Independent Component Analysis (ICA) is a blind source separation method using unsupervised learning and mutual information theory created in the late eighties and developed in the nineties. It has already succeeded in separating eye movement artifacts from human scalp EEG recording. Several characteristic sleep waves such as sleep spindle, K-complex, and positive occipital sharp transient of sleep (POSTS) can be recorded during sleep EEG recording. They are used as stage determining factors of sleep staging and might be reflections of unknown neural sources during sleep. We applied the ICA method to sleep EEG for sleep waves separation. Eighteen channel scalp longitudinal bipolar montage was used for the EEG recording. With the sampling rate of 256Hz, digital EEG data were converted into 18 by n matrix which was used as a original data matrix X. Independent source matrix U (18 by n) was obtained by independent component analysis method ($U=W{\timex}X$, where W is an 18 by 18 matrix obtained by ICA procedures). ICA was applied to the original EEG containing sleep spindle, K-complex, and POSTS. Among the 18 independent components, those containing characteristic shape of sleep waves could be identified. Each independent component was reconstructed into original montage by the product of inverse matrix of W (inv(W)) and U. The reconstructed EEG might be a separation of sleep waves without other components of original EEG matrix X. This result (might) demonstrates that characteristic sleep waves may be separated from original EEG of unknown mixed neural origins by the Independent Component Analysis (ICA) method.
People who have sleep disorders such as insomnia take a long time to get to sleep, namely sleep latency. In order to reduce it, effective stimulations and environments to induce sleep such as ASMR or pink noise are necessary. However these have different effects and preferences for each individual. Therefore customized service and control for the sleep induction will be provide to him/her. In this paper, we proposed SIS control system which provides selectively sound control among various kinds of ASMR and pink noise according to sleep state measured from brain wave data for an individual. In order to verify the effectiveness of the system, we had conducted totally 30 experiments for 5 people, and all EEG data measured from all the people during sleep. An average of 3.7 hours was spent per experiment. In comparison experiments with and without sound control for sleep induction, the latency time was reduced by an average of 8 minutes as well as delta waves and theta waves, which appear only in deep sleep, are increased by 21%.
수면뇌파의 해석에 있어서 수면단계는 뇌파의 특성파 검출에 특히 중요하다. 수면단계는 여러 수면질환의 진단에 가장 기초적일 단서를 제공한다. 본 연구에서 수면뇌파 신호를 이산 웨이브렛 변환 뿐 만 아니라 퓨우리에 변환, 연속 웨이브렛 변환을 이용해서 해석하였다. 제안된 시스템 방범인 퓨우리에와 웨이브렛은 수면뇌파의 중요한 특성파(유파, 수면방추파, K복합, 구파 REM) 검출을 위해서 수면상태를 분석했다. 수면뇌파 분석에는 Daubechies 웨이브렛 변환 방법과 고속 퓨우리에를 이용했다. 모의실험결과 신경망 시스템이 특성 파형의 분류에 높은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 수면장애가 뇌파(EEG)의 beta파와 감각운동리듬(sensory motor rhythm)에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 여자 대학생을 대상으로 하여 수면습관에 따라서 다음과 같이 네 군(n=6)으로 나누었다. 즉, 좋은 수면습관을 가진 GSHG (Good sleep habit group), 일반적으로 대학생들이 늦게 취침하는 수면 습관을 갖고 있기 때문에 오전 0~2시에 취침하는 CSHG (Common sleep habit group), 수면위상지연증후군으로 자신의 수면 장애를 인식하고 있는 CSDG (Cognitive sleep disorder with delayed sleep phase syndrome group), 수면장애를 인식하지 못하는 NSDG (Non-cognitive sleep disorder with delayed sleep phase syndrome group)으로 나누었다. 뇌파는 QEEG 8-System을 사용하여 오전 9~12시 사이에 측정하였다. 책읽기 자극시에 뇌파를 측정하여 안정시 기준치와 비교 분석하였다. 연구 결과, 책읽기 자극시 beta파와 감각운동리듬 상대파워는 GSHG가 다른 세군에 비하여 유의적으로 높았다($p$ <0.05). 책읽기 자극시 수치와 안정시 기준치를 대응 비교하여 볼 때에도, GSHG에서 beta 파워가 대뇌피질의 모든 부위에서 유의적으로 증가하였다($p$ <0.05). 그러나 CSHG에서는 전두부와 측두부에서 beta 파워가 감소하였다($p$ <0.05). 한편 CSDG와 NSDG에서는 책읽기 자극에 의하여 beta 파워의 유의적인 변화가 발생하지 않았다. 감각운동리듬 상대파워는 GSHG에서만 책읽기 자극에 의하여 향상되었다. 결론적으로 여자 대학생에게 있어서 오전 0~2시경에 늦게 취침을 하면 다음날 오전에 집중력 뇌파인 beta파 기능이 현저히 감소하고, 수면습관이 나쁘면 자신의 수면장애에 대한 자가인식 유무와 관련 없이 beta파와 운동감각리듬에 대한 뇌기능이 활성화되지 않아서 집중력에 부정적인 영향을 준다.
