맨위로가기

뇌전도

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.

1. 개요

뇌전도(EEG)는 두피에 전극을 부착하여 뇌의 전기적 활동을 기록하는 신경생리학적 검사 방법이다. 1875년 리처드 카튼에 의해 처음 발견되었으며, 1924년 한스 베르거가 사람의 뇌파를 최초로 기록하고 뇌전도라는 이름을 붙였다. 뇌전도는 뇌파의 주파수, 진폭 등을 분석하여 뇌의 상태를 파악하는 데 사용되며, 뇌종양, 간질, 뇌졸중, 수면 장애 등 다양한 뇌 질환의 진단 및 치료에 활용된다. 최근에는 뇌-컴퓨터 인터페이스, 신경 마케팅 등 다양한 분야에서 연구되고 있으며, 휴대용 뇌전도 장치의 개발로 경제성도 높아지고 있다.

더 읽어볼만한 페이지

  • 뇌전도 - 알파파
  • 신경공학 - 사이보그
    사이보그는 인공 부위를 이식받아 신체 기능이 복원되거나 향상된 개조 생명체로, 보철, 인공 장기 등의 기술을 포함하며 의료, 윤리, 군사적 측면에서 다양한 논의를 낳고 있다.
  • 신경공학 - 광유전학
    광유전학은 빛에 반응하는 단백질을 이용하여 신경 세포를 포함한 특정 세포의 활동을 정밀하게 조절하는 기술로, 신경과학 연구 및 뇌 질환 치료 등 다양한 분야에 응용될 가능성이 높고, 관련 연구자들이 다수의 수상 경력을 가지고 있다.
  • 전기생리학 - 바이오피드백
    바이오피드백은 정밀 기기로 생리적 활동을 측정하여 사용자에게 피드백을 제공, 사고, 감정, 행동 변화를 유도하여 생리적 변화를 지원하며, 치료 및 성적 향상에 활용되는 과정이다.
  • 전기생리학 - 근전도 검사
    근전도 검사는 근육과 신경의 기능 이상을 진단하기 위해 근육의 전기적 활동을 측정하는 검사로, 신경근 질환 진단, 운동 연구, 보툴리눔 독소 주입 보조 등 다양한 분야에서 활용되며 인터페이스 제어 기술로도 연구된다.
뇌전도
개요
[[뇌전증]] 스파이크 및 파동 방전 모니터링 뇌파
뇌전증 스파이크 및 파동 방전 모니터링 뇌파
기본 정보
종류신경생리학적 모니터링 방법
목적뇌의 전기적 활동 기록
상세 정보
설명뇌의 전기적 활동을 기록하는 신경생리학적 모니터링 방법임. 일반적으로 비침습적이며, 전극을 두피에 배치하여 수행함. 뇌파는 뇌의 생리학적 상태를 반영하며, 뇌전증, 수면 장애, 뇌졸중, 뇌종양, 뇌사 진단 등에 사용됨. 또한, 마취 깊이 모니터링 및 섬망과 같은 수술 후 인지 장애와 같은 뇌 기능 장애의 지표로도 사용될 수 있음.
사용 목적뇌전증 진단 및 발작 유형 분류
수면 단계 및 수면 장애 평가
뇌졸중, 뇌종양, 뇌염 등 뇌 질환 진단
뇌사 판정 보조
마취 깊이 모니터링
수술 후 섬망 예측 및 진단
측정 방법두피에 부착된 전극을 통해 뇌의 전기적 활동을 측정
특징비침습적
실시간 뇌 활동 모니터링 가능
비교적 저렴하고 접근성이 높음
주의 사항결과 해석에 전문적인 지식 필요
환자의 움직임, 근전도, 외부 전기적 간섭 등에 의해 결과가 영향을 받을 수 있음
추가 정보뇌파는 뇌의 기능적 상태를 반영하는 중요한 지표임.
다양한 뇌 질환 진단 및 연구에 활용됨.
기타
관련 항목
신경
뇌파 신호
신경생리학
뇌전증
수면

2. 역사

척 케이저가 제미니 계획에 사용할 뇌파계 전극 및 신호 조절기를 가지고 있다, 1965년


1936년 프레데릭 A. 깁스(Gibbs)와 허버트 재스퍼(Jasper)는 발작간기 스파이크를 간질의 국소적 특징으로 보고했다. 같은 해, 최초의 뇌전도 실험실이 매사추세츠 종합병원에 문을 열었다.

노스웨스턴 대학교 생물물리학 교수인 프랭클린 오프너(Franklin Offner, 1911–1999)는 Crystograph라고 불리는 압전 잉크 라이터를 통합한 뇌전도 프로토타입을 개발했다(전체 장치는 일반적으로 Offner Dynograph로 알려짐).

1947년에 미국 뇌파 학회가 설립되었고, 첫 번째 국제 뇌파도 회의가 개최되었다. 1953년 유진 아세린스키(Aserinsky)와 너새니얼 클레이트먼(Kleitman)은 렘수면을 설명했다.

벡만 인스트루먼츠(Beckman Instruments)가 제조한 뇌파계 시스템은 제미니 계획 유인 우주 비행(1965–1966)에서 비행 중 우주 비행사의 뇌파를 모니터링하는 데 사용되었다.[139]

뇌파도를 사용하여 물리적 객체, 즉 로봇을 제어한 첫 번째 사례는 1988년에 있었다.

1929년 독일의 정신과 의사 한스 베르거가 인간을 대상으로 최초의 보고를 했다. 1935년 케임브리지 대학교의 신경 과학자 에드거 에이드리언도쿄 대학 의학부생 야마기와 카즈미가 알파파를 "베르거 리듬"이라고 명명하여 야마기와 카즈미는 일본인 최초의 뇌파 연구자가 되었다.[142]

1936년 일본의 도호쿠 제국대학 조교수 마츠다이라 마사토시가 뇌파 증폭기를 시제품으로 제작했다. 이후 1943년까지 홋카이도 제국대학이나 도쿄 제국대학에서 제작되었다.

1947년 "뇌파 연구 위원회"(위원장: 모토카와 히로이치 도호쿠 대학 교수)가 발족했다.

1951년 산에이 측기가 일본 국산 최초의 뇌파계를 상품화했다. 니혼 대학 문리학부에 납입되었으며, "목제호"로 명명되었다. 야마오카 쥰에 의해 심리학 연구에 사용되었다.[143]

1958년 JIS 규격 "뇌파계"(JIS T1203)가 발효되었다.

1981년 미국의 물리학자 폴 누네스가 『뇌의 전장』제1판을 출판했다.[144]

1992년 미국과 독일에서 뇌파 모니터가 개발되었다.

최근에는 컴퓨터 기술의 발전으로 쌍극자 추적법 등 다양한 뇌파 해석 기법이 가능해졌다. 뇌파 파형을 직접 기록하거나 가공하여 분석하는 방법이 있으며, 임상 검사 및 연구에 활용되고 있다.

2. 1. 초기 역사

한스 베르거가 1924년에 기록한 최초의 사람 뇌파. 윗줄은 실제 뇌파를, 아랫줄은 10 Hz의 기준 신호를 보여준다.


한스 베르거


1875년, 리버풀 출신의 의사 리처드 카튼은 토끼와 원숭이의 대뇌에서 전기적 현상이 발생한다는 사실을 《영국의학저널》에 발표했다.[156] 1890년에는 폴란드의 생리학자인 아돌프 벡이 토끼와 개의 대뇌에서 발생하는 전기신호의 주기가 빛의 색에 따라 달라진다는 것을 발견했다.[134] 이 발견은 이후 뇌파가 발견되는데 지대한 공헌을 끼쳤다.

1912년에는 우크라이나의 생리학자인 블라디미르 프라디치-네민스키가 개에게서 뇌파를 측정하여 유발전위를 발견했다.[135] 1914년에는 나폴레온 시불스키가 발작을 유도하여 발작 중의 뇌전도를 측정했다.

독일의 생리학자이자 정신과의한스 베르거는 1924년에 처음으로 사람의 뇌파를 기록했다.[136] 베르거는 뇌전도를 측정하는 기구를 발명하고, 최초로 뇌전도라는 이름을 붙였다.[159] 이 발견은 이후 에드거 에이드리언 등에 의해 검증되고 연구되었다.

