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문제 정의
- 이 장에서는 먼저, 일반적으로 널리 사용되는 시계열(time series) 분석 방법론을 간략하게 설명한 후, 그것들을 NPSG나 MSLT를 통해 기록된 뇌파에 적용한 예를 소개한다. 그리고, 그 결과를 토대로 수면장애 진단에 응용한 사례를 소개하려 한다.
- 하지만, 잠시 눈을 돌려 타 학문 영역을 살펴보면, 컴퓨터 등 첨단 과학 기술 및 수학 등 기초 과학의 비약적인 발전으로 이러한 방대한 양의 자료를 분석할 수 있는 방법론은 이미 많이 개발되어있다. 본 논문에서는 타 학문 영역에서 개발된 다양한 방법론을 소개한 후, 그것들을 실제 뇌파에 적용하고 나아가 수면장애 진단에 이용할 수 있는 가능성에 대해 논의하려 한다.
- 가령 수면 뇌파를 예로 들어보면, 하룻밤 수면 동안, 약 10억개의 자료가 모아지나, 그 자료가 실제 임상에 주로 이용되는 것은 수면 단계 분류를 위한 기준을 제공하는 것만이 주된 사용처였다. 이에 본 논문에서는, 수학 등 기초 과학 분야에서 오랫동안 개발되어 왔던 시계열 자료 분석 도구들을 NPSG나 MSLT를 통해 기록된 뇌파에 적용하여, 뇌파 분석을 통해 수면단계 분석과 수면장애 또는 수면 관련 현상들을 직접적으로 분석하는 방법론에 대해 기술하였다. 이러한 결과는 의학의 발전이 타 학문 분야와의 활발한 교류를 통해, 그 분야의 성과를 의학 혹은 의공학 분야에 접목함으로써 한층 더 진일보할 수 있음을 시사한다.
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