노년기 인지기능 및 건강상태를 반영하는 지표로써 Alpha 고유리듬과 뇌파 및 HRV 지표와의 관계 연구 A Study of Intrinsic Alpha Rhythm, Electroencephalography, and Heart Rate Variability Index as Indicators of Cognitive Function and Health in Elderly Adults원문보기
이 연구는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태와 관련 있는 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 피크 위치 및 진폭의 출현 유무가 정신적·육체적 스트레스, 주의집중 등의 뇌파 지표들과 심박변이도 지표 간에 어떠한 관련성과 임상적 의미가 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위하여 평균 73세 남녀 노인 76명을 대상으로 전두엽 2채널 뇌파와 1채널 심전도를 동시에 측정 가능한 장치를 이용하여 폐안시 EEG, HRV를 측정하였다. 의미있는 분석 결과는 다음과 같다. 첫 번째, Alpha 고유리듬피크 위치와 상관없이 고유리듬 진폭이 높게 잘 나타난 집단은 낮은 집단에 비해 정신적 스트레스에 대한 저항도는 높고, 육체적 스트레스는 낮게 나타나는 상관성을 보였다. 두 번째, 심박변이도의 HRV index, SDNN, RMSSD 지표는 집단 구분에 상관없이 공통적으로 서로 간 높은 양의 상관성을 보였다. 세 번째, Alpha 고유리듬 진폭이 잘 나타나지 않은 집단에서 좌·우뇌 Alpha 비대칭이 커질수록 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율과 주의집중 저하를 반영하는 Theta/SMR 비율도 커지는 상관성을 보였다. 네 번째, Alpha 고유리듬피크가 느린 리듬쪽에 위치한 집단은 빠른 리듬 쪽에 위치한 집단에 비해 Theta/SMR 비율이 높게 나타나 주의집중도 저하와 관련이 있음을 의미하였다. 따라서 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 피크 위치 및 진폭의 출현 유무는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태를 반영하는 지표로 활용 가능성이 있음을 시사하였다.
이 연구는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태와 관련 있는 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 피크 위치 및 진폭의 출현 유무가 정신적·육체적 스트레스, 주의집중 등의 뇌파 지표들과 심박변이도 지표 간에 어떠한 관련성과 임상적 의미가 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위하여 평균 73세 남녀 노인 76명을 대상으로 전두엽 2채널 뇌파와 1채널 심전도를 동시에 측정 가능한 장치를 이용하여 폐안시 EEG, HRV를 측정하였다. 의미있는 분석 결과는 다음과 같다. 첫 번째, Alpha 고유리듬피크 위치와 상관없이 고유리듬 진폭이 높게 잘 나타난 집단은 낮은 집단에 비해 정신적 스트레스에 대한 저항도는 높고, 육체적 스트레스는 낮게 나타나는 상관성을 보였다. 두 번째, 심박변이도의 HRV index, SDNN, RMSSD 지표는 집단 구분에 상관없이 공통적으로 서로 간 높은 양의 상관성을 보였다. 세 번째, Alpha 고유리듬 진폭이 잘 나타나지 않은 집단에서 좌·우뇌 Alpha 비대칭이 커질수록 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율과 주의집중 저하를 반영하는 Theta/SMR 비율도 커지는 상관성을 보였다. 네 번째, Alpha 고유리듬피크가 느린 리듬쪽에 위치한 집단은 빠른 리듬 쪽에 위치한 집단에 비해 Theta/SMR 비율이 높게 나타나 주의집중도 저하와 관련이 있음을 의미하였다. 따라서 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 피크 위치 및 진폭의 출현 유무는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태를 반영하는 지표로 활용 가능성이 있음을 시사하였다.
This study was an examination of the relevance and clinical significance of electroencephalographic (EEG) indexes (e.g., mental/physical stress and attention) and indexes of heart rate variability (HRV) with regard to cognitive function and physiological health conditions in elderly people. A device...
This study was an examination of the relevance and clinical significance of electroencephalographic (EEG) indexes (e.g., mental/physical stress and attention) and indexes of heart rate variability (HRV) with regard to cognitive function and physiological health conditions in elderly people. A device was used to record two-channel EEGs of the frontal lobe and a one-channel ECG simultaneously. Subjects were 76 people average aged 73. The significant findings are as follows: First, subjects whose intrinsic alpha rhythm had high amplitude, regardless of peak, showed higher resistance to mental stress and lower physical stress than did subjects with low-amplitutde intrinsic alpha rhythm. Second, HRV, SDNN, and RMSSD indexes showed strong positive correlations between the two groups of subjects regardless of the division of groups. Third, the alpha asymmetry of the left and right sides of the brain in subjects with low-amplitude intrinsic alpha rhythm was larger, and the delta/alpha ratio (reflecting physical stress) and theta/sensorimotor rhythm (SMR) ratio (showing the decline in attention) were bigger. Fourth, the subjects in whom intrinsic alpha rhythm peak occurred during slow rhythm had a higher theta/SMR ratio than did subjects whose peak occurred during fast rhythm, which was related to a steeper decline in attention. Therefore, the presence or absence of intrinsic alpha rhythm peak and amplitude on quantitative EEG may be an index reflecting the cognitive function and physiological health of elderly people.