1934년에는 간질 환자가 발작 중에 뇌전도상에서 스파이크가 발생한다는 사실이 보고되었고, 1935년에는 결신 발작 중에도 뇌파에서 특이한 규칙성이 관찰된다는 것이 알려졌다.[138] 이 두 연구를 기점으로 뇌전도가 임상 영역에서 널리 사용되기 시작했다. 이듬해 매사추세츠 종합병원에서 뇌전도 연구실이 개원했다.

1950년대 영국 내과의사 윌리엄 그레이 월터는 어디서 어떤 뇌파가 측정되었는지를 나타내는 뇌전도 지도(EEG topography)라는 기술을 개발했다. 이 기술은 1980년대에 임상적으로 잠깐 사용된 이후로 현재는 학계에서 주로 사용된다.

2. 2. 뇌파와의 관계

뇌파는 뇌의 신경 신호들이 만들어내는 파동 형태의 신호를 의미하며, 뇌전도는 이 뇌파를 측정하는 행위 또는 측정된 신호를 의미한다.[161] 1942년 일본 나고야 대학의 카츠누마 세이조가 "뇌파"라는 단어를 처음 제안했다.[161]

3. 기작

뇌전도(EEG)는 수천~수백만 개의 신경 세포가 동기화되어 활동할 때 발생하는 뇌파를 측정하는 것이다. 개별 신경 세포의 신호는 너무 약해서 측정하기 어렵지만, 대뇌 피질원추세포들처럼 같은 방향으로 배열된 신경 세포들이 동시에 활동하면 이온 이동이 증폭되어 뇌파로 기록할 수 있다.[164] 뇌 심부에서 발생한 신호는 약해져서 측정하기 어렵다.[165]

뇌파에서는 다양한 주파수 성분이 나타나며, 뇌 상태에 따라 특정 주파수 대역의 세기가 달라진다. 시상의 수면 방추 공명 현상을 제외하면 특정 주파수가 강하게 나타나는 원인은 명확하지 않다. 감마파델타파의 상관관계는 비교적 잘 알려져 있다.[166]

3. 1. 신경 세포의 전기적 활동

뇌 속에 있는 수십억 개의 신경 세포는 흥분을 반복하며 전하의 흐름을 만들어낸다.[162] 신경 세포는 이온을 수송하는 막수송단백질 때문에 평상시에 휴지 전위를 띠는데, 이를 분극되었다고 한다. 정상 상태의 신경 세포는 신호가 들어오면 탈분극과분극을 통해 신호를 전달하며, 이를 활동전위라고 한다. 신호가 전달될 때 신경 세포로부터 빠져나온 이온들은 주변의 다른 이온들을 정전기적 척력으로 밀어내고, 이러한 과정이 연쇄적으로 일어나면서 일종의 파동이 발생한다. 이처럼 이온의 입체적 이동을 '''용적 전도'''(volume conduction)라 한다. 이온의 움직임이 전자를 밀고 당김으로써 전하의 움직임은 두피에 부착된 금속 전극에도 전파될 수 있다. 금속에 있는 자유전자들이 전기장 변화에 따라 움직이면서 전극은 전압계의 기능을 하게 된다.[163]

3. 2. 뇌전도 신호의 발생

뇌 속에 있는 수십억 개의 신경 세포들은 흥분을 반복하며 전하의 흐름을 만들어낸다.[162] 신경 세포들은 이온을 수송하는 막수송단백질들로 인해 평상시에 휴지 전위를 띄는데, 이를 분극되었다고 한다. 정상 상태의 신경 세포는 신호가 들어오면 탈분극과분극을 통해 신호를 전달하는데, 이를 활동전위라고 한다. 이처럼 신호가 전달될 때 신경 세포로부터 빠져나온 이온들은 그 주변에 있는 또 다른 이온들을 정전기적 척력으로 밀어내게 되고, 이러한 과정이 연쇄적으로 일어나면서 일종의 파동이 발생한다. 이처럼 이온의 입체적 이동을 '''용적 전도'''(volume conduction)라 한다. 이러한 이온의 움직임이 전자를 밀고 당김으로써 전하의 움직임은 두피에 부착된 금속 전극에도 전파될 수 있다. 금속에 있는 자유전자들이 이런 전기장의 변화에 따라 움직임으로써 전극은 전압계의 기능을 하게 된다.[163]

신경 세포 하나가 만드는 전기적 위치 에너지는 너무나도 작아서 뇌전도나 뇌자도로 측정하는 것이 불가능하다.[164] 그러므로 뇌전도는 신경 세포 하나하나의 신호를 포착하는 것이 아닌, 동기화된 수천~수백만 신경 세포들의 활동을 종합하여 측정하는 것이다. 이러한 동기화는 신경 세포들이 같은 방향으로 배치되어 각 세포의 이온 이동이 다른 세포에 영향을 주기 때문에 나타난다. 이런 점을 감안했을 때, 정렬되어 동시에 활성되는 경우가 많은 대뇌 피질에 있는 원추세포들이 대부분의 뇌전도 신호를 일으키는 것으로 여겨진다. 전기적 위치 에너지가 거리의 제곱에 반비례하기 때문에 뇌 심부에서 발생한 신호는 거의 측정되지 않는다.[165]

측정된 뇌전도는 뇌파에 다양한 주파수 성분이 존재함을 보여준다. 특히 특정 주파수 대역이 크게 관찰되며, 뇌의 상태에 따라 이러한 주파수 대역의 세기가 서로 달라지는 것이 알려져 있다. 특정 주파수 대역이 강하게 관측되는 원인으로 해부학적 요인이 지목되지만, 시상에 존재하는 수면 방추의 공명현상을 제외하고는 거의 알려진 바가 없다. 감마파델타파의 상관관계가 잘 알려져 있다.[166]

4. 연구 방법론

뇌전도는 사건 관련 전위에 대한 연구에서 애용되므로 신경과학, 인지과학, 인지심리학, 신경언어학, 심리생리학 등 넓은 분야에서 연구 방법론 중 하나로 꾸준히 사용된다.[167][168][169] 그러나 사건 관련 전위에 대한 연구들의 재현성이 낮기 때문에 아직까지 의료계에서 더 다양한 방식으로 임상응용하기에는 충분치 못하다는 평가를 받고 있다.[170]

뇌전도(EEG) 관련 연구인 사건 관련 전위(ERP)신경과학, 인지과학, 인지 심리학, 신경언어학, 정신생리학 연구에 사용된다.[17][18][19] 하지만, 연구에 사용되는 모든 뇌전도(EEG) 기술은 임상적 사용에 충분히 표준화되지 않았으며, 많은 사건 관련 전위(ERP) 연구에서 데이터 수집 및 감소에 필요한 모든 처리 단계를 보고하지 못하여[20] 많은 연구의 재현성과 반복성을 제한한다.

뇌파를 활용한 연구 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다.


  • '''파형을 직접 기록'''하는 방법은 종종 임상 검사로 사용된다. 배경 뇌파(기초 율동)나 돌발 활동(간질 파형 등)을 관찰한다. 각종 간질, 기면증, 퇴행성 질환, 대사성 질환, 신경계 감염증, 뇌 기질적 질환, 의식 장애, 수면 장애, 정신 질환 등의 진단 보조 및 상태 파악 등에 사용된다.
  • '''파형에 어떠한 가공을 하여 분석'''하는 방법으로는 가산 평균법, 쌍극자 추정법, 주파수 분석, 코히어런스법, 주성분 분석, 독립 성분 분석 등이 있으며, 일부는 임상에서도 사용되고 있다.

4. 1. 장점

fMRI, PET, 뇌자도 등 다른 뇌영상 기술에 비해 뇌전도는 기구의 가격이 저렴하다.[171] 운용에 특별한 기술자가 필요하지 않아 응급상황에 편리하며,[172] 특별한 기구가 필요하지 않아 사용 환경에 제약이 거의 없다.[173] 시간분해능이 매우 좋아, 시판되는 기구로는 250~2000 Hz의 신호를 측정할 수 있으며, 연구실에서 개발 중인 도구는 20,000 Hz 역시 측정할 수 있다.[173]

뇌전도는 피험자의 움직임에 영향을 비교적 덜 받으며, 그나마도 상쇄시키는 기술이 많이 개발되었다.[174] 소리가 나지 않아 청각과 관련된 오차 신호가 덜 발생하고, 폐소공포증 환자도 사용 가능하다.[175] 강한 자기장을 필요로 하지 않아 심박조율기 등 금속 보철물을 삽입한 환자에게도 적용 가능하며,[176] 방사선을 사용하지 않는다.[177] 또한, 원리가 간단하고 두피 겉면에 부착하여 침습적 피해가 전혀 없다.

