The early diagnosis has an very important role in curing dementia. But there was not an effective method to diagnose it until now. In this paper we analyzed the EEG in Alzheimer's disease and normal control groups to compare by nonlinear parameter such as the largest Lyapunov exponent $L_{1}$. We found that patients with Alzheimer's disease have significantly lower$L_{1}$ than normal groups. And we propose the nonlinear analysis of EEG as a useful tool for the early diagnosis of Alzheimer's disease.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.104-112
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2001
Simply, Nonlinear dynamics theory means the complicated and noise-like phenomena originated form nonlinearity involved in deterministic dynamical system. An almost all the natural signals have nonlinear property. However, there exist few analysis software tool or package for a research and development of applications. We develop nonlinear time series analysis simulator is to provide a common and useful tool for this purpose and to promote research and development of nonlinear dynamics theory. This simulator is consists of the following four modules such as generation module, preprocessing module, analysis module and ICA module. In this paper, we applied to Electroencephalograph (EEG), as it turned out, our simulator is able to analyze nonlinear time series. Besides, we could get the useful results using the various parameters. These results are used to diagnostic the brain diseases.
The early diagnosis has an very important role in curing dementia. But there was not the effective method to diagnose it until now. In this paper we analyzed the EEG of Alzheimer's disease patients and normal groups by nonlinear methods. In the analysis we calculated the correlation dimensions $D_2$ and the largest Lyapunov exponent $L_1$. We found that patients with Alzheimer's disease have significantly lower $D_2$ and TEX>$L_1$ than normal groups. It means that brains injured by Alzheimer's disease have electrophysiological inactive elements and have decreased chaotic behaviour. We propose the nonlinear analysis of the EEG as a useful tool for the early diagnosis of Alzheimer's disease.
뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌에서 막대한 수의 뉴런들의 전위차의 합으로 표현되는 시계열 전위차이다. 규칙적인 시간 간격으로 깊이를 가진 전극 측정에 의한 EEG로부터 서로 다른 구조를 가진 뇌에서의 뉴런 집단의 동역학을 평가할 수 있다. 최근에는 비선형 동역학 연구를 통해 뇌 기능 연구를 정량적으로 분석할 수 있는 방법이 개발되고 있다. 본 논문은 뇌파 신호를 분석함에 있어서 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)의 적합성을 고려해 보았고, 15명의 정상인의 발가락 자극에 대한 EEG 신호에 이를 적용하여 독립 소스들을 분리해 내었다. 또한 Topological Hawing을 이용하여 각각의 독립 소스들의 기여도를 나타내었다. 이를 통하여 EEG에 독립성분분석을 적용함으로써 뇌 활동의 시간적, 공간적 분석이 가능하고 유용함을 나타내었다.
뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌 신경세포가 정보를 처리하는 과정에서 발생하는 전기적인 신호를 두피 표면에서 측정한 것이다. 이러한 뇌파는 비침습적인 방법으로 전기적인 신호를 측정하며 측정시 여러가지 형태의 잡파(artifact)가 섞이기 쉽다. 이러한 잡파는 뇌의 정보처리과정에 대한 유용한 정보를 담고 있는 뇌파를 분석하는데 방해가 되므로 이를 제거하기 위한 노력이 계속되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 보다 적극적인 방향으로 잡파가 섞인 뇌파의 특성을 분석하여 이를 통해 제어 시스템 등과 같은 시스템에 적용할 수 있는 가능성을 알아보았다. 대표적인 잡파인 eye_blinking, eye_rolling, muscle 둥이 각각 포함된 뇌파에 대해서 선형 및 비선형 분석을 실시함으로써 유의미한 특성 차이를 나타내었다.
The purpose of this study is to see the method of the analysis of EEG(Electroencephalography) whcih is a nonlinear system, to quantize human emotion under color stimulation using the analysis of EEG. The result of this study would be used clinical study and development fo image instruments with color. In this study, the method of the analysis of EEG is power spectrum using FFT(Fast Fourier Transform) and the modelling of EEG under color stimulation base on back propagation Neural Networks ond of AI(Artfical Intellignece) skills. First, input layer make a match to relative power which get analyzing s in 4 channels, and output layer make a match to color stimulation which is measured human emotion. Finally, weights of each neurons determine by learing back porpagation Neural Networks.