This study was an examination of the relevance and clinical significance of electroencephalographic (EEG) indexes (e.g., mental/physical stress and attention) and indexes of heart rate variability (HRV) with regard to cognitive function and physiological health conditions in elderly people. A device was used to record two-channel EEGs of the frontal lobe and a one-channel ECG simultaneously. Subjects were 76 people average aged 73. The significant findings are as follows: First, subjects whose intrinsic alpha rhythm had high amplitude, regardless of peak, showed higher resistance to mental stress and lower physical stress than did subjects with low-amplitutde intrinsic alpha rhythm. Second, HRV, SDNN, and RMSSD indexes showed strong positive correlations between the two groups of subjects regardless of the division of groups. Third, the alpha asymmetry of the left and right sides of the brain in subjects with low-amplitude intrinsic alpha rhythm was larger, and the delta/alpha ratio (reflecting physical stress) and theta/sensorimotor rhythm (SMR) ratio (showing the decline in attention) were bigger. Fourth, the subjects in whom intrinsic alpha rhythm peak occurred during slow rhythm had a higher theta/SMR ratio than did subjects whose peak occurred during fast rhythm, which was related to a steeper decline in attention. Therefore, the presence or absence of intrinsic alpha rhythm peak and amplitude on quantitative EEG may be an index reflecting the cognitive function and physiological health of elderly people.
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문제 정의
따라서 본 연구는 노년기 정량화 뇌파의 고유리듬이 정신적⋅육체적 스트레스, 주의집중도 등의 뇌파 지표들과 자율신경계 균형을 정량적으로 평가할 수 있는 심박변이도 지표와 어떠한 관련성과 임상적 의미가 있는지 알아보는데 연구의 목적이 있다.
본 연구는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태와 관련 있는 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 피크 및 진폭의 비중 유무가 정신적⋅육체적 스트레스, 주의집중 등의 뇌파 지표들과 심박변이도 지표 간에 어떠한 관련성과 임상적 의미가 있는지 알아보고자 하였다.
Table 6은 Alpha 고유리듬 진폭의 비중이 낮게 나타난 집단의 상관관계를 분석한 결과이다. 이 집단은 고유리듬 진폭이 잘 나타나지 않았기 때문에 Alpha AMP와 다른 지표와의 관련성에 의미 부여가 어려워 Alpha AMP를 제외한 지표들의 결과를 제시하였다. 의미있게 나타난 지표들을 살펴보면, Alpha 좌․우뇌 비대칭 정도를 반영하는 Alpha R-L은 Delta/Alpha와 높은 양의 상관(0.
제안 방법
ECG 측정 자료에 의한 HRV 분석은 움직임에 의한 잡파의 영향을 최소화하고 순수한 HRV 지표를 확보하 기 위하여 2.5Hz의 High pass FFT filtering을 실시하였다. 시간영역분석 지표로는 스트레스에 대한 생리적 회 복탄력성을 반영하는 지표인 SDNN과 RMSSD를 분석 하였다.
고유리듬피크 주파수 위치와 진폭은 파워스펙트럼 분포의 6.5~13Hz 영역 내에서 공통적으로 가장 높은 피크 위치와 출현 비중이 많은 지점에 대한 상대파워의 최대 진폭을 정량화하여 구하였다.
모든 연구대상자들의 동일하고 일관성 있는 생체신호 측정환경을 위하여 측정 멘트 및 시간을 측정시스 템과 연동하여 사전 설정하였고, 모든 피험자가 사전 설정한 측정환경에 따라 동일한 환경과 조건에서 측정을 실시하였다. 구체적 측정절차는 먼저 측정순서를 안내하고 EEG, ECG 측정신호를 확인한 다음, 눈을 뜬 안정상태 1분 → 눈을 감은 안정상태 4분 → 측정 자료의 기록 등의 절차로 진행하였다. 피험자 1명에 대한 전체적인 측정시간은 간단한 질문지 검사, 전전 두엽 2채널 뇌파와 ECG 1채널 전극부착, 측정 안내, 안정상태 유도, 측정 및 기록 등을 포함하여 1인당 평균 30분 정도가 소요되었다.
뇌파 및 심박변이도 측정 장치는 고정밀 다채널 생체전기신호 측정시스템인 QEEG-64FX(Laxtha Inc., Korea)를 사용하여 동시에 측정하였다. 뇌파 측정은 1 회용 Ag/Agcl 전극(2237/3M)을 연결하여 사용할 수 있는 스냅전극 케이블을 이용하여 이마 부위인 좌⋅우 전전두부(Fp1, Fp2) 2채널과 우측 귓불 뒤에 참조전극 (reference electrode), 목 뒷부분에 접지전극(ground electrode)을 부착하여 단극유도(monopolar derivation) 방식으로 측정하였다.
EEG와 ECG 측정 자료의 분석 구간은 눈을 감은 폐안 시 4분 측정 자료 중, 중간 200초 구간을 공통적 으로 선정하였다. 뇌파 분석은 움직임에 의한 잡파 (artifacts)의 영향을 최소화하고 순수한 폐안 시 뇌파를 확보하기 위하여 2.5Hz의 High pass FFT filtering을 실시하였다. 분석 주파수 대역은 2.