행동 연구를 할 때 뇌전도는 다음과 같은 특징들이 있다.

  • 외부로 반응이 나타나지 않는 신호에 대해서도 연구할 수 있다.[178]
  • 운동반응을 할 수 없는 피험자에게도 적용 가능하다.[179]
  • 피험자가 자극에 집중하지 않아도 감지할 수 있는 경우도 있다.
  • 나이를 먹어감에 따라서 뇌의 신호가 바뀐다.[180]

4. 2. 단점

4. 3. 다른 신경영상법과 함께

뇌전도(EEG)는 기능적 자기 공명 영상(fMRI)과 동시에 측정하여 좋은 성과를 얻을 수 있다.[183][184][185][186] 그러나 심탄동계적 아티팩트, MRI 펄스 아티팩트, 뇌전도 측정 전선의 움직임으로 인한 아티팩트 등 여러 문제를 해결해야 한다. 다행히 이러한 문제들은 다양한 연구를 통해 해결 방법이 제안되었다.[187][188]

뇌자도(MEG)도 뇌전도와 함께 측정되는 경우가 많다. 뇌전도와 뇌자도를 함께 사용하면 다음과 같은 장점이 있다.

  • 뇌전도는 두개골의 반지름, 전기전도도 등 다양한 요소를 고려해야 하지만, 뇌자도는 그렇지 않아 복잡한 계산이 필요 없다.
  • 뇌자도와 뇌전도 모두 뇌 심부로 갈수록 정확도가 떨어지지만, 두 기술을 함께 사용하면 노이즈를 더 많이 제거하여 정확한 뇌 심부 이미지를 얻는 데 도움이 된다.
  • 뇌자도는 대뇌 피질에서 몇 cm만 내려가도 정확한 영상을 얻기 어렵지만, 뇌전도는 노이즈가 있어도 피질 하부 정보를 얻을 수 있다. 따라서 뇌자도로 신호 발생 위치를 파악하고, 뇌전도로 더 깊은 곳의 신호를 측정할 수 있다.[189]


이러한 이유로 뇌전증 연구 등에서 뇌전도(EEG)와 뇌자도(MEG)를 통합한 뇌전자도(EMEG)가 최근 많이 사용된다.[190]

뇌전도는 양전자 방출 단층촬영(PET)과 함께 사용될 수도 있다. PET를 통해 약물 작용 부위를 관찰하고, 그 부위에서 발생하는 뇌전도 신호를 분석할 수 있다.[191]

최근에는 전두엽 뇌전도 데이터를 기계 학습으로 분석하여 사람의 심리 상태를 분류하는 연구가 주목받고 있다.[192][193][194]

5. 방법

뇌전도는 전극을 두피에 부착하여 뇌파를 측정하는 비침습적 검사 방법이다. 뇌전도 전위는 두피에서 측정했을 때 약 100µV, 피질에서 측정했을 때 약 1-2mV이다. 피질에서 측정하는 경우를 피질전도(ECoG), 전극을 깊숙이 꽂아 측정하는 경우를 입체전도(sEEG)라고 한다.

뇌파는 파형을 직접 기록하거나, 파형을 가공하여 분석할 수 있다.


  • '''직접 기록'''은 배경 뇌파(기초 율동)나 돌발 활동(간질 파형 등)을 관찰하며, 임상 검사로 자주 사용된다. 간질, 기면증, 퇴행성 질환 등 다양한 질환의 진단 보조 및 상태 파악에 사용된다.
  • '''파형 가공'''은 가산 평균법, 쌍극자 추정법, 주파수 분석 등이 있으며, 일부는 임상에서도 사용된다.


뇌파 유도에는 전극 배치 위치와 조합이 중요하며, 임상 신경생리학자 또는 신경과 전문의가 뇌파를 판독한다. 뇌파의 유도에는 전극의 배치 위치와 전극의 조합이라는 요소가 관련된다.

5. 1. 전극 부착 및 신호 증폭

일반적으로 임피던스를 줄이기 위해 머리를 가볍게 깎고, 전도성 젤을 바른 부위에 전극을 부착한다. 각각의 전극은 차동 증폭기에 연결된다. 이 증폭기는 활성 전극과 기준 전극 사이의 전압을 1,000~100,000배(60~100 dB) 증폭한다.[61] 이렇게 증폭된 전류는 스크린에 표시되거나 컴퓨터에 입력된다.

러시아에서 생산 및 제공되는 컴퓨터 뇌파 검사기 ''Neurovisor-BMM 40''

5. 2. 전극 연결 방법

뇌파 전극을 연결하는 방법에는 다음 세 가지가 있다.

  • Common reference derivation
  • Average reference derivation
  • Bipolar derivation


일반적인 두피 뇌파 검사(EEG)에서는 전도성 젤이나 페이스트를 사용하여 두피에 전극을 부착하여 기록을 얻는다. 보통 죽은 피부 세포로 인한 전기 임피던스를 줄이기 위해 가벼운 마모를 거친다. 많은 시스템은 일반적으로 각각 개별 와이어에 연결된 전극을 사용한다. 일부 시스템은 전극이 내장된 캡 또는 망을 사용하는데, 이는 고밀도 전극 어레이가 필요할 때 특히 일반적이다.[61]

전극 위치와 이름은 대부분의 임상 및 연구 응용 분야(고밀도 어레이를 사용하는 경우 제외)에 대해 국제 10–20 시스템에 의해 지정된다. 이 시스템은 전극의 명칭이 실험실 간에 일관되도록 보장한다. 대부분의 임상 응용 분야에서는 19개의 기록 전극(접지 및 시스템 참조 포함)이 사용된다.[62]

각 전극은 차동 증폭기의 한 입력에 연결된다(전극 쌍당 증폭기 1개). 일반적인 시스템 참조 전극은 각 차동 증폭기의 다른 입력에 연결된다.

뇌파 전압 신호는 두 전극의 전압 간의 차이를 나타내므로 뇌파 검사자가 읽을 수 있도록 뇌파의 표시는 여러 가지 방식으로 설정할 수 있다. 뇌파 채널의 표현을 ''몽타주''라고 한다.

  • 순차 몽타주: 각 채널(즉, 파형)은 두 개의 인접한 전극 간의 차이를 나타낸다. 전체 몽타주는 이러한 일련의 채널로 구성된다. 예를 들어, "Fp1-F3" 채널은 Fp1 전극과 F3 전극 사이의 전압 차이를 나타낸다. 몽타주의 다음 채널인 "F3-C3"는 F3과 C3 사이의 전압 차이를 나타내며 전극의 전체 어레이를 통해 계속된다.

  • 참조 몽타주: 각 채널은 특정 전극과 지정된 참조 전극 간의 차이를 나타낸다. 이 참조에 대한 표준 위치는 없지만 "기록" 전극과는 다른 위치에 있다. Cz, Oz, Pz 등과 같이 한 반구와 다른 반구에서 신호를 증폭하지 않으므로 정중선 위치가 온라인 참조로 자주 사용된다. 다른 인기 있는 오프라인 참조는 다음과 같다.
  • REST 참조: 전위가 0인 무한대에서 오프라인 계산 참조이다. REST(참조 전극 표준화 기술)는 두피 기록 세트의 뇌 내에 있는 등가 소스를 발판으로 사용하여 실제 기록을 온라인 또는 오프라인(평균, 연결된 귀 등) 비제로 참조를 무한대 0으로 새로운 기록에 표준화된 참조로 연결한다.[64]
  • "연결된 귀": 양쪽 귓불 또는 유두돌기에 부착된 전극의 물리적 또는 수학적 평균이다.

  • 평균 참조 몽타주: 모든 증폭기의 출력을 합산하고 평균화하며, 이 평균 신호는 각 채널에 대한 공통 참조로 사용된다.

  • 라플라시안 몽타주: 각 채널은 전극과 주변 전극의 가중 평균 간의 차이를 나타낸다.[65]


디지털 뇌파 검사의 경우 모든 신호는 일반적으로 디지털화되어 특정(일반적으로 참조) 몽타주로 저장된다. 모든 몽타주는 다른 모든 몽타주에서 수학적으로 구성할 수 있으므로 뇌파 검사자는 원하는 표시 몽타주로 뇌파를 볼 수 있다.

