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본 논문은 정보 엔트로피에 기반한 EEG 신호의 정량화 기법에 대한 두 가지 연구를 제안한다. 첫 번째 연구 주제는 뇌의 전반적인 영역에서 발생하는 EEG 신호의 신경학적 분석을 통한 마취심도 추론 기법에 관한 것으로서, 전송 엔트로피를 이용한 제안 지표와 혈중 마취농도와의 상관성을 통해 마취심도 지표로서의 가능성을 확인할 수 있었으며, 기존 지표들과의 결과 비교를 통해 연구의 우수성도 확인할 수 있었다. 또 다른 연구로는 EEG의 특징인자 분석을 통해 심장마비 이후 뇌 회복에 대한 조기 진단 가능성을 확인하는 것으로서, 제안한 방법은 ...

본 논문은 정보 엔트로피에 기반한 EEG 신호의 정량화 기법에 대한 두 가지 연구를 제안한다. 첫 번째 연구 주제는 뇌의 전반적인 영역에서 발생하는 EEG 신호의 신경학적 분석을 통한 마취심도 추론 기법에 관한 것으로서, 전송 엔트로피를 이용한 제안 지표와 혈중 마취농도와의 상관성을 통해 마취심도 지표로서의 가능성을 확인할 수 있었으며, 기존 지표들과의 결과 비교를 통해 연구의 우수성도 확인할 수 있었다. 또 다른 연구로는 EEG의 특징인자 분석을 통해 심장마비 이후 뇌 회복에 대한 조기 진단 가능성을 확인하는 것으로서, 제안한 방법은 CPR 이전의 EEG 정보를 필요치 않고, 기존의 방법보다 훨씬 이른 시점의 EEG 정보만을 사용한다는 차별성이 있다. 또한 예후를 나타내는 neural deficit score (NDS)와의 상관성에서 기존 방법보다 높은 혈중마취농도와의 상관성을 확인할 수 있었다. 이러한 결과들을 통해 정보 엔트로피에 기반한 EEG 신호 정량화 기법들의 효율성을 확인할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose two novel quantitative electroencephalogram (qEEG) measures based the information entropy of EEG signals. The first subject of this study is the method for measuring depth of consciousness (DOC) by quantifying dominant information flow in multi-channel EEGs over wide brain ...

In this paper, we propose two novel quantitative electroencephalogram (qEEG) measures based the information entropy of EEG signals. The first subject of this study is the method for measuring depth of consciousness (DOC) by quantifying dominant information flow in multi-channel EEGs over wide brain regions. From the correlation between the proposed indices using transfer entropy and the plasma concentration of propofol, the potentiality of the proposed methods for the depth of consciousness indices can be confirmed. Secondly, we propose qEEG measures to predict long-term brain recovery by expliting critical three distinct phases of qEEG time evolution. Unlike the conventional qEEG measures, proposed measures do not require the baseline EEG information before injury and furthermore can be calculated only with the EEG data of 20∼30 min after CPR while conventional measures require and EEG recording for more than 3 hours. From these results, we confirmed the usefulness of the quantitative electroencephalogram (qEEG) measures based the information entropy of EEG signals.