뇌파 검사를 통한 뇌질환 환자의 평가 및 재활 (EAR)을 위한 그래프 이론 분석

Abstract

지난 수십 년간 각종 뇌질환 환자들의 평가와 재활(Evaluation and Rehabilitation, EAR)이 더욱 주목받고 있다. 인간은 기능적 또는 구조적인 재구성으로부터 새로운 정보를 배우고 새로운 운동 신경(motor) 또는 인지 기술을 얻었으며, 이는 인간 중추 신경계의 가소성 특성에서 비롯된다. 뇌전도(Electroencephalography, EEG)는 뇌파(EEG)를 의미하는 것으로, 두피(EEG) 또는 두개 내(Intracranial Electroencephalography, iEEG)전극을 사용하여 수백만 개의 뉴런이 생성하는 전기적 활동을 더 깊이 있게 기록하는 기술이다. 그래프 이론 분석(Graph Theory Analysis, GTA)은 사회학과 수학에서 파생된 접근법이며 다양한 분야에서 사용되어 왔다. 신경과학에서, GTA는 다양한 기술에서 얻은 데이터를 사용하여 모델을 구축하며, 이는 관심 영역('Vertice' 또는 'Node'라는 이름)과 이들 사이의 연결('Edge'라는 이름)로 구성된다. 기능적 뇌 통합과 분리는 여러 가지 뇌 매개변수를 사용하여 구축할 수 있으며, 이는 또한 EAR의 지표로 사용되어 진단, 치료의 효과 등에 기여할 수 있다. 많은 연구에서, (i)EEG와 GTA의 결합은 뇌전증 환자의 치료 동안 뇌 연결 네트워크의 변화를 효과적으로 보여주는 것으로 입증되었으며, 필요한 경우 다른 기술, 방법 등을 포함하여 다른 질병까지 확장될 가능성이 있는 것을 보여준다. 노화는 인지 및 기억력 저하를 동반하는 자연스러운 과정이며, 자신의 정신적 기능과 기억력이 '쉽게 사라지는 것'으로 느낄 수 있다. 가상 현실(Virtual reality, VR) 및/또는 뇌 전류 자극(Brain Current Stimulation, BCT)를 MCI 및 AD 환자의 조기 진단 또는 치료를 위해 적용하고자 한다. VR 및/또는 BCT를 기반으로 한 MCI 및 AD의 EAR이 예비 성과를 입증했지만, 이 방법의 타당성은 주로 신경심리 수준 판단, 연구자의 주관적 평가, 대상자의 정성적 특성 및 피드백으로 제한된다. 특히, 이 접근 방식의 효과를 뒷받침할 시기적절하고 정확한 평가나 과학적 증거를 도출할 수 없다. 이러한 상황에서 GTA의 도입은 AD의 전증상 진단을 위한 여러 뇌 매개변수(Brain Parmeters)로 평가할 수 있는 이벤트 관련 정보를 제공하고 치매로의 MCI 진행과 재활 과정을 예측함으로써 위의 문제를 해결할 수 있다.