귓불 (또는 , 등)을 전기적으로 비활성으로 간주하고, 귓불 전극 (무관심 전극) · 두피 상 전극 (관련 전극) 간의 전위차 변동을 기록하는 경우, 이를 '''단극 유도'''라고 부른다. 두피 상 전극끼리의 전위차 변동을 기록하는 경우, '''쌍극 유도'''라고 부른다. 단극 유도의 경우, 관련 전극의 입력이 무관심 전극의 입력에 대해 전기적으로 음성일 경우, 기록지의 펜이 위로 움직인다. 단극 유도법에서는 기준 전극의 활성화 등 문제도 있기 때문에 평균 전위 기준 전극 유도법을 병용하는 경우가 있다. 그러나 평균 전위 기준 유도법에서는 어딘가의 유도에서 고전위가 나타나면 그것이 전체에 영향을 준다는 문제도 있다.

6. 임상적 활용

뇌전도는 다양한 뇌 질환의 진단과 치료에 활용된다.

뇌전도는 간질 진단의 금 표준으로 사용된다.[8] 간질 모니터링 유닛(EMU)에서 장기간 뇌전도 검사를 통해 발작을 기록하고 진단 정확도를 높일 수 있다.[10]

뇌종양, 뇌 손상, 뇌 기능 장애, 뇌염, 뇌졸중, 수면 장애 등 다양한 뇌 질환을 진단하고 치료하는 데 사용될 수 있다.[12] 혼수 상태인 환자의 뇌사 여부를 판정하거나, 예후를 예측하고, 항간질성 약물 중단을 결정하는 데에도 활용된다.[12]

뇌파 소견과 의식 장애 정도는 어느 정도 상관관계가 있으며, 의식 장애 정도를 평가하기도 한다.

장애 정도자극에 대한 뇌파 반응기본 소견
경도있음정상 기본 율동 존재
정상 기본 율동의 서파화
광범위한 간헐성 서파의 출현
IRDA (간헐적 리듬성 델타 활동)
삼상파
광범위한 지속성 다형성 서파
주기성 패턴
알파 혼수
저진폭 지속성 서파
burst suppression
background suppression pattern (<10μl)
고도소실전기적 대뇌 무활동(electrocerebral inactivity) (<2μl)



정도상태
경도의 의식 장애의식이 명료한 경우에는 개안에 의해 알파파가 억제되지만, 졸음이 있고 약간의 의식 혼탁이 인정될 경우 개안해도 알파파는 지속적으로 나타난다.
중등도의 의식 장애저진폭 뇌파나 광범위한 서파를 보인다. 소리 자극 등으로 뇌파가 반응하는 경우가 있으며, 이 경우 회복의 가능성이 있다.
고도의 의식 장애세타파 외에, 삼상파, PLEDs, suppression-burst, 알파-코마 등이 관찰된다.



알츠하이머형 치매 환자의 뇌파는 다음과 같은 변화를 보인다. 콜린 에스테라제 억제제를 사용하면 서파가 감소한다.


  • 정상 파형
  • α파 빈곤화, θ파 혼재
  • 저~중 진폭 θ파 주체의 서파
  • 중~고 진폭 θ, δ파에 δ 버스트를 동반하는 대서파
  • 대서파의 저진폭화, 불규칙화
  • 평탄화


2012년을 기준으로, 영상 진단 기술이 발달하면서 뇌파 검사는 특이도와 유의도가 높은 뇌파 소견을 판독하는 방향으로 발전하고 있다.

; 특이도와 유의도가 높은 뇌파 소견

: 간질성 방전, 연속성 불규칙 서파, 속파의 국소적 진폭 저하, 삼상파, 주기성 동기성 방전, PLEDs, burst suppression, 전반성 진폭 저하, 전기적 대뇌 무활동 등이 있다.

; 간질성 방전

: 각 소견에 따른 간질 발작형, 또는 간질 증후군을 시사한다.

; 국소성 연속성 불규칙 서파

: 해당 영역의 기질적인 장애를 시사한다.

; 미만성 연속성 불규칙 서파

: δ 혼수, θ 혼수, α 혼수, β 혼수, 방추파 혼수 등이 이에 해당한다.

; 속파의 국소적인 진폭 저하

: 해당 부위의 피질의 기질적 장애를 시사한다.

; 삼상파

: 중등도의 대사성 뇌증에서 나타난다. 특히 간부전에서의 출현율이 높다. 10세 이하에서는 나타나지 않는다.

; 주기성 동기성 방전

: 크로이츠펠트-야코프병이나 아급성 경화성 전뇌염에서 단주기 및 장주기 방전으로 인정되는 경우가 많지만, 급성기의 저산소성 뇌증에서도 나타난다.

; PLEDs

: 급성 피질 및 백질의 파괴성 병변, 또는 부분 간질 중첩 상태를 반영한다.

; burst suppression

: 고도의 급성 저산소성 뇌증 또는 중독성 뇌증을 반영하며, 통상 예후가 불량한 경우가 많다.

; 전반적인 진폭 저하

: 임상적으로 혼수 상태의 환자에서는 고도의 미만성 뇌 장애를 반영하며, 통상 예후가 불량한 경우가 많다.

; 전기적 대뇌 무활동

: 임상적으로 뇌사의 상태에 대응한다.

뇌전도는 중환자실에서 뇌 기능을 살피는 데 사용된다.[13]

간질 확진에 사용되는 뇌전도(EEG) 검사는 간질 센터에서 29~55%의 민감도를 보인다.[8] 일반적인 뇌전도 검사(20~30분)는 간질 환자에게서 정상으로 나타날 수 있다.

6. 1. 간질 진단

뇌전도는 간질 진단의 금 표준으로 사용된다.[8] 간질 모니터링 유닛(EMU)에서 장기간 뇌전도 검사를 통해 발작을 기록하고 진단 정확도를 높일 수 있다.[10]

일반적인 뇌전도 검사는 민감도가 29~55% 정도로 낮아, 간질 환자에게서 정상으로 나타날 수 있다.[8] 그러나 뇌전도 검사에서 간헐적인 간질 발작성 방전(예: 급파, 스파이크, 스파이크-서파)이 나타나면 거의 모든 경우에서 간질을 확진할 수 있다.[8] 일반 인구의 최대 3.5%는 발작 경험이 없음에도 뇌전도 검사에서 간질 형태의 이상 소견을 보일 수 있다.[9]

일반적인 뇌전도 검사가 정상이지만 간질이 의심되는 경우, 간질 모니터링 유닛(EMU) 또는 가정에서 휴대용 뇌전도 검사를 통해 반복, 장기간 검사할 수 있다.[8] 과호흡, 수면 박탈, 광 자극과 같은 활성화 기법을 통해 뇌전도 검사의 진단적 수율을 높일 수 있다.[8]

발작성 기록은 발작이 발생하는 동안 뇌전도를 기록하는 것으로, 발작 사이의 뇌전도 기록인 간헐기 기록과 반대되는 개념이다.[10] 발작성 기록을 위해 시간 동기화된 비디오 및 오디오 기록과 함께 장기간 뇌전도를 수행한다. 이는 외래 환자(집에서) 또는 병원 입원(간질 모니터링 유닛(EMU))에서 가능하다.[10] 외래 환자용 이동형 비디오 뇌전도는 1~3일, 간질 모니터링 유닛 입원은 며칠에서 일주일 이상 지속될 수 있다.[10] 병원에서는 발작 발생 가능성을 높이기 위해 발작 치료 약물을 중단하기도 한다.[10] 이동형 비디오 뇌전도는 편리하고 저렴하지만, 임상적 사건 기록 확률이 낮다.[10]

간질 모니터링은 항발작 약물 복용에도 불구하고 사건이 계속 발생하거나, 정신성 비간질 발작, 실신, 피질하 운동 장애, 편두통 변형, 뇌졸중 등 다른 진단이 우려되는 경우 고려된다.[11] 간질 발작의 경우, 지속적인 뇌전도 모니터링은 발작을 특징짓고 발작이 시작되는 뇌 영역을 국소화/측면화하여 비약물 치료 옵션 식별에 도움을 준다.[11]

6. 2. 기타 뇌 질환 진단

뇌전도는 뇌종양, 뇌 손상, 뇌 기능 장애, 뇌염, 뇌졸중, 수면 장애 등 다양한 뇌 질환을 진단하고 치료하는 데 사용될 수 있다.[12] 혼수 상태인 환자의 뇌사 여부를 판정하거나, 예후를 예측하고, 항간질성 약물 중단을 결정하는 데에도 활용된다.[12]

뇌파 소견과 의식 장애 정도는 어느 정도 상관관계가 있다.