뇌파 지표의 분석은 각 주파수 대역별 절대파워 (absolute power/㎶2 ) 값에 자연로그(natural logarithm) 를 적용한 값을 산출한 다음, 좌⋅우 전전두엽 2채널 (Fp1, Fp2)의 평균값을 산출하여 비교 분석하였다.
뇌파 측정은 1 회용 Ag/Agcl 전극(2237/3M)을 연결하여 사용할 수 있는 스냅전극 케이블을 이용하여 이마 부위인 좌⋅우 전전두부(Fp1, Fp2) 2채널과 우측 귓불 뒤에 참조전극 (reference electrode), 목 뒷부분에 접지전극(ground electrode)을 부착하여 단극유도(monopolar derivation) 방식으로 측정하였다.
두 번째 집단은 Alpha 고유리듬 진폭의 비중이 높게 나타난 54명을 대상으로 고유리듬피크의 주파수 위치가 빠른리듬 쪽에 위치한 집단과 느린리듬 쪽에 위치한 집단으로 구분하였다. 두 집단의 차이를 위하여 54명의 Alpha 고유리듬피크 평균값인 9.
모든 연구대상자들의 동일하고 일관성 있는 생체신호 측정환경을 위하여 측정 멘트 및 시간을 측정시스 템과 연동하여 사전 설정하였고, 모든 피험자가 사전 설정한 측정환경에 따라 동일한 환경과 조건에서 측정을 실시하였다. 구체적 측정절차는 먼저 측정순서를 안내하고 EEG, ECG 측정신호를 확인한 다음, 눈을 뜬 안정상태 1분 → 눈을 감은 안정상태 4분 → 측정 자료의 기록 등의 절차로 진행하였다.
5Hz의 High pass FFT filtering을 실시하였다. 시간영역분석 지표로는 스트레스에 대한 생리적 회 복탄력성을 반영하는 지표인 SDNN과 RMSSD를 분석 하였다. 주파수영역 분석 지표로는 자율신경계의 전체적인 균형정도를 반영하는 LF/HF ratio를 산출하였으며, 심박변이도의 전반적인 활성도를 시각적으로 쉽게 확인 가능한 기하학적분석인 HRV index를 분석하였다.
그러므로 좌⋅우 전전두엽 2 채널 부위의 측정만으로도 두뇌 활동상태 파악이 가 능한 장점이 있다. 심박변이도 측정은 QEEG-64FX의 ECG 1채널을 이용하여 양 손목의 안쪽 부위에 1회용 전극을 부착하고 스냅전극 케이블을 연결하여 표준사 지유도 방식으로 뇌파와 동시에 측정하였다.
첫번째 집단은 Alpha 고유리듬의 출현 비중이 명료하게 높게 나타난 집단 54명과 잘 나타나지 않은 낮은집단 22명으로 구분하였다. 이를 위한 정량화 분석 지표로는 Table 4에 제시된 바와 같이 Alpha 고유리듬 진폭(Alpha AMP) 값을 기준으로 진폭의 형태를 직접 확인하면서 구분하였다. 집단의 특성은 Table 1과 같고, 전체 대상자 76명에 대한 평균 나이는 73.
정확한 계측을 위해 두피에 연결된 각 전극과 접지 전극 사이의 임피던스(impedance)값을 100kΩ이하로 확보하고, 디스크 전극과 두피 접촉 간 전압 정밀도를 0.1% 이하로 유지하여 접촉불량 등에 의한 오차를 제거했다.
시간영역분석 지표로는 스트레스에 대한 생리적 회 복탄력성을 반영하는 지표인 SDNN과 RMSSD를 분석 하였다. 주파수영역 분석 지표로는 자율신경계의 전체적인 균형정도를 반영하는 LF/HF ratio를 산출하였으며, 심박변이도의 전반적인 활성도를 시각적으로 쉽게 확인 가능한 기하학적분석인 HRV index를 분석하였다.
집단의 구분은 두 가지 형태로 구분하여 비교, 분석하였다. 첫번째 집단은 Alpha 고유리듬의 출현 비중이 명료하게 높게 나타난 집단 54명과 잘 나타나지 않은 낮은집단 22명으로 구분하였다.
해당 대상자들은 외부의 빛과 소음이 차단되고, 온도(24±1℃)와 습도(50±1%)를 조절 할 수 있는 측정 장소로 이동하여 측정 준비를 하였다. 측정은 목 받침과 팔걸이가 있고 체형에 맞게 조절할 수 있는 의자에 앉아 간단한 설문지를 작성하였고, 생체신호측정 경험이 많은 전문가에 의해 EEG와 ECG 측정전극을 부착하여 양질의 신호가 제대로 나오는지 확인하였다.
해당 대상자들은 외부의 빛과 소음이 차단되고, 온도(24±1℃)와 습도(50±1%)를 조절 할 수 있는 측정 장소로 이동하여 측정 준비를 하였다.
대상 데이터
EEG와 ECG 측정 자료의 분석 구간은 눈을 감은 폐안 시 4분 측정 자료 중, 중간 200초 구간을 공통적 으로 선정하였다. 뇌파 분석은 움직임에 의한 잡파 (artifacts)의 영향을 최소화하고 순수한 폐안 시 뇌파를 확보하기 위하여 2.
