정량 뇌파의 전역 동기화 분석을 이용한 초기 치매 진단

Abstract

[한글]

치매는 인지 및 기억력 저하를 유발시키는 만성 퇴행성 뇌질환으로서, 많은 연구에서 치매 환자 진단을 위해 정량뇌파(quantitative electroencephalogram: qEEG) 데이터를 다양한 기법을 적용하여 분석해 왔다. 가장 대표적인 분석 방법은 신경정신과 전문의가 정량뇌파 데이터에서의 서파(slow wave)를 관찰하여 주관적으로 판단을 내리는 진단 방법이다. 주관적인 판단이 아닌 정량적인 분석을 위하여 많은 연구자들은 주파수 분석기법이나 coherence 분석과 같은 선형적인 분석 기법들을 적용하기도 하였다. 최근 비선형 동역학 이론의 발전으로 많은 비선형 기법들이 소개되었으며, 이를 정량뇌파 데이터 분석에 적용하고 있다. 특히, 복잡성(complexity)을 측정하는 Lyapunov exponent (L1), correlation dimension (D2), entropy와 같은 분석 기법들이 치매 환자 연구에 적용되어 왔다. 최근 연구에서는 대뇌 피질 신경세포들의 동기화 현상이 학습, 기억, 사고 분석 과정 등의 인지능력과 관련하여 나타난다고 보고되고 있다. 특히, 감마대역 이상의 높은 주파수 대역에서 동기화 현상과 관련하여 많은 연구 결과가 발표되고 있다.

본 연구에서는 초기 치매 진단을 위한 새로운 지표를 도입하기 위하여, 뇌의 전역 동기화 현상을 측정하는 Global Field Synchronization(GFS)과 Global Synchronization Index(GSI) 기법을 눈을 감은 휴식(resting) 상태에서 측정된 뇌파 데이터에 적용하였으며 치매 의심 환자군과 일반 대조군에 대해 그 결과를 비교하였다. 환자와 일반대조군과의 통계적 분석 결과, 1) GFS에서는 베타1, 베타2 베타3 대역에서, 2) GSI에서는 델타, 베타1, 베타2, 베타3와 감마 대역에서 유의미한(p<0.05) 차이를 보였다. 3) 인지 능력의 기준으로 널리 활용되고 있는 단축형 정신 상태 검사(Mini-mental state examination, MMSE) 및 임상 치매 척도(Clinical dementia rating, CDR)와 GFS, GSI와의 상관관계 분석을 통하여, 유의미한(p<0.05) 상관관계를 관찰할 수 있었다. 4) 환자군과 정상군을 분리하는 데 있어서는 GSI가 다소 유용하나 증상의 심각도와의 상관도는 두 방법 모두 비슷한 결과를 나타내었다.

본 연구에서 GFS와 GSI 기법을 정량뇌파 데이터 분석에 적용한 결과, 인지 능력과 관련성을 지닌 높은 주파수 대역에서 두 지표 모두 환자군의 상대적인 감소를 관찰할 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 GFS와 GSI가 초기 치매 진단에 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다

[영문]Dementia is a kind of chronical degenerative brain diseases which is typically characterized as declination of cognitive functions and memory. Quantitative electroencephalogram(qEEG) has been frequently used to diagnose dementia. In order to analyze the qEEG data, researchers have adopted linear techniques such as power spectrum analysis and coherence. Recently, nonlinear techniques have been also widely applied to the diagnosis of dementia, e.g., Lyapunov exponent to measure stability and correlation dimension to measure complexity. On the other hands, some studies have demonstrated that synchronization of neurons is closely related to cognitive functions such as learning, memory, and recognition. Particularly, synchronization of high frequency oscillation attracted great intention in the latest studies.

This study introduces new measures to diagnose early dementia. Global field synchronization(GFS) and global synchronization index (GSI) have been applied to the analysis of qEEG data recorded in resting state and their capability to discriminate dementia patients from normal controls was investigated. The global synchronization values showed significant difference (p<0.05) between dementia patients and normal controls in Beta1, Beta2, and Beta3 bands in GFS and Delta, Beta1, Beta2, Beta3, and Gamma bands in GSI. Mini-mental state examination (MMSE) and clinical dementia rating(CDR) were strongly correlated with GFS in Delta and Beta1 bands and GSI in Beta1 and Gamma bands. GSI showed better performance in discriminating suspicious dementia patients group from normal control group; while both GFS and GSI values showed strong correlation with the symptom severity. We found that both GFS and GSI values in dementia patients were decreased in high frequency bands, which might be related to the cognitive decline. It is expected that GFS and GSI will be used as promising tools to diagnose early dementia.