장애 정도자극에 대한 뇌파 반응기본 소견
경도있음정상 기본 율동 존재
정상 기본 율동의 서파화
광범위한 간헐성 서파의 출현
IRDA (간헐적 리듬성 델타 활동)
삼상파
광범위한 지속성 다형성 서파
주기성 패턴
알파 혼수
저진폭 지속성 서파
burst suppression
background suppression pattern (<10μl)
고도소실전기적 대뇌 무활동(electrocerebral inactivity) (<2μl)



의식 장애 정도는 다음과 같이 평가하기도 한다.

정도상태
경도의 의식 장애의식이 명료한 경우에는 개안에 의해 알파파가 억제되지만, 졸음이 있고 약간의 의식 혼탁이 인정될 경우 개안해도 알파파는 지속적으로 나타난다.
중등도의 의식 장애저진폭 뇌파나 광범위한 서파를 보인다. 소리 자극 등으로 뇌파가 반응하는 경우가 있으며, 이 경우 회복의 가능성이 있다.
고도의 의식 장애세타파 외에, 삼상파, PLEDs, suppression-burst, 알파-코마 등이 관찰된다.



알츠하이머형 치매 환자의 뇌파는 다음과 같은 변화를 보이는 것으로 알려져 있다. 콜린 에스테라제 억제제를 사용하면 서파가 감소하는 것으로 알려져 있다.


  • 정상 파형
  • α파 빈곤화, θ파 혼재
  • 저~중 진폭 θ파 주체의 서파
  • 중~고 진폭 θ, δ파에 δ 버스트를 동반하는 대서파
  • 대서파의 저진폭화, 불규칙화
  • 평탄화


2012년을 기준으로, 영상 진단 기술이 발달하면서 뇌파 검사는 특이도와 유의도가 높은 뇌파 소견을 판독하는 방향으로 발전하고 있다. 특이도가 높은 뇌파 소견은 해당 소견만으로 병의 상태를 진단할 수 있는 것이고, 유의도가 높은 뇌파 소견은 해당 소견을 통해 뇌의 넓은 범위에 장애가 있음을 알 수 있는 것이다.

; 특이도와 유의도가 높은 뇌파 소견

: 간질성 방전, 연속성 불규칙 서파, 속파의 국소적 진폭 저하, 삼상파, 주기성 동기성 방전, PLEDs, burst suppression, 전반성 진폭 저하, 전기적 대뇌 무활동 등이 있다. 반대로 비특이적인 뇌파 소견으로는 기초 율동의 서파화, 간헐적 불규칙 서파, 미만성의 속파 증가, sleep onset REM 등이 있다. 연속성 불규칙 서파는 미만성일 경우 전반적인 대뇌 피질의 기능 저하를 나타내며, 국재성일 경우 기질적인 국재 이상을 나타내므로 임상적으로 유용하다. 간헐성 불규칙 서파는 국재성일 경우 그 정보의 특이도가 높지만, 미만성일 경우에는 대뇌 피질의 기능 저하를 시사하는 정도이므로 유효한 정보라고 할 수 없다. sleep onset REM은 기면증을 의심하는 경우 유효한 정보가 된다.

; 간질성 방전

: 각 소견에 따른 간질 발작형, 또는 간질 증후군을 시사한다.

; 국소성 연속성 불규칙 서파

: 해당 영역의 기질적인 장애를 시사한다.

; 미만성 연속성 불규칙 서파

: δ 혼수, θ 혼수, α 혼수, β 혼수, 방추파 혼수 등이 이에 해당한다. 임상적으로 급성기의 혼미 또는 혼수 상태에서 이 소견을 얻은 경우, 급성 고도의 뇌 기능 장애를 시사한다. α 혼수는 저산소성 뇌증이나 교(橋) 병변, β 혼수는 약물 중독과의 관련이 있으며 방추파 혼수는 비교적 예후가 양호한 것으로 간주된다.

; 속파의 국소적인 진폭 저하

: 해당 부위의 피질의 기질적 장애를 시사한다.

; 삼상파

: 중등도의 대사성 뇌증에서 나타난다. 특히 간부전에서의 출현율이 높다. 10세 이하에서는 나타나지 않는다.

; 주기성 동기성 방전

: 크로이츠펠트-야코프병이나 아급성 경화성 전뇌염에서 단주기 및 장주기 방전으로 인정되는 경우가 많지만, 급성기의 저산소성 뇌증에서도 나타난다.

; PLEDs

: 급성 피질 및 백질의 파괴성 병변, 또는 부분 간질 중첩 상태를 반영한다.

; burst suppression

: 고도의 급성 저산소성 뇌증 또는 중독성 뇌증을 반영하며, 통상 예후가 불량한 경우가 많다.

; 전반적인 진폭 저하

: 임상적으로 혼수 상태의 환자에서는 고도의 미만성 뇌 장애를 반영하며, 통상 예후가 불량한 경우가 많다.

; 전기적 대뇌 무활동

: 임상적으로 뇌사의 상태에 대응한다.

6. 3. 중환자실에서의 활용

뇌전도는 중환자실에서 뇌 기능을 살피는 데 사용된다. 특히 경련이 없는 발작이나 비경련성 뇌전증 지속 상태를 확인하고, 약물로 혼수 상태를 유도한 환자에게 진정제나 마취제가 잘 듣고 있는지, 지주막하 출혈과 같은 상황에서 뇌 손상이 더 심해지는지를 지켜보는 데 쓰인다.[13] 심정지 등으로 심각한 뇌 손상이 의심될 때, 뇌전도는 앞으로 환자의 상태가 어떻게 될지 예측하는 데에도 어느 정도 도움을 줄 수 있다.

6. 4. 뇌전증 수술 전 평가

뇌전증 수술 전에는 두개내 뇌전도(icEEG) 또는 정위 뇌전도(sEEG)를 통해 발작 뇌 활동의 초점을 정확하게 국소화한다.[11] 뇌 표면 전극은 개두 수술을 통해 설치하며, 공간 분해능이 높고 두피 전극으로는 기록하기 어려운 뇌 기저부 등에도 전극을 배치할 수 있다는 장점이 있어 난치성 뇌전증의 외과적 치료 전 검사 등에 시행된다.[11]

6. 5. 가정용 휴대용 뇌전도

간질을 확진하는 데 사용되는 금 표준 진단 절차인 뇌전도(EEG) 검사는 간질 센터에서 29~55%의 민감도를 보인다.[8] 일반적인 뇌전도 검사(20~30분)는 간질 환자에게서 정상으로 나타날 수 있다.

일반적인 뇌전도 검사가 정상이고 간질이 의심되거나 확진이 필요한 경우, 가정에서 휴대용 뇌전도 검사를 통해 반복하거나 더 긴 시간 동안 검사할 수 있다. 외래 환자용 이동형 비디오 뇌전도는 일반적으로 1~3일 동안 지속된다. 병원 입원보다 비용이 적게 들지만, 임상적 사건을 기록할 확률이 감소한다는 단점이 있다.[10]

때로는 검사를 받는 사람의 자택에서 외래 뇌전도(EEG) 검사를 수행하는 것이 더 편리하거나 임상적으로 필요할 수 있다.[15][16] 이러한 검사는 일반적으로 24~72시간 동안 진행된다.

7. 정상 뇌파

뇌전도는 일반적으로 리듬 활동과 과도 현상으로 설명된다. 리듬 활동은 주파수에 따라 여러 대역으로 나뉘는데, 이러한 주파수 대역은 특정 분포나 생물학적 중요성을 갖는 것으로 관찰되어 명명되었다. 뇌파의 대부분은 1-20Hz 범위에 속하며, 알파파, 베타파, 세타파, 델타파 파형으로 세분된다.[79]

과거에는 종이 기록에 전체 사이클만 계산할 수 있었기 때문에 정수만 사용했으나, 현재 표준 참고 문헌에서는 이러한 범위에 대한 합의가 이루어지지 않았다. 알파파의 상한과 베타파의 하한은 12, 13, 14, 15 등 다양하게 정의된다. 임계값을 14Hz로 간주하면 가장 느린 베타파는 가장 긴 스파이크(70ms)와 거의 같은 지속 시간을 갖는다.