두 번째 집단은 Alpha 고유리듬 진폭의 비중이 높게 나타난 54명을 대상으로 고유리듬피크의 주파수 위치가 빠른리듬 쪽에 위치한 집단과 느린리듬 쪽에 위치한 집단으로 구분하였다. 두 집단의 차이를 위하여 54명의 Alpha 고유리듬피크 평균값인 9.11(Hz)에 근접한 4명을 제외하고 Alpha Peak의 위치가 빠른집단 25명, 느린집단 25명으로 구분하였다. Alpha Peak 위치에 따른 집단별 정량화 분석 값은 Table 7과 같고, 집단의 특성은 Table 2와 같다.
본 연구의 대상자는 G광역시 노인건강타운, 종합사 회복지관, 요양원을 이용하는 65~80세 사이의 남녀 노인을 대상으로 건강 위험과 비위험 집단 등을 고려한 선별검사를 거쳐 EEG 및 HRV 측정에 적합한 대 상자 85명을 모집하였다. 사전 선별검사 내용에는 자신의 건강상태, 질병 및 약물복용, 우울 등이 포함되 었다.
5Hz의 High pass FFT filtering을 실시하였다. 분석 주파수 대역은 2.5~4Hz의 Delta파, 4~8Hz의 Theta파, 8-12Hz의 Alpha파, 12-15Hz의 LowBeta파, 15-20Hz의 Mid-Beta 20-30Hz의 High-Beta파, 30-45Hz의 Gamma파로 설정하였다.
최종 분석대상자는 안구나 안면 근육의 움직임으로 인한 인공물(artifacts)이 많이 포함된 자료나 EEG 2채 널, ECG 1채널의 측정기록 중 1채널 이상 오류가 발생하여 EEG와 ECG 신호 비교가 어려운 경우 등을 제외한 76명을 최종 분석대상자로 하였다. 선정된 대상자는 공통적으로 언어적 의사소통이 가능하고 정신적 질환이나 인지장애가 심하지 않으며, 신체적으로 활동하는데 지장이 없는 노인들로 5분 정도를 움직이지 않고 편안하게 EEG와 HRV 측정이 가능한 남녀 노인들이었다.
집단의 구분은 두 가지 형태로 구분하여 비교, 분석하였다. 첫번째 집단은 Alpha 고유리듬의 출현 비중이 명료하게 높게 나타난 집단 54명과 잘 나타나지 않은 낮은집단 22명으로 구분하였다. 이를 위한 정량화 분석 지표로는 Table 4에 제시된 바와 같이 Alpha 고유리듬 진폭(Alpha AMP) 값을 기준으로 진폭의 형태를 직접 확인하면서 구분하였다.
최종 분석대상자는 안구나 안면 근육의 움직임으로 인한 인공물(artifacts)이 많이 포함된 자료나 EEG 2채 널, ECG 1채널의 측정기록 중 1채널 이상 오류가 발생하여 EEG와 ECG 신호 비교가 어려운 경우 등을 제외한 76명을 최종 분석대상자로 하였다. 선정된 대상자는 공통적으로 언어적 의사소통이 가능하고 정신적 질환이나 인지장애가 심하지 않으며, 신체적으로 활동하는데 지장이 없는 노인들로 5분 정도를 움직이지 않고 편안하게 EEG와 HRV 측정이 가능한 남녀 노인들이었다.
데이터처리
2채널로부터 받는 피험자의 뇌파신호는 250Hz 고속샘플링 주파수, 0.5∼50Hz의 통과필터, ±50ppm 의 변환 주파수 오차(sampling frequency error)범위에서 24bits AD변환(analog-digital converter)에 의해 컴퓨터에 저장하였고, 저장된 EEG, HRV 원자료(raw date)는 실시간 데이터 수집 및 시계열 분석(time series analysis) 프로그램인 락싸(Laxtha)사의 TeleScan(Ver. 3.28)을 이용하여 분석하였다.
이 연구에서 얻어진 측정 자료들은 1차적으로 락싸 사의 시계열 분석 소프트웨어인 TeleScan을 이용하여 파워스펙트럼 분석에 의한 각 주파수별 절대파워 값에 자연로그(natural logarithm) 적용 값을 산출한 후, 통계 프로그램 SPSS 23.0을 이용하여 통계 처리하였다. 집단의 EEG와 HRV 지표 간의 관련성을 알아보기 위하 여 Pearson의 상관관계 분석을 실시하였으며, EEG와 HRV 지표들의 집단 간 차이를 알아보기 위하여 독립 t-검정(independent samples t-test)을 실시하였다.
좌⋅우 비대칭 분석은 먼저, 파워스펙트럼에 의한 절대파워 값을 구하고 우측 전전두엽(Fp2) 값에서 좌측 전전두엽(Fp1) 값을 뺀 차이 값을 산출한 후 통계 분석하였다.
0을 이용하여 통계 처리하였다. 집단의 EEG와 HRV 지표 간의 관련성을 알아보기 위하 여 Pearson의 상관관계 분석을 실시하였으며, EEG와 HRV 지표들의 집단 간 차이를 알아보기 위하여 독립 t-검정(independent samples t-test)을 실시하였다.
이론/모형
또한 좌⋅우뇌 Alpha 비대칭 정도를 정량화시키기 위하여 logR-logL 비대칭 지표(Gotlib, Ranganath, & Rosenfeld, 1998)를 사용하였다.
