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[국내논문] 뇌졸중 환자의 EEG phase synchrony에 따른 움직임 및 운동의지비교: 예비 결과 분석
A Comparison between Executed and Imagined Movements in Phase Synchrony of EEG in humans with Stroke: A Preliminary Study 원문보기

한국정보처리학회 2013년도 제40회 추계학술발표대회, 2013 Nov. 08, 2013년, pp.1661 - 1664  

김다혜 (한국과학기술연구원 바이오닉스연구단) ,  박완주 (한국과학기술연구원 바이오닉스연구단) ,  김연희 (삼성서울병원 재활의학과) ,  김성필 (울산과학기술대학교 디자인및인간공학부) ,  김래현 (한국과학기술연구원 바이오닉스연구단) ,  권규현 (한국과학기술연구원 바이오닉스연구단)

초록
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본 연구는 만성 뇌졸중 환자 5 명을 대상으로 상지 운동(Affected hand의 주먹 쥐기/펴기운동)시 참가자의 운동의지와 운동 수행의 유무에 따라 차이가 있을 것을 가정하고, 운동 수행 및 운동의지가 존재하는 Active movement와 운동 수행을 하지만 운동의지가 없는 Passive movement, 운동 수행은 없지만 운동의지가 있는 Motor Imagery(MI)의 세가지 task에 따른 뇌파의 연결성을 비교하고자 한다. 이 때 EEG 영역 간의 연결성을 보기 위한 분석 방식 중 하나인 Phase locking value(PLV)를 통해 각 task 간의 차이를 비교 및 분석했다. 운동 수행은 동일하지만 운동의지 유무에 따른 차이는 Passive movement가 전반적으로 뇌 영역간 연결이 감소하고 Active movement가 motor task 시작 후 375ms를 기점으로 급격히 증가함을 보이는 데에서 발견할 수 있었으며, 운동 수행 유무에 따른 차이는 687.5ms 이후 Active movement에 비해 MI에서 뇌 영역 간 연결 수가 확연히 감소하는 데에서 큰 차이를 나타내었다. 이에 따라 본 연구에서는 만성 뇌졸중 환자의 상지운동 시의 motor task에 따른 EEG 영역간의 연결성을 토대로 운동의지 검출이 가능성이 있음을 밝혔다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 만성 뇌졸중 환자의 상지 운동에 따른 뇌파를 분석하기 위해, 다음과 같은 환경에서 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 affected hand 의 주먹쥐기/펴기 운동을 수행하게 했다. 실험에서 사용된 haptic device 에 대해서는 이전 연구에 자세히 서술되어 있다 [12-14]
  • 본 연구는 뇌졸중 환자의 운동 수행 및 운동 의지에 따른 motor task 간의 상관관계를 비교하기 위해 다음과 같은 가설을 세우고 각 task 를 구성하였다.
  • 본 연구에서는 운동의지와 움직임 모두 존재함이 예상되는 Active movement task 와 운동기구의 움직임대로 운동하여 움직임은 존재하지만 의지가 없는 Passive movement task, 운동 의지만 있고 움직임이 없는 Motor Imagery task 간의 차이를 비교하고자 한다. 다음 그림은 mu band[8-12Hz]에서의 각 motor task 의 EEG 영역 간 연결 정도를 통계적으로 유의미한 차이가 있는 결과만 나타낸 것으로(p<0.
  • 먼저 운동 수행은 동일하지만 운동의지의 유무에 따른 차이를 Active movement 와 Passive movement task 의 EEG 영역 간의 연결 정도를 통해 보고자 한다.
  • 다음으로 운동의지는 동일하지만 운동 수행 유무에 따른 차이를 Active movement 와 MI task 의 EEG 영역간의 연결 정도를 비교하고자 한다. Active movement 와 Passive movement 를 비교했을 때와 마찬가지로 전반적으로 MI task 에서의 EEG 영역 간의 연결 정도는 감소하고 Active movement task 에서는 증가함을 보이며, Active movement 는 375ms 이후 연결성이 급격히 증가하는 반면 MI task 는 250~312.