The brain is one of the most complex systems in nature. Brain waves, or the "EEG", are electrical signals that can be recorded from the brain, either directly or through the scalp. The kind of brain wave recorded depends on the behavior of the animal, and is the visible evidence of the kind of neuronal (brain cell) processing necessary for that behavior. But, EEG had been considered as a virtually infinite-dimensional random signal. However, nonlinear dynamics light on dynamical aspects of the human EEG. The methods of nonlinear dynamics provide excellent tolls for the study of multi-variable, complex system such as EEG. In this study, 20 persons seperated in 2 groups were examined with EEG, one group stimulated on specific area of the sole of the foot with footbed inside the shoes. This experiment resulted in at the group stimulated on specific area of the sole of the foot correlation dimension of P4 and O1 channels increased significantly. Therefore. we obserbed that stimulation on specific area of the body had a constant effections on the specific channels.
Sleep deprivation may affect the brain functions such as cognition and, consequentoy, dynamics of the EEG. we examiced the effects of sleep deprivation on chaoticity of EEG. Five volunteers were sleep-deprived over a period of 24 hours, They were checked by EEG during two days, the first day of baseline period, EEGs were reorded form 16 channels for nonlinear analysis. We dmployed a method of minimum cmbedding dimension to calculate the first positive Lyapunov exponent. For limited noisy data, this algorithm was strikingly faster and more accurate than previous ones. Our results show that the sleep deprived volunteers had lower values of the first positive Lyapunov exponent at ten channels (Fp$\_$1/, F$\_$4/, F$\_$8/, T$\_$4/, T$\_$5/, C$\_$3/, C$\_$4/, P$\_$3/, p$\_$4, O$\_$1/) compared with the values of baseline periods. These results suggested that sleep deprivation leads to decreawe of chaotic activity in brain and impairment of the information processing in the brain. We suggested that nonlinear analysis of the EEG before and after sleep deprivation may offer fruitful perspectives for understanding the role o f sleep deprivation on the brain function.
In this paper, an integrated chaos analysis system for EEG (ICASE) is designed for the analysis of brain functions based on the chaos theory. Nonlinear dynamic characteristics of EEG such as 3-D attractor, Poincare section, correlation dimension, Lyapunov exponents and power spectrum are extracted by this system. The results show that chaotic attractors which indicate the presence of deterministic, dynamics of complex nature could be identified from a routine EEG recording for normal and pathological activity. This proves that the chaotic analysis of EEG may be an appropriate tool in the classification of brain activity and thus a possible diagnostic tool.
치매에서의 뇌파 연구는 주로 주파수 분석과 지형화 분석을 이용하여 정량화하는 것을 위주로 진행되어 왔으나 이러한 선형적 분석은 뇌파와 같이 복잡한 신호를 분석하는 것에는 한계가 있었다. 최근 새로운 패러다임인 카오스이론에 근거를 두고 뇌파를 비선형적으로 측정하는 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 알츠하이머형 치매환자의 뇌파 신호를 상관차원을 이용하여 비선형적으로 분석하는 것이 가능한가를 알아보고 그 결과를 대조군과 비교해보기 위하여 시도되었다. 3명의 알츠하이머형 치매 환자와 3명의 대조군에서 뇌파 신호를 받아 디지털 화한 후에 비선형분석법 중 하나인 상관차원 값을 계산하였다. 전체 15개의 전극부위 중 3곳을 제외하고는 모든 전극과 두뇌 영역별, 반구별 분석 모두에서 알츠하이머형 치매군의 상관차원값이 유의하게 낮았다. 본 연구 결과는 알츠하이머형 치매 환자에서 카오스 이론을 이용한 비선형적 전기신경생리학적 분석으로 알아낼 수 있는 두뇌의 복합성, 즉 두뇌의 카오스적 성상이 감소되어 있다는 것을 의미하며 향후 뇌파의 비선형적 분석이 두뇌 기능을 조사하는 데에 유용한 새로운 방법이 될 가능성이 있다는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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