[학위논문]파킨슨병과 본태성 진전에서 손떨림과 관련된 EEG 와 EMG 신호의 비선형적 분석 Non-linear analysis of EEG & EMG signals associated with tremor in parkinson’s disease and essential tremor원문보기
배경: 떨림은 불수의적인 운동의 가장 흔한 형태이다. 떨림의 발생원은 중추신경계에 존재하는 것으로 여겨진다. 비록 정확한 떨림의 발생과 병태생리적 기전에 대해서는 아직은 모르지만, 특발성 파킨슨병과 본태성 진전은 환자의 유발 조건에 따라 떨림의 발생이 다른 특징을 가지고 있다. 새롭게 발전하고 있는 비선형 분석 방법은 ...
배경: 떨림은 불수의적인 운동의 가장 흔한 형태이다. 떨림의 발생원은 중추신경계에 존재하는 것으로 여겨진다. 비록 정확한 떨림의 발생과 병태생리적 기전에 대해서는 아직은 모르지만, 특발성 파킨슨병과 본태성 진전은 환자의 유발 조건에 따라 떨림의 발생이 다른 특징을 가지고 있다. 새롭게 발전하고 있는 비선형 분석 방법은 생체 신호에 대한 연구에 있어서 선형적 분석보다, 여러 예에서 더 효과적으로 접근이 가능하게 하고 있다. 방법: United Kingdom Parkinson’s Disease Society Brain Bank의 진단 기준에 따라 새롭게 진단된 14명의 파킨슨병 환자와 본태성 진전의 기준에 맞는 새롭게 진단된 12명의 본태성 진전환자를 대상으로 했다. 두 군의 환자들은 국제 10-20 시스템에 따른 19 전극을 이용한 디지털 뇌파를 기록했다. 그리고 두 개의 표피 전극을 이용한 근전도와 하나의 가속측정기를 양팔의 신전, 굴곡, 외전근에 각각 부착했다. 모든 환자에게는 휴지, 자세 그리고 숫자를 세는 3가지 측정 방법을 따르도록 지시했다. 모든 뇌파와 근전도는 동시에 측정을 하였다. 두 군간의 뇌파와 근전도 결과는 detrended fluctuation analsys (DFA)를 이용한 비선형분석을 했다. 모든 결과는 비모수적 평균분석, 상관분석 그리고다중 회귀분석을 이용해 통계 분석이 이루어 졌다. 결과: 두 군의 뇌파 scaling exponent (SE) 값은 0.5에서 1.1 사이에 있었다. 두군의 근전도의 SE는 0.6에서 1.3 사이에 있었으나, 가속측정기의 그것은 1.5 주변이나 그 이상이었다. 휴지상태와 자세 상태의 비교에서 파킨슨병에서는 측두엽 (T5)와 두정엽 (Pz)에서, 그리고 본태성 진전에서는 측두엽 (T6)와 두정엽 (P4, Pz)에서 각각 유의한 차이를 보였다 (p <0.05). 뇌파와 근전도 사이에서는 많은 상관관계가 질환과 떨림이 유발되는 조건에 따라 양측 군에서 나타났다 (p < 0.05). 파킨슨병에서는 전두엽과 측두엽에서 측정된 SE는 떨림이 유발되는 상태 동안 EMG에서 측정된 그것과 밀접한 연관을 보였다(p < 0.05). 그와는 다르게 본태성 진전에서는 측두엽과 두정엽이 떨림이 유발되는 상태 동안 EMG에서 측정된 그것과 밀접한 연관을 보였다 (p < 0.05). 결론: 파킨슨병과 본태성 진전에서는 가속측정기의 신호를 제외하고 뇌파와 근전도의 신호는 결정적 카오스 역학을 따른다는 것을 보여주었다. 이 연구에서 대뇌 피질, 특히 전두엽, 두정엽 그리고 측두엽은 파킨슨병 환자에게서 신경들의 활성에 대한 complexity를 변화시켜 떨림 발생에 중요한 역할을 한다고 저자는 추정하였다. 그러나 본태성 진전 환자들에게서 떨림과 관련된 전두엽 피질의 역할이 제한적이었다. 이 연구는 파킨슨병과 본태성 진전환자의 떨림이 임상적 표현과는 무관하게 피질의 complexity의 변화라는 관점에서 서로 다르다는 것을 보여준다.