Diazepam, a benzodiazepine (BDZ) agonist, produces sedation and flumazenil, a BDZ antagonist, blocks these actions. The aim of this study was to examine the effects of BDZs on cortical electroencephalogram (EEG) in rats. The recording electrodes were implanted over the frontal and parietal cortices bilaterally, and the reference and ground electrodes over cerebellum under ketamine anesthesia. To assess the effects of diazepam and flumazenil, rats were injected with diazepam (1 mgHg, i.p.) and/or flumazenil ( 1 mg/kg, i.p.), and the EEG was recorded before and after drugs. Normal awake had theta peak in the spectrum and low amplitude waves, while normal sleep showed large amplitude of slow waves. The powers of delta, theta and alpha bands were increased during sleep compared with during awake. Diazepam reduced the mobility of the rat and induced sleep with intermittent fast spindles and large amplitude of slow activity, and it produced broad peak over betaL band and increased the power of gamma band, which were different from EEG patterns in normal sleep. Saline injection awakened rats and abolished fast spindles for a short period about 2-5 min from EEG pattern during diazepam-induced sleep. Flumazenil blocked both diazepam-induced sleep and decreased the slow activities of delta, theta, alpha and betaL, but not of gamma activity for about 10 min or more. This study may indicate that decrease in power of betaL and betaH bands can be used as the measure of central action of benzodiazepines, and that the EEG parameters of benzodiazepines have to be measured without control over the behavioral state by experimenter.
The purpose of this study was to find out the relationship between sleep physiological signals data and subjective feeling of sleep quality. Sixteen subjective were investigated and they slept on both comfortable mattress and uncomfortable mattress. Information of sleep stage is one of the most important clues for sleep quality. Polysomnography is basically the recording of sleep. The several channels of brain waves (EEG), eyes (EOG), chin movements (EMG) and heart (ECG) were monitored. Sixteen subjects spent 6 days and nights in the laboratory and the data of sleeping 7h for each of 3 nights was analyzed. Percentage of deep sleep (III and IV, sleep efficiency, WASO, stage 1 and subjective feeling of sleep quality were significantly affected with mattress types (comfortable and uncomfortable mattress). When subjects slept on comfortable beds, percentage of deep sleep and sleep efficiency were higher than those of uncomfortable bed. The percentages of wake after sleep onset and stage 1 were lower when subject slept in a comfortable bed. The subjective feeling of sleep quality agreed with the recorded sleep data also.
It has been known that RA, one of major constituents of Perilla frutescens which has been used as a traditional folk remedy for sedation in oriental countries, shows the anxiolytic-like and sedative effects. This study was performed to know whether RA may enhance pentobarbital-induced sleep through ${\gamma}-aminobutyric$ acid $(GABA)_A-ergic$ systems in rodents. RA (0.5, 1.0 and 2.0 mg/kg, p.o.) reduced the locomotor activity in mice. RA decreased sleep latency and increased the total sleep time in pentobarbital (42 mg/kg, i.p.)-induced sleeping mice. RA also increased sleeping time and number of falling sleep mice after treatment with sub-hypnotic pentobarbital (28 mg/kg, i.p.). In electroencephalogram (EEG) recording, RA (2.0 mg/kg) not only decreased the counts of sleep/wake cycles and REM sleep, but also increased the total and NREM sleep in rats. The power density of NREM sleep showed the increase in ${\delta}-waves$ and the decrease in ${\alpha}-waves$. On the other hand, RA (0.1, 1.0 and $10{\mu}g/ml$) increased intracellular $Cl^-$ influx in the primary cultured hypothalamic cells of rats. RA (p.o.) increased the protein expression of glutamic acid decarboxylase ($GAD_{65/67}$) and $GABA_A$ receptors subunits except ${\beta}1$ subunit. In conclusion, RA augmented pentobarbital-induced sleeping behaviors through $GABA_A-ergic$ transmission. Thus, it is suggested that RA may be useful for the treatment of insomnia.