인간의 뇌파에서 두드러진 알파파


델타파


세타파


알파파


감각운동 리듬 (일명 뮤 리듬)


베타파


감마파


기초 율동(배경 뇌파)은 뇌파의 대부분을 형성하며, 거의 전반적이고 지속적으로 나타나는 특정 뇌파 활동을 의미한다. 기초 율동은 각성도, 연령, 약물에 따라 변화하며, 기초 율동에 이상을 보이는 병태도 있다. 기초 율동은 주파수 대역별로 다음과 같이 나뉜다.

명칭읽는 법주파수 대역
δ파델타파1-3Hz
θ파세타파4-7Hz
α파알파파8-13Hz
β파베타파14-Hz[146]



일반적으로 건강한 사람은 안정, 눈 감음, 각성 상태에서 후두부를 중심으로 알파파가 많이 나타난다. 건강한 성인의 경우, 안정되고 눈을 감은 각성 상태에서는 후두부 우위로 나타나는 알파파가 기초 율동이 된다. 25~65세의 정상 성인은 9~11Hz의 알파파가 후두부 우위로 나타나며, 눈을 뜨거나 빛, 소리 자극 등에 의해 억제된다. 주파수 변동은 1Hz 이내이다.

알파파를 기준으로 그보다 주파수가 느린 파형을 서파, 빠른 파형을 속파라고 한다. 진폭은 정상인의 경우 20μV - 70μV이며, 이를 중등 전위라고 한다. 20μV 이하를 저전위, 100μV 이상을 고전위라고 하는 경우가 있다. 30mm/sec에서 50μV/5mm로 기록되는 경우가 많다.

"초저속" 또는 "근DC" 활동은 DC 증폭기를 사용하여 기록되는데, 이러한 주파수에서 신호는 여러 인공물에 취약하기 때문에 임상 환경에서는 일반적으로 기록되지 않는다.

뇌파의 일부 특징은 율동적이라기보다는 일시적이다. 스파이크와 급파는 간질이 있거나 간질에 대한 소인이 있는 개인의 발작 활동 또는 발작간 활동을 나타낼 수 있다. 다른 일시적인 특징은 정상인데, 정점파와 수면 방추는 정상적인 수면에서 관찰된다. 통계적으로 드물지만 기능 장애나 질병과 관련이 없는 활동 유형이 있는데, 이것들은 종종 "정상 변이"라고 불린다. 뮤 리듬은 정상 변이의 한 예이다.

7. 1. 주파수 대역별 특징

뇌파 대역 비교
대역주파수 (Hz)위치정상 상태병리 상태
델타파< 4성인의 경우 전두엽, 어린이의 경우 후두엽; 고진폭 파동|
세타파4–7현재 수행 중인 과제와 관련 없는 위치에서 발견됨|
알파파8–12머리 뒤쪽 부위, 양쪽 모두, 우세한 쪽에서 진폭이 더 높음. 휴식 시 중심 부위(c3-c4)|
베타파13–30양쪽 모두, 대칭 분포, 전두엽에서 가장 뚜렷하게 나타남; 저진폭 파동|
감마파> 32체감각 피질|
뮤파8–12감각 운동 피질|


7. 2. 연령 및 상태에 따른 변화

정상 뇌파는 연령과 각성 상태, 수면 단계에 따라 달라진다. 소아기의 뇌파는 성인보다 느린 주파수 진동을 보인다. 수면 단계에 따라 특징적인 뇌파 패턴(정점파, 수면 방추 등)이 나타난다.

; 각성도

: 의식 장애 정도를 조사할 때 뇌파가 중요한 경우가 있다. 각성도 자체가 뇌파에 영향을 미치는데, 각성도가 저하되면 후두부의 α파 연속성이 약해지고, 주파수가 느려지며 진폭이 감소한다. 입면기에 서파가 나타나는 경우에는 각성도가 높을 때 나타나는 서파에 비해 병적인 의미가 적다.

; 연령

: 출생부터 사춘기까지 뇌파의 기초 율동은 대체로 속파화된다. 사춘기부터 노년기까지 기초 율동의 주파수는 거의 변화가 없으며, 노년기 이후에는 대체로 연령과 함께 서파화되는 경향이 있다.

; 약물

: 페니토인, 페노바르비탈, 벤조디아제핀계 약물에 의해 전두부에 속파가 나타난다. 카르바마제핀은 θ 대역이 혼입된다. 페노티아진계는 서파와 예파가 혼입된다.

; α파

: α파는 머리 뒤쪽 부분에 각성 시 나타나는 8 Hz - 13Hz의 율동으로, 정신적으로 비교적 활동하지 않을 때 나타난다. 주의나 정신적 노력에 의해 억제, 감쇠된다. 나이가 들면서 서파화되는 경향이 있다. α파 발생설에는 여러 가설이 있는데, 시상으로부터의 입력에 의한 피질 α파 형성, 시상 페이스메이커에 의한 피질 리듬 형성, 시상의 반회성 억제 뉴런에 의한 리듬 주파수 생성 등이 있다.

; β파

: β파는 14Hz 이상의 율동을 나타내며, 30Hz 이상에서는 γ파로 분류하기도 한다. 전두부에서 중심부에 가장 흔하게 기록되며, 대부분 30μV 이하이다. 그 기원은 편도체나 해마가 생각되지만, 아직 밝혀지지 않았다.

; θ파

: θ파는 4Hz - 8Hz의 율동을 나타낸다. α파가 서파화되어 나타나는 경우에는 후두엽 우위이며, 기면 시에는 측두엽 우위에 나타난다.

수면 단계특징적 파형
stage Wα파
stage 1α파 감소, V파(hump)
stage 2수면 방추파(spindle), K 복합파
stage 3δ파(20% - 50%)
stage 4δ파(50% 이상)
stage REM저진폭 뇌파에 급속 안구 운동(REMs)이 나타난다.



중뇌-망상체 - 시상 - 피질 연결에 의해 파형 성립이 설명된다. 수면이 깊어지면 중뇌 망상체, 시상, 피질 순서로 구심성 지배가 순차적으로 감소한다고 생각된다.

; 각성 단계 (stageW)

: 폐안 각성에서는 α파 외에도 고진폭의 지속성 근전도, 급속 안구 운동(REMs) 및 눈 깜빡임도 자주 나타난다.

; 수면 제1단계

: 졸음기, 입면기라고 불리며 몽롱한 상태이다. 각성 시에 인정된 α파 연쇄는 리듬을 잃고 점차 평탄해진다. 저전위 서파, 즉 θ파가 불규칙하게 나타나고 β파도 섞인다. α파가 각성기의 50% 이하가 되면 수면 제1기라고 한다. 제1단계 후반이 되면 두정 예파(hump 또는 V파)가 나타난다.

; 수면 제2단계

: 얕은 숨소리를 내는 정도의 상태이다. 수면 방추파(spindle)와 K 복합파(K complex)가 나타난다. 수면 방추파는 두정부에 나타나는 12Hz - 14Hz 정도의 파형이다. K 복합파는 두정 예파와 유사한 2상성의 고진폭 서파와 그에 이어진 속파로 구성된 복합파이다.

; 수면 제3단계

: 2Hz 이하에서 정점 간 진폭이 75μV 이상의 서파(δ파)가 20% 이상 50% 미만을 차지하는 단계이다. 상당히 깊은 수면이며, 매우 강한 자극이 아니면 지각되지 않는다. 제3단계와 제4단계를 합쳐서 서파 수면이라고 한다.

; 수면 제4단계

: 2Hz 이하, 75μV 이상의 서파(δ파)가 50% 이상을 차지하는 상태이다.

; REM 수면

: 렘 수면은 뇌파에 수면 제1단계와 유사한 저진폭 패턴, 급속 안구 운동(REMs), 신체 자세를 유지하는 항중력근 근긴장 저하를 3징후로 한다. 뇌파만으로는 수면 제1단계와 렘 수면의 구별은 어렵다.

; α 혼수

: 뇌간 장애, 저산소성 뇌증, 약물 중독에서 나타난다. 8~12Hz의 α파가 우세하며, 혼수 초기에서 자주 보인다. 뇌간 장애에 의한 것은 후두부에 α파가 나타나지만, 저산소성 뇌증에서는 광범위하고 전두부 우위 경향이 있다. 예후가 불량한 경우가 많다.

; β 혼수

: 모든 유도에서 저진폭 속파가 특징적이다. 척추뇌 기저 동맥 폐색, 뇌간부 출혈 시에 나타난다. 약물 중독에서의 출현례 보고도 있다.