배경: 떨림은 불수의적인 운동의 가장 흔한 형태이다. 떨림의 발생원은 중추신경계에 존재하는 것으로 여겨진다. 비록 정확한 떨림의 발생과 병태생리적 기전에 대해서는 아직은 모르지만, 특발성 파킨슨병과 본태성 진전은 환자의 유발 조건에 따라 떨림의 발생이 다른 특징을 가지고 있다. 새롭게 발전하고 있는 비선형 분석 방법은 생체 신호에 대한 연구에 있어서 선형적 분석보다, 여러 예에서 더 효과적으로 접근이 가능하게 하고 있다. 방법: United Kingdom Parkinson’s Disease Society Brain Bank의 진단 기준에 따라 새롭게 진단된 14명의 파킨슨병 환자와 본태성 진전의 기준에 맞는 새롭게 진단된 12명의 본태성 진전환자를 대상으로 했다. 두 군의 환자들은 국제 10-20 시스템에 따른 19 전극을 이용한 디지털 뇌파를 기록했다. 그리고 두 개의 표피 전극을 이용한 근전도와 하나의 가속측정기를 양팔의 신전, 굴곡, 외전근에 각각 부착했다. 모든 환자에게는 휴지, 자세 그리고 숫자를 세는 3가지 측정 방법을 따르도록 지시했다. 모든 뇌파와 근전도는 동시에 측정을 하였다. 두 군간의 뇌파와 근전도 결과는 detrended fluctuation analsys (DFA)를 이용한 비선형분석을 했다. 모든 결과는 비모수적 평균분석, 상관분석 그리고다중 회귀분석을 이용해 통계 분석이 이루어 졌다. 결과: 두 군의 뇌파 scaling exponent (SE) 값은 0.5에서 1.1 사이에 있었다. 두군의 근전도의 SE는 0.6에서 1.3 사이에 있었으나, 가속측정기의 그것은 1.5 주변이나 그 이상이었다. 휴지상태와 자세 상태의 비교에서 파킨슨병에서는 측두엽 (T5)와 두정엽 (Pz)에서, 그리고 본태성 진전에서는 측두엽 (T6)와 두정엽 (P4, Pz)에서 각각 유의한 차이를 보였다 (p <0.05). 뇌파와 근전도 사이에서는 많은 상관관계가 질환과 떨림이 유발되는 조건에 따라 양측 군에서 나타났다 (p < 0.05). 파킨슨병에서는 전두엽과 측두엽에서 측정된 SE는 떨림이 유발되는 상태 동안 EMG에서 측정된 그것과 밀접한 연관을 보였다(p < 0.05). 그와는 다르게 본태성 진전에서는 측두엽과 두정엽이 떨림이 유발되는 상태 동안 EMG에서 측정된 그것과 밀접한 연관을 보였다 (p < 0.05). 결론: 파킨슨병과 본태성 진전에서는 가속측정기의 신호를 제외하고 뇌파와 근전도의 신호는 결정적 카오스 역학을 따른다는 것을 보여주었다. 이 연구에서 대뇌 피질, 특히 전두엽, 두정엽 그리고 측두엽은 파킨슨병 환자에게서 신경들의 활성에 대한 complexity를 변화시켜 떨림 발생에 중요한 역할을 한다고 저자는 추정하였다. 그러나 본태성 진전 환자들에게서 떨림과 관련된 전두엽 피질의 역할이 제한적이었다. 이 연구는 파킨슨병과 본태성 진전환자의 떨림이 임상적 표현과는 무관하게 피질의 complexity의 변화라는 관점에서 서로 다르다는 것을 보여준다.
Background: Tremor is the most frequent involuntary movement. The origin of tremors is considered to involve the central nervous system. Although the exact tremor generator and pathophysiologic mechanisms are still unknown, Parkinson’s disease (PD) and essential tremor (ET) have different characteri...
