitative electroencephalography (q-EEG), we recorded processed EEG (raw EEG) and pain score till 100 minutes in beagle dogs anesthetized for 60 minutes with propofol (n = 5, PRO group), isoflurane (n = 5, ISO group) and propofol-ketaminefentanyl (n = 5, PFK group). Raw EEG was converted into 95% spectral edge frequency (SEF) by fast Fourier transformation (FFT) method. We investigated anesthetic depth by comparing relationship (Pearson's correlation) between q-EEG (95% SEF) and pain score. Pearson's correlation coefficients are +0.2372 (p = 0.0494, PRO group), +0.79506 (p < 0.001, ISO group) and +0.49903 (p = 0.0039, PFK group).

2채널 뇌기능 감시 시스템을 위한 뇌파 소프트웨어의 개발 (Development of an EEG Software for Two-Channel Cerebral Function Monitoring System)

  • 김동준;유선국;김선호
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.81-90
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    • 1999
  • 본 연구에서는 수술이나 환자 모니터링시 무의식 상태 환자의 뇌혈류량에 대한 정확한 모니터링으로 뇌허혈 현상을 방지하기 위하여 2채널 양극성 아날로그 EEG를 디지털로 처리하여 다양한 뇌파 관련 파라미터를 추출하여 실시간으로 한 화면에 디스플레이하고, 또한 임상의사들이 사용하기 편리한 뇌파 감시 소프트웨어를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 EEG-데이터를 FFT 연산 후 CSA 및 DSA의 형태로 표현하며, 기타 다양한 뇌파관련 파라미터를 추출한 후 한 화면에서 실시간으로 디스플레이하고, 사용 편리성도 극대화하도록 프로그램하였다. 프로그램은 개발 도중에 여러 번의 동물실험 및 임상실험을 통하여 개선 보완되었으며, EEG, CSA, DSA 및 알파비, 퍼센트 델타 스펙트럼 모서리 주파수, 전체 파워, 전체 파워의 차 등의 주요 뇌파 파라미터들을 한 화면에서 관찰하게 되어 환자 상태의 종합적인 간찰이 가능하며, 나중에 저장된 EEG 파일을 재검토할 수 있다. 또한 CSA, DSA, 스펙트럼 모서리 주파수 및 전체 파워는 원하는 부분에서 표본을 취해 화면 위쪽에 최대 3개까지 붙여 놓고 동시에 비교할 수 있으므로 환자 상태의 객관적인 비교가 가능하고, 환자상태, 응급처치 등에 대한 기록사항을 입력할 수 있어서 저장된 EEG 파일의 검토시 이들 event로 즉시 찾아가는 기능이 있으며, 그 외에도 앞 뒤 점프 이동 기능, 이득 조절 기능, 윈도우 환경에서의 파일관리 기능 등을 갖추고 있고, 프로그램이 윈도우 환경에서 개발되어 마우스에 의해 대부분의 동작이 이루어진다. 개발된 프로그램을 이용한 대학병원의 임상실험결과, 환자상태의 변화에 매우 민감하게 반응하고, 또한 임상의사들이 이용하기에도 매우 편리하다는 평가를 받았다.

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운전 중 EEG 측정을 위한 생체의료기기의 기술 및 연구동향 분석 (Analysis of Technology and Research Trends in Biomedical Devices for Measuring EEG during Driving)

  • 이기현;정영진
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.1179-1187
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    • 2023
  • 최신 이동수단 발달과 관련하여 다양한 생체 신호 및 의료영상 측정용 의료기술 개발이 활발히 이루어 지고 있다. 특히, 인지/신경과학 분야에서 뇌파(electroencephalography, EEG) 측정의 중요성과 이동 중 차량에서의 정확한 뇌파 측정기술 개발은 매우 도전적인 분야이다. 본 연구에서는, 운전 중 뇌파를 이용한 기술에 대해 광범위하게 조사하고, 기술 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해, Scopus 데이터베이스를 활용하여 2000년 이후 진행된 뇌파 관련 연구를 탐색하였으며, 약 40여편의 논문을 선정하였다. 이를 통해 신호처리 기술, EEG 측정 디바이스 개발, 차량 내 운전자 상태 모니터링 기술의 현재 동향과 미래 방향을 조명하였다. 또한, 이를 위한 초소형 32채널 뇌파 측정 시스템을 설계해 보았으며, 간단히 이를 구현하여 뇌파 신호를 측정 분석함으로써 검토해 보았다. 본 연구는 운전 중 생체신호 측정 및 분석 기술이 자율주행 시대에 맞추어 운전자 케어와 건강 모니터링에 기여할 것으로 기대한다.