; θ 혼수

: 의식 장애 시에 전두부 또는 전두, 중심부 우위에 나타나는 θ파를 주성분으로 하는 뇌파 소견이다. 시상망상체와 뇌간망상체의 한쪽 또는 양쪽 파괴로 나타난다고 생각된다.

; δ 혼수

: 이 패턴의 뇌파가 가장 흔히 관찰된다. 뇌파 소견과 의식 장애 정도가 상관관계를 보인다. 뇌염, 대사 장애, 중독, 저산소증의 경우 뇌간망상체의 직접적인 손상에 의해, 점유성 병변의 경우 뇌압 항진에 의한 이차적인 망상체의 기능 이상으로 일어난다고 알려져 있다.

; 삼상파

: 처음에는 간성 뇌증에서 나타난다고 보고되었지만, 그 외의 병태에서도 나타난다. 서파가 주체인 뇌파로, 음-양-음의 삼상 파형이 거의 동기화되어 머리 앞쪽에서 우세하게 나타난다.

; PLEDs

: 극파, 예파, 또는 복합파가 1초 - 2초 간격으로 한쪽 측면에서 반복적으로 나타나는 경우를 PLEDs(플레즈)라고 한다. 양쪽에서 나타나는 경우를 BiPLEDs라고 한다.

; 알츠하이머형 치매 환자의 뇌파 추이

뇌파 상태
정상 파형
α파 빈곤화, θ파 혼재
저~중 진폭 θ파 주체의 서파
중~고 진폭 θ, δ파에 δ 버스트를 동반하는 대서파
대서파의 저진폭화, 불규칙화
평탄화



콜린 에스테라제 억제제에 의해 서파가 감소하는 것으로 알려져 있다.

8. 이상 뇌파

이상 뇌파는 비정상적인 뇌 활동을 나타내며, 크게 뇌전증 발작유사 활동과 비뇌전증 발작유사 활동으로 나눌 수 있다. 또한, 발생 위치에 따라 국소적 또는 광범위한 활동으로 구분할 수 있다.[99]

최근에는 뇌파 신호 분석 기술이 발전하면서, 알츠하이머병과 같은 다양한 질환의 바이오마커로서 이상 뇌파를 활용하는 연구가 진행되고 있다.[99]

이상 뇌파는 기초 활동의 이상과 돌발성 이상으로 나눌 수 있으며, 기초 활동의 이상은 다시 주파수, 전위, 분포의 이상으로 세분화된다.

; 주파수의 이상

: 기초 율동의 서파화(느려짐) 등이 해당된다. 국소적인 서파는 해당 전극 근처에 종양, 염증, 뇌전증 병소와 같은 병변이 있을 가능성을, 광범위한 서파는 뇌 형성 장애, 광범위한 병소나 뇌증, 다발성 병소, 내분비 대사 이상, 약물 등의 영향, 뇌변성 질환의 가능성을 시사한다.

; 전위의 이상

; 분포의 이상

: 비돌발성 이상과 돌발성 이상으로 나뉜다. 돌발성은 지속적인 기초 율동의 이상이 아니라, 갑자기 시작하여 갑자기 끝나는 일시적인 파형을 의미한다. 비돌발성 이상은 주로 뇌파의 기본 율동과 진폭의 이상이며, 특히 서파가 중요하다.

; α파의 서파화

: 기본 율동의 서파화는 뇌 기능 저하를 나타내는 경우가 많다. 분포를 통해 원인을 추정할 수 있다. 눈을 뜨거나 소리 자극을 주어도 α파가 잘 나타나지 않고 서파가 나타나면 대뇌 피질의 기능 저하를 의심할 수 있다. 성인의 경우 안정 시 δ파가 나타나면 명백한 이상이며, θ파도 뚜렷하게 나타나면 경도의 이상으로 간주한다.

; 이상 속파

: 고진폭 속파가 기본 율동이 되는 경우가 있는데, 약물에 의한 경우가 많지만 내분비 질환 등에서도 나타날 수 있다. 측파가 이상 뇌파로 간주되는 경우는 이상하게 고진폭일 때뿐이다.

; α파를 비롯한 정상 구성 성분의 이상

: 국소적인 진폭 감소나 소실, 증가, 서파화, 위상 혼란 등이 나타날 수 있다. 장애 부위에서는 각성 시 뇌파(α파, 서파, 속파 등)의 진폭이 감소하거나 증가한다. 수면 시 뇌파에서도 속파, 방추파, 서파, K 복합파 등이 환측에서 감소하거나 결여될 수 있다. 이러한 현상을 '''lazy activity'''라고 한다.

; 조직화 불량

: 기본 율동의 주파수 변동이 1Hz를 초과하면 뇌파가 불규칙하게 보이는데, 이를 조직화 불량이라고 한다.

; 국소성 서파

: 반구의 백질 또는 피질 손상 시 지속성 다형성 δ 활동(PPDA)이 나타나며, 이는 국소적 뇌 병변의 지표이다. 진폭, 주파수, 지속성, 자극 반응성은 손상 정도를 나타낸다. 지속성 서파는 중증, 간헐적 서파는 가벼운 뇌 손상을 시사하며, 반응성이 없는 서파는 더 심한 손상을 의미한다.

; 광범위 서파

: 광범위하게 나타나는 불규칙한 서파는 반구의 백질 및 피질을 포함하는 큰 병변에서 관찰된다.

; 양측성 동기성 서파

: 전두부 간헐성 율동성 δ 활동(FIRDA)과 같은 율동성 활동이 있다. 과거에는 상부 뇌간, 간뇌, 시상 정중부 병변에 의한 투사성 리듬으로 생각되었으나, 최근에는 피질 및 피질하 회백질 병변이 주요 원인으로 여겨진다.

; 주기성 뇌파 패턴

: PLEDs는 일측성으로 나타나는 고진폭 복합파로, 단순 헤르페스 뇌염이나 중대한 급성 뇌혈관 장애에서 나타난다. 광범위한 피질 흥분성 증가와 피질 하 억제가 주기성 패턴의 원인으로 추정된다. 피질 회백질의 기능 이상으로 급격한 신경 발사 후 과분극이 발생하고, 뉴런이 불응기에 들어가 주기성이 형성된다. 주기성의 유발은 피질 하에서 시작되는 것으로 생각된다. 버스트 서프레션은 심마취, 저산소 뇌증, 광범위한 두부 외상에서 나타나며, 시상 입력이 피질 뉴런의 과분극으로 차단되지만, 내인성 페이스메이커에 의해 시상 피질 뉴런이 재활동하여 피질 활동이 재개되는 주기적인 패턴을 보인다.

돌발파는 갑자기 시작하여 빠르게 최대 진폭에 도달하고 갑자기 끝나는 뇌파를 말하며, 간질의 진단, 분류, 치료 효과 판정에 뇌파가 사용될 수 있다. 돌발파의 이상으로는 파형, 출현 방식, 출현 위치 등이 있다.

; 파형의 이상

: 극파, 예파, 극서파, 다극서파 등이 있다. 극파(spike)는 20~70msec 정도의 뾰족한 파형, 예파(sharp wave)는 70~200msec 정도의 진폭이 큰 뾰족한 파형이다. 극파와 서파가 결합된 극서파 복합(spike-and-slow-wave complex), 예파와 서파가 결합된 예서파 복합(sharp-and-slow-wave complex)도 있다. 다극 복합, 극서파 복합 등도 존재한다.

; 출현 방식

: 단발, 2~3개가 연달아 나타나는 군발(수 초 지속) 등이 있다. 지속적, 빈발, 산발(sporadic), 율동성(rhythmic), 다율동성, 비율동성, 주기성, 돌발성, 양측 동기성, 비동기성 등의 표현도 사용된다.

; 출현 위치

: 국소성, 반구성, 전반성 등이 있다. 광역성, 광범위성, 국재성, 일측성, 양측성, 대칭성, 비대칭성 등의 단어도 사용되며, 좌우 차이가 중요하다.

8. 1. 뇌전증 발작유사 활동

뇌전증 발작유사 활동은 뇌의 특정 영역에서 발생하는 빠르고 동기화된 전위로, 뇌전증 발작 또는 뇌전증 소인이 있는 사람에게서 나타난다.