성능/효과
Alpha AMP는 Alpha/ H-Beta 비율과 높은 양의 상관(0.772, p<.01)이 있는 것으로 나타났고, Alpha AMP와 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율은 낮은 음의 상관(-0.461, p<.05)이 있는 것으로 나타났다.
그 외 Alpha AMP와 정신적 스트레스 저항도를 반영하는 Alpha/H-Beta 비율은 낮은 양의 상관(0.449, p<.05)이 있는 것으로 나타났고, Alpha AMP와 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율은 낮은 음의 상관(-0.416, p<.05)이 있는 것으로 나타났다.
그리고 주의집중도를 반영하는 Theta/ SMR 비율에서 Alpha Peak의 위치가 느린리듬 쪽에 위치한 집단이 빠른리듬 쪽에 위치한 집단에 비해 평균 값이 유의하게(t=-2.779, p<.01) 높게 나타났다.
세 번째, Alpha 고유리듬 진폭이 잘 나타나지 않은 집단에서 좌․우뇌 Alpha 비대칭이 커질수록 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율과 주의집중 저하를 반영하는 Theta/SMR 비율도 커지는 상관성을 보였다. 네 번째, Alpha 고유리듬피크가 느린 리듬 쪽에 위치한 집단은 빠른 리듬 쪽에 위치한 집단에 비해 Theta/SMR 비율이 높게 나타나 주의집중도 저하와 관련이 있음을 의미하였다.
첫 번째, Alpha 고유리듬피크 위치와 상관없이 고유리듬 진폭이 높게 잘 나타난 집단은 낮게 나타난 집단에 비해 정신적 스트레스에 대한 저항도는 높고, 육체적 스트레스는 낮게 나타나는 상관성을 보였다. 두 번째, 심박변이도의 HRV index, SDNN, RMSSD 지표 는 집단 구분에 상관없이 공통적으로 서로 간 높은 양의 상관성을 보였다. 세 번째, Alpha 고유리듬 진폭이 잘 나타나지 않은 집단에서 좌․우뇌 Alpha 비대칭이 커질수록 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율과 주의집중 저하를 반영하는 Theta/SMR 비율도 커지는 상관성을 보였다.
또한 Delta/Alpha와 HRV index는 양적 상관(0.435, p<.05)이 있는 것으로 나타나 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율이 높아질수록 심박변이도의 전반적인 활성도를 반영하는 HRV index도 높아짐을 의미한다.
또한 Delta/Alpha와 Theta/ SMR 비율은 낮은 양의 상관(0.470, p<.05)이 있는 것으로 나타났다.
또한 HRV index는 RMSSD와 높은 양의 상관(0.878, p<.01)이 있는 것으로 나타나 생리적 건강상태를 반영하는 지표로 알려져 있는 SDNN, RMSSD, HRV index는 서로 간 상관성이 모두 높게 나타났다.
또한 심박변이도 지표에서 스트레스에 대한 생리적 회복탄력성을 반영하는 SDNN은 부교감신경계 활성도를 반영하는 RMSSD(0.908, p<.01), HRV index(0.938, p<.01)와 높은 양의 상관이 있는 것으로 나타났다.
마지막으로 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율은 SDNN(0.444, p<.05), RMSSD(0.503, p<.01)와 낮은 양의 상관이 있는 것으로 나타났다.
먼저, Alpha AMP가 높은 비중으로 나타난 집단은 낮은집단에 비해서 평균값이 유의한 차이로(t=6.278, p<.001) 높게 나타남을 보여주고 있다.
Table 8, Table 9는 Alpha 고유리듬피크가 빠른리듬 쪽에 위치한 집단과 느린리듬 쪽에 위치한 집단에 대 한 EEG와 HRV 지표 간 상관관계 분석 결과이다. 먼저, Alpha 고유리듬피크가 빠른리듬 쪽에 위치한 집단의 상관관계는 Table 8과 같이 심박변이도의 HRV index, SDNN, RMSSD 간에는 서로 간 높은 상관이 있는 것으로 나타났다. 이 세 가지 지표는 모든 집단 구분에 상관없이 공통적으로 높은 양의 상관이 있는 것으로 나타나 생리적으로도 유사한 의미를 갖고 있음을 예상할 수 있다.
비대칭 분석에 대한 해석은 평균값이 증가할수록 우뇌 활성도가 증가하고, 감소할수록 좌뇌 활성도가 증가하며, 0점에 가까울수록 좌⋅우 비대칭이 완화됨을 의미한다.
선정된 연구 대상자에게는 측정일과 측정시간을 사 전에 조율하여 정한 다음, 실험 참여 3일 전에 참여 날짜, 시간, 주의사항을 전달하고 측정 전날에는 음주 및 심한 신체활동을 금하며 충분히 숙면을 취할 것을 요청하였다. 측정 당일 3시간 전에는 신경계에 영향을 줄 수 있는 알코올이나 카페인이 포함된 음식이나 약물을 복용하지 않도록 하였다.