신생아 경련의 진단 (Diagnosis of neonatal seizures)

  • 정희정;허윤정
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제52권9호
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    • pp.964-970
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    • 2009
  • Neonatal seizures are generally not only brief and subtle but also not easily recognized and are usually untreated. In sick neonates, seizures are frequently not manifested clinically but are detected only by electroencephalography (subclinical EEG seizures). This phenomenon of electroclinical dissociation is fairly common in neonates. On the other hand, neonates frequently show clinical behaviors such as stiffening, apnea, or autonomic manifestations that mimic seizures, which is usually associated with underlying encephalopathy and non-epileptic seizures. Therefore, it might be difficult to confirm the diagnosis of neonatal seizures. Early recognition of neonatal seizures is important to minimize poor neurodevelopmental outcomes, including cognitive, behavioral, and learning disabilities, as well as the development of postnatal epilepsy. EEG is a reliable tool in the determination of neonatal seizures. Continuous EEG monitoring is essential for the identification of seizures, evaluation of treatment efficacy, and prediction of the neurodevelopmental outcome. However, there is not yet a wide consensus on the optimal "standard" lead montage for the continuous EEG monitoring.

집중치료실에서 지속적 뇌파검사의 뇌파 패턴 분석 (Analysis of the Continuous Monitored Electroencephalogram Patterns in Intensive Care Unit)

  • 김천식
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제49권3호
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    • pp.294-299
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    • 2017
  • 이 연구의 목적은 중첩성 뇌전증을 발견하고, 처음 기록된 30분 뇌파 패턴을 통하여 경련 가능성을 알아보고자 한다. 국제표준 10~20법을 통하여 전극을 부착하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 중환자실에 입원한 경련 의심 환자를 대상으로 하였다. 뇌파의 패턴은 주기적 방전파, 전반적 주기적 방전파, 버스트 억제파, 초점 뇌전증파, 비대칭 배경파, 전반적 서파, 삼상성 형태의 일반화 된 주기적 방전파 등 7 가지 범주로 분류하였다. 원인별 분류는 5가지 범주로 구분하였다. 전체 128명 중 평균 나이는 $56.9{\pm}17.5$였고, 남:여 비율은 74:54명이였다. 평균 뇌파검사 기간은 $5.5{\pm}5.1$일 이었고 최장 33일 이였다. 주기적 방전파(N=7), 전반적 주기적 방전파(N=10), 버스트 억제파(N=6), 초점 뇌전증파(N=19), 비대칭 배경파(N=24), 전반적 서파(N=51), 3상 형태의 일반화 된 주기적 방전파(N=11)이었다. 중첩성 뇌전증 환자의 원인은 원발성 증상성(N=4), 급성원발성 증상성(N=9), 급성 증상성(N=6), 진행성 뇌병증(N=2), 열성경련(N=1)이었다. 지속적 뇌파모니터링 검사는 중첩성 뇌전증을 발견하는데 유용한 검사이고, 뇌파 패턴을 통하여 경련 발생 유무를 확인할 수 있었다.

뇌-컴퓨터-인터페이스를 이용한 암환자들의 전전두엽 뇌파 분석 (Patterns Analysis of Prefrontal Brain Waves of Cancer Patients using Brain-Computer-Interface)