가설 설정

  • 첫째, 움직임은 동일하게 존재하지만 운동의지의 유무에 따른 차이를 Active movement 와 Passive movement task 의 phase synchrony 를 통해서 그 차이가 존재할 것이다. 둘째, 운동의지는 동일하게 존재하나 운동 움직임의 유무에 따른 차이를 Active movement 와 MI task 의 phase synchrony 에 따른 특징이 존재할 것이다.
  • 첫째, 움직임은 동일하게 존재하지만 운동의지의 유무에 따른 차이를 Active movement 와 Passive movement task 의 phase synchrony 를 통해서 그 차이가 존재할 것이다. 둘째, 운동의지는 동일하게 존재하나 운동 움직임의 유무에 따른 차이를 Active movement 와 MI task 의 phase synchrony 에 따른 특징이 존재할 것이다.
  • 첫째, 운동수행은 동일하지만 운동의지 유무에 따른 motor task 간의 통계적을 유의미한 차이가 존재할 것이다. 이를 통해 동일하게 움직이지만 운동의지의 유무에 따라 motor cortex 를 비롯한 주변부의 phase synchrony 의 차이가 있을 것을 가정하고 Active movement 와 Passive movement task 를 비교했다.
  • 첫째, 운동수행은 동일하지만 운동의지 유무에 따른 motor task 간의 통계적을 유의미한 차이가 존재할 것이다. 이를 통해 동일하게 움직이지만 운동의지의 유무에 따라 motor cortex 를 비롯한 주변부의 phase synchrony 의 차이가 있을 것을 가정하고 Active movement 와 Passive movement task 를 비교했다. 기존의 연구에서 Tombari et al.
  • 둘째, 운동의지는 동일하지만 운동 수행 유무에 따른 차이가 존재할 것이다 . Chung et al.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
뇌졸중은 어떤 기능이 저하되는가? 뇌졸중은 전 세계적으로 주요 사망 원인 중 하나이며, 이는 운동 신경과 감각 신경에 손상을 입음으로써 그에 대한 기능이 저하된다 [1, 2]. 이에 따라 기존 연구에서는 경험 기반의 반복적인 학습이 뇌의 기능적, 구조적 변화와 상관관계가 있음을 밝혔으며, 이러한 반복 운동을 통한 재활 훈련에서 환자 스스로 훈련의 임하는 의지가 재활 효과에 중요한 요소로 작용하면서 효과적인 재활 훈련을 위해 BCI 와 로봇 시스템을 연동하여 환자의 의도가 재활효과에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다 [3, 4].
본 연구에서 EEG 영역 간의 연결성을 보기위해 어떤 분석 방식을 사용하였는가? 본 연구는 만성 뇌졸중 환자 5 명을 대상으로 상지 운동(Affected hand의 주먹 쥐기/펴기운동)시 참가자의 운동의지와 운동 수행의 유무에 따라 차이가 있을 것을 가정하고, 운동 수행 및 운동의지가 존재하는 Active movement와 운동 수행을 하지만 운동의지가 없는 Passive movement, 운동 수행은 없지만 운동의지가 있는 Motor Imagery(MI)의 세가지 task에 따른 뇌파의 연결성을 비교하고자 한다. 이 때 EEG 영역 간의 연결성을 보기 위한 분석 방식 중 하나인 Phase locking value(PLV)를 통해 각 task 간의 차이를 비교 및 분석했다. 운동 수행은 동일하지만 운동의지 유무에 따른 차이는 Passive movement가 전반적으로 뇌 영역간 연결이 감소하고 Active movement가 motor task 시작 후 375ms를 기점으로 급격히 증가함을 보이는 데에서 발견할 수 있었으며, 운동 수행 유무에 따른 차이는 687.
Phase locking value는 무엇을 통해 신호간의 위상차를 계산하는 방법인가? 이러한 운동의지를 파악하는 한 방법으로 EEG 영역간의 상관관계를 파악하는 데에 여러 부위에서 동시에 신호를 취득하는 뇌파의 특성을 감안하여 공간적으로 넓게 분포되어 있는 신경회로망 사이의 상관관계를 파악하기 위해, Lachaux(1999)가 제안한 Phase locking value(PLV)를 통해 EEG 신호를 분석하고자 한다 [8-10]. 이는 잡음이 내재되어 있는 신호로부터 위상(phase) 성분을 독립적으로 추출하여 신호 간의 위상차를 계산하는 방법이다. 기존 연구에서 Yijun Wang et al.
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