두 번째, 심박변이도의 HRV index, SDNN, RMSSD 지표 는 집단 구분에 상관없이 공통적으로 서로 간 높은 양의 상관성을 보였다. 세 번째, Alpha 고유리듬 진폭이 잘 나타나지 않은 집단에서 좌․우뇌 Alpha 비대칭이 커질수록 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율과 주의집중 저하를 반영하는 Theta/SMR 비율도 커지는 상관성을 보였다. 네 번째, Alpha 고유리듬피크가 느린 리듬 쪽에 위치한 집단은 빠른 리듬 쪽에 위치한 집단에 비해 Theta/SMR 비율이 높게 나타나 주의집중도 저하와 관련이 있음을 의미하였다.
육체적 스트레스를 반 영하는 Delta/Alpha 비율에서는 고유리듬 진폭의 비중이 높게 나타난 집단은 낮은집단에 비해서 평균값이 유의하게(t=-2.343, p<.05) 낮은 것으로 나타났다.
의미있게 나타난 지표들을 살펴보면, Alpha 좌․우뇌 비대칭 정도를 반영하는 Alpha R-L은 Delta/Alpha와 높은 양의 상관(0.893, p<.01)이 있는 것으로 나타났다.
, 2007). 이러한 Theta/SMR 비율의 의미로 볼 때 Alpha 고유리듬피크의 위치가 빠른 리듬 쪽에 위치할수록 주의집중도도 더 좋아질 수 있음을 예상할 수 있다.
Theta/SMR 비율은 주의집중도를 반영하며(Lubar, 1991), 전전두엽에서 느린 Theta 리듬의 비중이 커질수 록 주의집중도가 저하됨을 의미한다. 이상과 같은 결 과로 미루어볼 때, Alpha 고유리듬 진폭이 잘 나타나 지 않은 집단은 좌․우뇌 비대칭 정도가 높고, 주의집 중력 저하와도 관련 될 수 있음을 시사해 준다.
이상과 같은 결과는 Alpha 고유리듬 진폭의 비중이 높 게 나타난 집단이 낮게 나타난 집단에 비해 정신적⋅ 육체적 스트레스에 대한 저항도가 높아 생리적 건강 상태가 양호할 수 있음을 의미한다.
자율신경계의 전체적인 균형정도를 반영하는 LF/HF ratio에서는 Alpha 고유리듬피크가 빠른리듬 쪽에 위치 한 집단의 평균값이 느린리듬 쪽에 위치한 집단에 비해 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 고유리듬피크가 빠른리듬 쪽에 위치할수록 교감신경계가 상대적으로 항진되어 나타날 수 있음을 의미한다.
정신적 항스트레스를 반영하는 Alpha/H-Beta 비율 에서도 고유리듬 진폭의 비중이 높은집단은 낮은집단 에 비해서 평균값이 유의하게(t=5.945, p<.001) 높은 것으로 나타났다.
01)이 있는 것으로 나타났다. 즉, 긴장과 불안, 흥분과 같은 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율이 높아질수록 Theta/SMR 비율도 높아져 주의집중도가 저하될 수 있음을 의미한다.
첫 번째, Alpha 고유리듬피크 위치와 상관없이 고유리듬 진폭이 높게 잘 나타난 집단은 낮게 나타난 집단에 비해 정신적 스트레스에 대한 저항도는 높고, 육체적 스트레스는 낮게 나타나는 상관성을 보였다. 두 번째, 심박변이도의 HRV index, SDNN, RMSSD 지표 는 집단 구분에 상관없이 공통적으로 서로 간 높은 양의 상관성을 보였다.
구체적 측정절차는 먼저 측정순서를 안내하고 EEG, ECG 측정신호를 확인한 다음, 눈을 뜬 안정상태 1분 → 눈을 감은 안정상태 4분 → 측정 자료의 기록 등의 절차로 진행하였다. 피험자 1명에 대한 전체적인 측정시간은 간단한 질문지 검사, 전전 두엽 2채널 뇌파와 ECG 1채널 전극부착, 측정 안내, 안정상태 유도, 측정 및 기록 등을 포함하여 1인당 평균 30분 정도가 소요되었다.
후속연구
이상과 같이 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 진폭의 출현 유무와 피크의 위치는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태를 반영하는 지표로 활용 가능성이 있음을 시사하였다. 그러나 뇌파와 심박변이도 간의 일부 지표에는 각각의 지표가 갖는 생리적 특성을 연결하여 임상적 의미 부여에 한계가 있어 좀 더 정교한 관련성 연구가 필요할 것으로 보인다. 추후 연구에서는 이 연구의 결과를 바탕으로 근력과 같은 체력이나 인지장애 정도에 따라 집단을 세분화하여 노년기 인지 및 생리적 건강상태를 반영할 수 있는 지표들을 발굴하고 표준화하는 연구가 지속적으로 이루어지길 기대한다.
이러한 심박변이도와 뇌파 검사를 함께 연동하여 사용한다면 인체의 내⋅외적인 환경요인 및 항상성 조절능력을 평가하여 노인의 인지 및 스트레스에 대한 건강상태를 추적 관리하는데 좋은 도구가 될 수 있을 것이다.
05)이 있는 것으로 나타나 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율이 높아질수록 심박변이도의 전반적인 활성도를 반영하는 HRV index도 높아짐을 의미한다. 이상과 같이 뇌파와 심박 변이도간 지표인 Alpha/H-Beta와 RMSSD, Delta/Alpha 와 HRV index에서는 각각의 지표가 갖는 생리적 특성을 연결하여 임상적 의미를 부여하기에는 한계가 있어 좀 더 정교한 추가적 연구가 필요할 것으로 보인다.