  • 한영수;채명신;박병운;박종기
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권3호
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    • pp.169-178
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    • 2008
  • 암환자들은 암의 진행과 항암화학요법 등의 치료로 인해 심신의 불안정과 항상성의 저하로 큰 고통을 겪고 있다. 간편하면서 인체에 아무 해를 주지 않는 뇌파를 기반으로 하는 뇌-컴퓨터-인터페이스(BCI) 기술로서 암 환자의 상태를 모니터링하여 적절한 처치를 취할 수 있다는 것은 매우 중요한 일이다. 암환자들의 전전두엽에 헤드밴드 형태의 건성전극단자를 부착하고, 컴퓨터와 연결된 휴대용 뇌파측정 장치로 전전두엽 뇌파(Fp1, Fp2)를 측정하였다. 컴퓨터를 통하여 파장대 별로 얻어진 뇌파를 상호 연관성에 따라 뇌지수로 구분한 후 통계 처리하여 유의성을 검증하였다. 암환자군과 정상대조군을 비교한 결과 암환자군에 비하여 정상대조군이 기초율동지수, 주의지수, 정서지수, 항스트레지수와 좌우뇌균형지수에서 유의하게 높은 차이를 나타냈다. 따라서 뇌파 측정이 환자의 상태를 모니터링하는 중요한 도구로서의 가능성을 보였다.

효율적인 보행자의 EEG 신호 전송을 위한 드론기반 센서네트워크 시나리오 (Drone Based Sensor Network Scenario for the Efficient Pedestrian's EEG Signal Transmission)

  • 조준모
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제11권9호
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    • pp.923-928
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    • 2016
  • 오늘날 사람들의 건강을 실시간으로 점검하고 응급상황에 대처하기 위해 다양한 기술들이 개발되어지고 있다. 지금까지는 대부분 맥박과 같은 생체신호를 측정하여 활용하고 있지만 최근에는 뇌파(EEG)를 활용하는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 길에서 걸어 다니는 모든 사람들의 EEG 신호를 실시간으로 검출하여 해당 서버에 전송하는 것은 여러 가지 문제점을 야기시킨다. 특히, 2차원 공간에서 실시간으로 EEG 신호를 수집 및 전송하는 제약이 존재하기 때문에 본 논문에서는 이러한 제약을 피할 수 있는 3차원 공간의 드론을 활용하는 효율적인 네트워크 모델을 제안하고자 한다. 이러한 모델을 Opnet 시뮬레이터를 활용하여 네트워크 구조를 설계하고 시뮬레이션하고 평가하였다.

최소 제곱 가속 기반의 적응 디지털 필터를 이용한 두피 뇌전도에서의 심전도 잡음 추정 및 제거 (A Method for Estimation and Elimination of EGG Artifacts from Scalp EEG Using the Least Squares Acceleration Based Adaptive Digital Filter)

  • 조성필;송미혜;박호동;이경중
    • 전기학회논문지
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    • 제56권7호
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    • pp.1331-1338
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    • 2007
  • A new method for detecting and eliminating the Electrocardiogram(ECG) artifact from the scalp Electroencephalogram(EEG) is proposed. Based on the single channel EEG, the proposed method consists of 4 procedures: emphasizing the R-wave of ECG artifact from EEG using the least squares acceleration(LSA) filter, detecting the R-wave from the LSA filtered EEG using the phase space method and R-R interval, generating the delayed impulse synchronized to the R-wave and elimination of the ECG artifacts based on the adaptive digital filter using the impulse and raw EEG. The performance of the proposed method was evaluated in the two separating parts of R-wave detection and, ECG estimation and elimination from EEG. In the R-wave detection, the proposed method showed the mean error rate of 6.285(%). In the ECG estimation and elimination using simulated and/or real EEG recordings, we found that the ECG artifacts were successfully estimated and eliminated in comparison with the conventional multi-channel techniques, in which independent component analysis and ensemble average method are used. From this we can conclude that the proposed method is useful for the detecting and eliminating the ECG artifact from single channel EEG and simple for ambulatory/portable EEG monitoring system.

고유 공간을 이용한 EEG의 특성 변화점 검출 (A Change Point Detection of EEG Signal Based on the Eigenspace)

  • 김기만;유선국;김선호;송재성;김남현
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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    • pp.117-120
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    • 1995
  • The electronencephalogram (EEG) is a complex electrical signal which reflects generalized brain activity. The EEG is utilized in the clinical assesment of many neurological and psychiatric disorders and offers promise for monitoring of patients undergoing operation. This paper describes a technique for quantitative analysis of EEG signals which is based on an eigenspace. Examples of the application approach to simulated and clinical EEG data illustrate the capabilities.

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