This study aimed to investigate the effect of four common types of Qigong position (standing, sitting, supine, and horse-riding position) on the autonomic nervous system. Thirty healthy subjects participated in this study once a week for four weeks. Electroencephalogram (EEG) was measured three times (before, during, and after the position) while the subject maintained one of four positions for ten minutes. There were significant changes in HRV components compared with EEG power spectra in the standing position. Especially, the ratio of low-to-high frequency (LF/HF) which represents a state of balance of autonomic nervous system was increased. In the sitting position, $\beta$ wave which reflects a state of alert consciousness was increased and both the sympathetic and parasympathetic nerves were activated. On the other hand, in the spine position, $\theta$ wave which signifies a state of relaxation was increased and heart rate (HR) was decreased. Activation of sympathetic and parasympathetic nerves was also observed in this position. Significant increases of indices related to awakening and concentration were observed accompanied by increase of HR and a sympathetic nerve was activated in the riding-horse position. In the present study, it was shown that each Qigong position caused various and significant changes in autonomic nervous system. It would be expected that these results can be applied in the choice of appropriate Qigong position according to objective of Qigong therapy although it is remained to further evaluate the effects of long-term maintenance of Qigong positions and repeated Qigong training.
The EEG is a time series of electrical potentials representing the sum of a very large number of neuronal dendrite potentials in the brain. The collective dynamic behavior of neural mass of different brain structures can be assessed from EEG with depth electrodes measurements at regular time intervals. In recent years, the theory of nonlinear dynamics has developed methods for quantitative analysis of brain function. In this paper, we considered it is reasonable or not for ICA apply to EEG analysis. Then we applied ICA to EEG for big toe movement and separated the independent components for 15 samples. The strength of each independent component can be represented on the topological map. We represented ICA can be applied for time and spatial analysis of EEG.
Hyperventilation (HV) is routinely induced in order to activate brain waves during an electroencephalogram (EEG). The aim of this study was to examine the effects of HV conditions on EEG and suggested basic data for the standardized procedure. Three degrees of HV were induced for 5 minutes with a ventilation volume of 160 ml/min (control group), 240 ml/min, and 300 ml/min in rats. Powers of delta, theta, alpha, and beta waves were examined by a quantitative EEG. The results showed that there was no significant difference in the powers of all EEG waves between the control and 240 ml/min groups. However, a notable change in EEG powers during HV induced by a ventilation volume of 300 ml/min was observed in the frontal cerebral region as follows: power of the delta was increased by 12.8% (p<0.01), powers of the theta, alpha and beta were decreased by 41.3% (p<0.01), 48.6% (p<0.05), and 41.9% (p<0.05), respectively. Therefore, it is concluded that an increase of about 90% of the normal ventilation volume might be adequate for the hyperventilation, and a useful parameter for evaluation of the qualified hyperventilation might be an alteration of the frontal EEG powers.
It is known that an EEG is characterized by the unique and personal characteristics of an individual. Little research has been done to take into account these personal characteristics when analyzing EEG signals. Often the EEG has frequency components which can describe most of the significant characteristics. These combinations are often unique like individual human beings and yet they have an underlying basic characteristics as well. We think that these combinations are the personal characteristics frequency components of the EEG. In this seminar, the EEG analysis method by using the Genetic Algorithms (GA), Factor Analysis (FA), and the Neural Networks (NN) is proposed. The GA is used for selecting the personal characteristic frequency components. The FA is used for extracting the characteristics data of the EEG. The NN is used for estimating the characteristics data of the EEG. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed method, classifying the EEG pattern is carried out via computer simulations. The EEG pattern is evaluated under 4 conditions: listening to Rock music, Schmaltzy Japanese ballad music, Healing music, and Classical music. The results, when personal characteristics frequency components are NOT used, gave over 80 % accuracy versus a 95 % accuracy when personal characteristics frequency components are used. This result of our experiment shows the effectiveness of the proposed method.