이러한 결과는 육체적 스트레스 정도가 높아지면 스트레스 저항도를 반영하는 SDNN과 부교감신경계 활성을 반영하는 RMSSD도 높아질 수 있음을 의미한다. 이상과 같이 뇌파와 심박 변이도간 지표인 Delta/Alpha와 SDNN, RMSSD 간에는 Table 6에서 제시한 뇌파와 심박변이도간 관계와 같이 각각 지표가 갖는 생리적 특성을 연결하여 임상적 의미를 부여하기에는 한계가 있으므로 좀 더 정교한 추가적 연구가 필요할 수 있음을 시사하였다.
이상과 같이 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 진폭의 출현 유무와 피크의 위치는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태를 반영하는 지표로 활용 가능성이 있음을 시사하였다. 그러나 뇌파와 심박변이도 간의 일부 지표에는 각각의 지표가 갖는 생리적 특성을 연결하여 임상적 의미 부여에 한계가 있어 좀 더 정교한 관련성 연구가 필요할 것으로 보인다.
그러나 뇌파와 심박변이도 간의 일부 지표에는 각각의 지표가 갖는 생리적 특성을 연결하여 임상적 의미 부여에 한계가 있어 좀 더 정교한 관련성 연구가 필요할 것으로 보인다. 추후 연구에서는 이 연구의 결과를 바탕으로 근력과 같은 체력이나 인지장애 정도에 따라 집단을 세분화하여 노년기 인지 및 생리적 건강상태를 반영할 수 있는 지표들을 발굴하고 표준화하는 연구가 지속적으로 이루어지길 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우울한 사람에게서 나타나는 특징은?
노년기 정신건강과 관련하여 노인의 인지기능이 높을수록 우울정도가 낮고(Kim & Sohn, 2005), 인지기능이 저하된 노인에서 우울증상이 증가하여 삶의 질을 저하시키는 요인으로 작용한다. 우울한 사람은 기억력과 집중력을 평가하는 인지과제에서 저조한 수행과 느린 정보처리 속도를 보인다(Li, Meyer, & Thornby, 2001). 이러한 우울증은 인지기능 저하로 이어지고 인지기능 장애는 평형기능 및 사지조화 능력에 영향 을 미쳐 낙상 위험을 높임으로써(Huang, Gau, Lin, & Kernohan, 2003) 노인의 안전사고 위험을 증가시키게 된다.
2018년 기준 우리나라 노인 인구는 몇명인가?
우리나라 노인 인구는 2018년 기준 약 738만 1천명으로 전체 인구의 14.3%를 차지하고 있으며(Statistics Korea, 2018), 2025년에는 천만명을 넘어 노인 인구의 비중이 20%를 초과하는 초고령 사회에 도달할 것으로 예측되고 있다(Statistics Korea, 2016). 이처럼 노인 인구가 급속히 증가한 고령사회가 되면서 단순한 수명 연장보다는 삶의 질 측면에서 노년기 건강관리 및 만성질환 예방의 중요성은 나날이 증가하고 있다.
우리나라 노인 인구가 증가함에 따라 나날이 중요시 되고 있는 것은 무엇인가?
3%를 차지하고 있으며(Statistics Korea, 2018), 2025년에는 천만명을 넘어 노인 인구의 비중이 20%를 초과하는 초고령 사회에 도달할 것으로 예측되고 있다(Statistics Korea, 2016). 이처럼 노인 인구가 급속히 증가한 고령사회가 되면서 단순한 수명 연장보다는 삶의 질 측면에서 노년기 건강관리 및 만성질환 예방의 중요성은 나날이 증가하고 있다.
참고문헌 (32)
Amoss, R. T. (2009). Frontal alpha and beta EEG power asymmetry and Iowa gambling task performance. Georgia State University Digital Archive, Psychology Theses.
Bak, K. J., Yi, S. G., & Park, P. W. (2007). A reserch on the effect neurofeedback training before & after about emotional and attention deficit characteristics by timeseries linear analysis: for primary student. Journal of Information Technology Applications & Management, 14(4), 43-59.
Braverman, E. R. (1990). Brain mapping: A short guide to interpretation, philosophy and future. Journal of Orthomolecular Medicine, 5(4), 189-197.
Celesia, G. G., Kaufman, D., & Cone, S. (1987). Effects of age and sex on pattern electroencephalograms and visual evoked potentials. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 68(3), 161-171. DOI: 10.1016/0168-5597(87)90023-2
Davidson, R. J., Jackson, D. C., & Kalin, N. H. (2000). Emotion, plasticity, context and regulation: Perspectives from affective neuroscience. Psychological Bulletin, 126(6), 890-909. DOI: 10.1037/0033-2909.126.6.890
Gotlib, I. H., Ranganath, C., & Rosenfeld, J. P. (1998). EEG alpha asymmetry, depression and cognitive functioning. Cognition and Emotion, 12(3), 449-478. DOI: 10.1080/026999398379673
Hoffmann, E. (2012). New brain, new world. Hay House Publishing Company.