Background: Tremor is the most frequent involuntary movement. The origin of tremors is considered to involve the central nervous system. Although the exact tremor generator and pathophysiologic mechanisms are still unknown, Parkinson’s disease (PD) and essential tremor (ET) have different characteristics of tremor according to the patient’s physical condition. The newly developing non-linear analytic methods enable us to approach biological signals and give us more successful comparison than linear approaches for many instances. Methods: Newly diagnosed PD (n=14) and ET (n=12) patients according to the United Kingdom Parkinson’s Disease Society Brain Bank diagnostic criteria and criteria for ET were enrolled, respectively. Digital EEG was recorded with 19 electrodes according to the international 10-20 system in two groups. Two surface EMGs and an accelerometer were equipped in the flexor, extensor, and supinator muscles, respectively. All patients were instructed to follow three recording protocols (resting, posturing, and counting). All digital signals of EEG and EMG were recorded simultaneously. The digital signals of EEG and EMG of each group were analyzed by non-linear analysis using detrended fluctuation analysis (DFA). All results were statistically compared by Mann-Whitney U test, Spearman correlation, and multiple regression analysis. Results: The values of the scaling exponent (SE) of all channels on EEG in two groups were within 0.5 to 1.1. In two groups, while the SE of the surface EMG was between 0.6 and 1.3, the channel of the accelerometer were around or beyond 1.5. Compared between resting and counting states, there were significances in temporal (T5) and parietal (Pz) areas in PD, and temporal (T6) and parietal (P4, Pz) in ET, respectively (p <0.05). There were many significant correlations between EEG and EMG electrodes (p < 0.05) in both groups depending on diseases and tremor-provoking conditions. The value of SE recorded from frontal and temporal areas during a tremor-provoking state were closely associated with those from surface EMGs in PD (p < 0.05). On the other hand, the value of SE recorded from parietal and temporal areas during tremor-provoking state were closely associated with those from EMGs in ET (p < 0.05). Conclusions: All results showed that EEG and EMG signals of both PD and ET indicated deterministic chaos dynamics, except signals recorded from the acceleroometer. In this study, it would was assumed that the cerebral cortex, especially the frontal, parietal, and temporal cortex, could play an important role to provoke the tremor by way of altering complexity of neuronal activations in PD. On the other hand, the roles of the frontal cortex associated with tremor generation were limited in ET. This study suggested that tremor genesis between PD and ET might be different from each other with respect to alternation of cortical complexities regardless of clinical manifestations.
Background: Tremor is the most frequent involuntary movement. The origin of tremors is considered to involve the central nervous system. Although the exact tremor generator and pathophysiologic mechanisms are still unknown, Parkinson’s disease (PD) and essential tremor (ET) have different characteristics of tremor according to the patient’s physical condition. The newly developing non-linear analytic methods enable us to approach biological signals and give us more successful comparison than linear approaches for many instances. Methods: Newly diagnosed PD (n=14) and ET (n=12) patients according to the United Kingdom Parkinson’s Disease Society Brain Bank diagnostic criteria and criteria for ET were enrolled, respectively. Digital EEG was recorded with 19 electrodes according to the international 10-20 system in two groups. Two surface EMGs and an accelerometer were equipped in the flexor, extensor, and supinator muscles, respectively. All patients were instructed to follow three recording protocols (resting, posturing, and counting). All digital signals of EEG and EMG were recorded simultaneously. The digital signals of EEG and EMG of each group were analyzed by non-linear analysis using detrended fluctuation analysis (DFA). All results were statistically compared by Mann-Whitney U test, Spearman correlation, and multiple regression analysis. Results: The values of the scaling exponent (SE) of all channels on EEG in two groups were within 0.5 to 1.1. In two groups, while the SE of the surface EMG was between 0.6 and 1.3, the channel of the accelerometer were around or beyond 1.5. Compared between resting and counting states, there were significances in temporal (T5) and parietal (Pz) areas in PD, and temporal (T6) and parietal (P4, Pz) in ET, respectively (p <0.05). There were many significant correlations between EEG and EMG electrodes (p < 0.05) in both groups depending on diseases and tremor-provoking conditions. The value of SE recorded from frontal and temporal areas during a tremor-provoking state were closely associated with those from surface EMGs in PD (p < 0.05). On the other hand, the value of SE recorded from parietal and temporal areas during tremor-provoking state were closely associated with those from EMGs in ET (p < 0.05). Conclusions: All results showed that EEG and EMG signals of both PD and ET indicated deterministic chaos dynamics, except signals recorded from the acceleroometer. In this study, it would was assumed that the cerebral cortex, especially the frontal, parietal, and temporal cortex, could play an important role to provoke the tremor by way of altering complexity of neuronal activations in PD. On the other hand, the roles of the frontal cortex associated with tremor generation were limited in ET. This study suggested that tremor genesis between PD and ET might be different from each other with respect to alternation of cortical complexities regardless of clinical manifestations.
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