목 적:1단계 수면은, 입면 시점과 관련하여 수면다원기록의 해석에 중요한 정보를 제공한다. 1단계 수면은 각성 상태에서 수면 상태로의 짧은 전이 기간으로, 특징적인 지표가 없어 디지털 분석을 통한 수면 단계 결정에 어려움이 있다. 본 연구에서는, 뇌파와 안전도에 대한 디지털 분석을 통하여 1단계 수면을 자동으로 탐지하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 방 법:야간수면다원기록 중 검사 시작 시점부터 2단계 수면이 출현하기 이전의 자료를 분석하였다. 뇌파의 스펙트럼 분석을 통해 알파파와 세타파의 상대 파워를 계산하였고, 알파파의 상대 파워가 50% 이하, 세타파의 상대 파워가 23% 이상일 경우 1단계 수면 판정의 기준 변수로 하였다. 또 안구운동의 지속시간이 1.5초에서 4초 사이에 있는 경우에 느린 안구운동(SEM)으로 판정하고 1단계 수면 판정의 기준변수로 하였다. 이 들 세 기준 변수들을 고려하여 해당 판독단위에 대해 각성 혹은 1단계 수면으로 최종 판정하였다. 결 과:연구 대상자는 7명으로 모두 남성이었으며, 23세였다. 개발된 프로그램을 이용하여 169개의 판독단위를 분석하였다. 기준과의 일치도는 79.3%였으며, 카파값은 0.586이고, 통계적으로 유의하였다. 느린 안구운동은 169개의 판독단위 중 54개(32%)에서 나타났으며, 70.4%의 일치도를 보였다. 결 론:기존 연구의 디지털 분석을 통한 수면 단계 판정의 일치도는 70%이다. 본 프로그램의 일치도 79.3%는 기존 연구 결과에 비해 향상된 것이며, 본 프로그램이 1단계 수면 판정에 유용하다고 판단된다. 뇌파 외에 안전도를 고려한 다중적 접근이 일치도 향상에 기여했을 것으로 생각되며, 1단계 수면 판정에 있어 안전도의 중요성을 확인할 수 있었다.
지구상에 분포하고 있는 수맥 자체가 해로운 것이 아니라 수맥으로부터 발생하는 수맥 파가 인체 건강에 해롭다는 것이다. 지구의 고유진동수는 7.83Hz인데 깊은 잠을 자기 위해서는 이 진동수보다 낮은 델타파로 2~3.99Hz의 상태로 내려가야만 가장 깊은 잠을 잘 수 있어 건강을 유지할 수가 있다. 그렇지만 수맥 파가 있는 곳에서 잠을 자게 되면 수맥 파가 뇌파를 간섭하여 잠을 잘 자지 못하고, 악몽을 꾸기도 하고, 자고 일어나도 몸이 개운하지 못하고 피로가 다 풀리지 않아 쉽게 지치고 피곤함을 느끼게 된다. 이 같은 현상이 지속해서 이루어지다 보면 몸의 저항력이 떨어지고 면역력이 약해져서 결과적으로 병을 유발하는 원인이 될 수 있고, 각종 질병을 얻게 되어 건강을 해칠 수가 있다. 즉 수맥파로부터 가장 안전하고 간단히 대처할 수 있는 효과적인 방법은 수맥이 있는 곳은 피하고, 수맥이 없는 곳으로 잠자는 자리만 바꿔도 건강하고 행복한 생활을 할 수 있다는 것을 사례를 통해서 규명하고자 한다.
Lack of sleep time increases risks of fatigue, hypomnesis, decreased emotional stability, indigestion, and dementia. The risks can be reduced by providing eyelid-warming, inducing sleep and improving sleep quality. However, effective warming temperature to an person varies depending on physical condition and the individual. The various types of frequencies can be identified in brain wave from a person and amount of frequencies is also changed continuously before and after sleep. Therefore we can identify the user's sleep stage with brain wave, namely EEG. Effective sleep induction is possible if warming temperature to a person is controlled based on EEG. In this paper, we propose customized warming control techniques based on EEG for a efficient and effective sleep induction. As an experiment, sleep induction effects of standard sleep mask and customized temperature control techniques sleep mask are compared. EEG data and warming temperature were measured in 100 experiments. At customized warming control techniques, experiments showed that the ratio of alpha and theta waves increased by 3.21%p and the time to sleep decreased by 85 seconds. It will contribute to effective sleep induction and performance verification methods in customized sleep mask systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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