Huang, H. C., Gau, M. L., Lin, W. C., & George, K. (2003). Assessing risk of falling in older adults. Pudlic Health Nursing, 20(5), 399-411. DOI: 10.1046/j.1525-1446.2003.20508.x
Hughes, J. R., Shanmugham, S. Wetzel, L. C., Bellur, S., & Hughes, C. A. (1989). The relationship between EEG changes and cognitive functions in dementia: a study in a VA population. Clinical Electroencephalography, 20(2), 77-85. DOI: 10.1177/155005948902000204
Jeste, M. D., Savla, G. N., Thompson, W. K., Vahia, I. V., Glorioso, D. K., Martin, A. S., Palmer, B. W., Rock, D., Golshan, S., Kraemer, H. C., & Depp, C. A. (2013). Association between older age and more successful aging: critical role of resilience and depression. American Journal of Psychiatry, 170(2), 188-196. DOI: 10.1176/appi.ajp.2012.12030386
Kang, M. S., Park, H. C., & Kim, L. H. (2006). Comparison research of HRV between postpartum women and normal women. Journal of Oriental Neuropsychiatry, 17(2), 179-185.
Kim, B. S., & Min, J. A. (2015). Use and interpretation of HRV in stress clinic. Panmuneducation, Seoul.
Kim, C. G., Kim, H. T., & Lee, S. H. (2013). Clinical implications of EEG and ERP as biological markers for alzheimer's disease and mild cognitive impairment. Korean Journal of Biological Psychiatry, 20(4), 119-128.
Kim, D. B., & Sohn, E. S. (2005). A meta-analysis of the variables related to depression in elderly. Journal of the Korean Gerontological Society, 25(4), 167-187.
Kim, S. Y. (2003). Clinical characteristics of mild cognitive impairment. Journal of the Korean Dementia Association, 2(2), 96-100.
Kim, W., Woo, J. M., & Chae, J. H. (2005). Heart rate variability in psychiatry. Journal of Korean Neuropsychiatr Association, 44(2), 176-184.
Li, Y. S., Meyer, J. S., & Thornby, J. (2001). Depressive symptoms among cognitively normal versus cognitively impaired elderly subjects. International Journal of geriatric psychiatry, 16(5), 455-461. DOI: 10.1002/GPS.360
Lovallo, W. R., & Thomas, T. L. (2000). Stress hormones in psychophysiological research: Emotional, behavioral, and cognitive implications. In J. T. Cacioppo, L. G. Tassinary, & G. G. Berntson (Eds), Handbook of Psychophysiology (pp. 342-367). New York, NY, US: Cambridge University Press.
Lubar, J. F. (1991). Discourse on the development of EEG diagnostics and biofeedback for attention-deficit/hyperactivity disorders. Biofeedback & Self Regulation, 16(3), 201-225. DOI: 10.1007/bf01000016
Park, S. Y., & Ko, M. M. (2008). A Study on SEEG (statistical EEG analysis). Journal of Korean Date Analysis Society, 10(3), 1313-1325.
Peniston, E. G., Marrinan, D. A., Deming, W. A., & Kulkosky, P. J. (1993). EEG alpha-theta brainwave synchronization in Vietnam theater veterans with combat-related post-traumatic stress disorder and alcohol abuse. Medical Psychotherapy: An International Journal, 6, 37-50.
Penttila, M., Partanen, J. V., Soininen, H., & Riekkinen, P. J. (1985). Quantitative analysis of occipital EEG different stages of Alzheimer's disease. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 60(1), 1-6. DOI: 10.1016/0013-4694(85)90942-3
Prinz, P. N., & Vitiello, M. V. (1989). Dominant occipital (alpha) rhythm frequency in early stage Alzgeimer's disease and depression. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 73(5), 427-432. DOI: 10.1016/0013-4694(89)90092-8
Pucci, E., Belardinelli, N., Cacchio, G., Signorino, M., & Angeleri, F. (1999). EEG power spectrum differences in early and late onset forms of Alzheimer's disease. Clinical Neurophysiology, 110, 621-631. DOI: 10.1016/s1388-2457(98)00054-6
Rossi, P. M. (2009). Implications of brain plasticity to brain-machine interface operation: A potential paradox? International Review of Neurobiology, 86, 81-90. DOI: 10.1016/s0074-7742(09)86006-6
Shim, J. Y. (2012). Comparison of EEG characteristics between short and long-term practitioners during Qigong practice. Journal of Korean Alliance of Martial Arts, 14(3), 209-228. DOI: 10.35277/kama.2012.14.3.209
Sin, M. G. (2009). Effects of an exercise program on frontal lobe cognitive function in elders. Journal of Korean Academy of Nursing, 39(1), 107-115. DOI: 10.4040/jkan.2009.39.1.107
Statistics Korea (2016). Future population estimation. Statistics Korea.
Statistics Korea (2018). 2018 aging statistics. Statistics Korea.
Task Force of The European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology. (1996). Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Circulation, 93(5), 1043-1065. DOI: 10.1161/01.CIR.93.5.1043
Wilson, R. S., Arnold, S. E., Schneider, J. A., Li, Y., & Bennett, D. A. (2007). Chronic distress, age-related neuropathology, and late-life dementia. Psychosomatic Medicine, 69(1), 47-53. DOI: 10.1097/01.psy.00002502264.25017.21
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