Electroencephalogram (EEG) is an indispensable tool for diagnosis of epilepsy and is the only assisting barometer of complete remission of epilepsy, which means prolonged, persistent suppression of cortical excitement in epileptic focus in addition to the clinical control of epileptic seizure. The specific morphologies or distribution of epileptic form discharges give us good information for the classification of seizure or epilepsy and epileptic syndromes, which consists of "Pros." in terms of diagnostic approach. In contrast, the EEG as a tool for long-term follow up might be limited due to the various clinical situation of each patient, which consists of "Cons." in terms of the usefulness of EEG for clinical decision. "Cons." aspect of EEG, which clinicians are more frequently coped with than those of "Pros", is an obstacle of utilization of follow up EEG in clinical practice. This is an overview about controversies in usefulness of EEG and the detailed aspects of "Pros." and "Cons." of EEG for clinical decision will be discussed following two articles. We tried to make consensus for the usefulness of EEG especially in the situation of "Cons." with plausible guideline.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.189-192
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2001
뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(Artifacts)가 섞여서 측정되기 쉽다. 이러한 노이즈나 잡파들을 제거하기 위하여 미지의 혼합된 신호들을 분리하는데 적용되고 있는 통계적인 처리 방식인 독립성분분석(ICA) 알고리즘을 뇌파에 적용하여 그 결과를 알아보았다. 본 연구에서는 정상인의 안구운동(Eye Movement)상태의 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 안구운동과 관련된 잡파가 포함된 원래의 뇌파신호(Original EEG Signal)와 제거한 다음의 뇌파신호(Corrected EEG Signal)에 대하여 비선형 분석법을 사용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 On-Line상에서 EEG(Electroencephalogram) 신호를 분류하는 방법을 제안한다. EEG 신호란 인간의 두뇌활동에서 발생하는 전기적 신호로서 고도의 비선형과 시변 특성을 지니고 있어 정량적인 분석이 어려운 신호로 여겨진다. 이를 분석하기 위해 본 논문에서는 입력 벡터들을 서브클래스로 분류하는 경쟁 레이어와 서브클래스를 모아 정해진 클래스를 선택하는 선형 레이어로 이루어진 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경망을 구성하고 On-Line 분석결과를 제시한다. 이러한 On-line 분석방법은 EEG 신호를 실시간으로 분석하여 컴퓨터를 인간의 생각만으로 제어될 수 있는 BCI(Brain Computer Interface)의 구현에 사용될 것이다.
This paper describes a new algorithm for human sensibility evaluation using two personality-group templates of electroencephalogram (EEG) signals. EEG signals of two groups arc collected in relaxed state, comfortable state and uncomfortable state. First of all, the characteristics of EEGs in relaxed state for two groups are compared. After verification of the results, an algorithm for sensibility evaluation is developed. In comparison of the characteristics for two personality-group EEG signals. there are distinct difference between the EEG patterns of the extrovert and the introvert. Upon these findings, the algorithm for human sensibility evaluation is designed. The results of the algorithm showed 90.0% of coincidence with given tasks. This seems to be compromising results for subject independent sensibility evaluation using EEG signal.
The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.11
no.2
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pp.116-127
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2007
Background and Purpose: Acording to chaos theory, irregular signals of electroencephalogram can interpretated by nonlinear method. Chaotic nonlinear dynamics in EEG can be studied by calculating the correlation dimension. The aim of this study is to analyze EEG by correlation dimension and do Correlation Analysis of correlation dimension and cold-heat score Method: EEG raw data were measured during 15 minutes and choosed 40 seconds. We calculated correlation dimension and used surrogate data method for checking nonlinear data. After then do correlation analysis Result and Conclusion: Correlation dimension of channel 7 and channel 8 are showed significant correlation with cold score.
Kim, Dong-Won;Park, Young-Bae;Park, Young-Jae;Heo, Young
The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.11
no.2
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pp.68-83
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2007
Background and Purpose: According to chaos theory, irregular signals of electroencephalogram can interpretated by nonlinear method. Chaotic nonlinear dynamics in EEG can be studied by calculating the correlation dimension. The aim of this study is to analyze EEG by correlation dimension and do Correlation Analysis of correlation dimension and K-POMS factors score. Method: EEG raw data were measured during 15 minutes and choosed 40 seconds. We calculated correlation dimension and used surrogate data method for checking nonlinear data. After then do correlation analysis. Result and Conclusion: Correlation dimension of channel 6, channel 7 and channel 8 are showed significant correlation with vigor factor.
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