국소적 뇌전증 발작유사 방전은 뇌의 특정 영역에서 다수의 뉴런이 빠르고 동기화된 전위를 발생시키는 현상이다. 이는 발작 사이 간헐적으로 발생하며, 뇌전증 발작을 일으키기 쉬운 피질 자극 영역을 나타낸다. 그러나 간헐적 방전만으로는 환자가 뇌전증을 앓고 있는지, 발작이 어디에서 시작되는지를 확실하게 결정할 수 없다. (국소 뇌전증 참조)

전신 뇌전증 발작유사 방전은 주로 뇌의 전방에서 가장 크게 나타나지만, 전체 뇌에서 동기적으로 발생한다. 이는 전신 뇌전증을 강력하게 시사한다.

8. 2. 비뇌전증 발작유사 활동

피질 또는 백색질의 국소적인 손상, 뇌 기능 장애와 관련된 비정상적인 뇌파 활동이다. 국소적 또는 광범위한 서파, 정상 고주파수 리듬의 손실, 뇌파 신호 진폭 감소 등이 나타날 수 있다. 국소적 비뇌전증 발작유사 비정상 활동은 피질이나 백색질의 국소적인 손상이 있는 뇌 영역에서 발생할 수 있으며, 종종 느린 주파수 리듬의 증가 및/또는 정상적인 고주파수 리듬의 손실로 구성된다. 또한 뇌파 신호의 국소적 또는 편측적인 진폭 감소로 나타날 수도 있다.[99] 광범위한 비뇌전증 발작유사 비정상 활동은 확산된 비정상적으로 느린 리듬 또는 정상 리듬의 양측성 둔화로 나타날 수 있다.

9. 인공물 (Artifacts)

뇌전도(EEG)는 뇌 활동을 연구하는 데 매우 유용하지만, 측정된 신호는 인공물에 의해 오염되어 데이터 분석에 영향을 미칠 수 있다.[93] 인공물은 뇌에서 발생하지 않는 측정 신호로, 데이터 분석에 영향을 준다. 인공물 제거를 위한 여러 알고리즘이 존재하지만, 이를 완벽하게 처리하는 방법은 아직 연구 과제로 남아 있다.[93]

인공물은 기기 문제(결함 전극, 전선 잡음, 높은 전극 임피던스 등) 또는 생리적 현상(눈 깜빡임, 움직임, 심장/근육 활동)에서 발생한다. 생리적 인공물은 제거가 더 복잡하다.[93]

이러한 인공물은 뇌전도 데이터 해석을 왜곡하고, 알츠하이머병이나 수면 장애 진단에 영향을 줄 수 있는 뇌 활동을 모방하기도 한다. 따라서 뇌전도 데이터에서 인공물 제거는 매우 중요하다.[93]

9. 1. 생리적 인공물

사람의 뇌전도 인공물


뇌전도 측정에서 생리적 인공물은 신체 내부에서 발생하는 신호로, 뇌 활동 신호를 오염시킨다. 주요 생리적 인공물은 다음과 같다.

  • 눈 깜빡임 및 움직임: 눈은 각막(양전하)과 망막(음전하) 사이에 쌍극자를 형성하여 움직일 때마다 두피의 전기장에 영향을 준다. 눈꺼풀 움직임 역시 전압 변화를 유발한다.[95] 과거 카파 리듬(또는 카파 파)이라고 불렸던 특징적인 눈꺼풀 떨림 인공물은 현재는 눈꺼풀 떨림 인공물이라고 불린다.[96]
  • 심장 활동: 심장 활동으로 인한 전위는 뇌파 검사에서 심전도 오류를 발생시킬 수 있다.[98]
  • 근육 활동: 신체 근육 움직임은 근원성 활동으로 인해 두피 전극에 기록된다. 이 인공물은 다양한 근육 그룹에서 발생하며, 성별, 근육 조직, 수축 정도에 따라 달라진다. 주파수 범위는 넓지만, 주로 20~300 Hz에 집중되어 감마 대역에 영향을 준다.[97] 이갈이나 코골이도 뇌전도에 영향을 줄 수 있다.
  • 혀 움직임: 혀의 기저부와 끝 부분 사이 전위차로 인해 발생하며, 특히 파킨슨병 및 떨림 질환에서 뇌전도를 오염시킬 수 있다.

9. 2. 환경적 인공물

환자의 움직임이나 전극이 가라앉으면서 생기는 '전극 팝'은 주어진 전극의 전기 임피던스의 순간적인 변화로 인해 발생하는 스파이크이다. 뇌전도(EEG) 전극의 접지 불량은 지역 전력 시스템의 상용 주파수에 따라 50 또는 60Hz의 인공물을 유발할 수 있다. 정맥 주사 또한 스파이크로 오인될 수 있는 리듬감 있고 빠르며 낮은 전압의 파열을 유발하는 간섭의 원인이 될 수 있다.[93]

9. 3. 인공물 제거

뇌전도는 뇌 활동을 연구하는 데 유용하지만, 측정 신호는 항상 인공물에 의해 오염되어 분석에 영향을 미친다.[93] 인공물은 뇌가 아닌 다른 곳에서 발생하는 신호이다. 인공물 제거 알고리즘은 다양하지만, 완벽한 해결책은 아직 없다. 인공물은 전극 문제, 전선 잡음, 높은 전극 임피던스 등의 기기 문제나 눈 깜빡임, 움직임, 심장 및 근육 활동과 같은 생리적 현상 때문에 발생할 수 있다.[93] 이러한 인공물은 뇌전도 데이터 해석을 왜곡하고, 알츠하이머병이나 수면 장애 진단에 영향을 줄 수 있는 뇌 활동을 모방하기도 한다. 따라서 실제 뇌전도 데이터에서 인공물을 제거하는 것은 매우 중요하다.[93]

뇌전도 데이터를 올바르게 해석하려면 인공물과 실제 뇌 활동을 구별해야 한다. 인공물 제거 방법에는 예방, 거부, 제거가 있다. 목표는 뇌전도 신호 품질에 영향을 주지 않으면서 인공물을 식별하고 제거하는 것이다. 인공물 원인이 다양하기 때문에, 연구자들은 주로 특정 유형의 잡음을 제거하는 알고리즘 개발에 집중한다. 50/60Hz 주파수 성분을 제거하는 노치 필터가 흔히 사용되지만, 뇌전도 주파수와 겹치는 경우도 있어 모든 인공물 처리에 적합하지는 않다.

회귀 알고리즘은 계산 비용이 적고 간단하여 1990년대 중반까지 널리 사용되었지만, 이후 "블라인드 소스 분리" 방법으로 대체되었다. 회귀 알고리즘은 모든 인공물이 하나 이상의 참조 채널로 구성된다는 가정하에 작동한다. 시간 또는 주파수 영역에서 오염된 채널에서 참조 채널을 빼고, 참조 채널이 다른 채널에 미치는 영향을 추정하여 인공물을 보정한다. 참조 채널의 필요성 때문에 이 알고리즘은 대체되었지만, 여전히 현대 알고리즘 평가 기준으로 사용된다.[94] 인공물 제거에 사용되는 블라인드 소스 분리(BSS) 알고리즘에는 주성분 분석(PCA)과 독립 성분 분석(ICA)이 있으며, 이 유형의 알고리즘들은 대부분의 생리적 인공물을 성공적으로 처리한다.[94]

10. 뇌파 판독

뇌파 판독은 임상 신경생리학자나 신경과 전문의가 수행한다. 뇌파의 파형을 시각적으로 검사하여 정상 및 비정상 활동을 판별한다.[1]

뇌파 판독에서 가장 중요한 것은 간질이며, 간질의 진단, 분류, 치료 효과 판정에 뇌파가 사용될 수 있다. 돌발파의 이상으로는 파형의 이상, 출현 방식, 출현 위치 등이 알려져 있다.[1]


  • 파형의 이상: 극파, 예파, 극서파, 다극서파 등이 있다.
  • 극파(spike): 지속 시간 20~70msec 정도의 뾰족한 파형이다.
  • 예파(sharp wave): 지속 시간 70~200msec 정도의 진폭이 큰 뾰족한 파이다.
  • 극서파 복합(spike-and-slow-wave complex): 극파 하나에 서파 하나가 결합된 것이다.
  • 예서파 복합(sharp-and-slow-wave complex): 예파 하나와 서파 하나가 결합된 것이다.
  • 다극 복합, 극서파 복합 등도 존재한다.
  • 출현 방식: 단발, 2~3개가 연달아 나타나는 군발(수 초 지속) 등이 알려져 있다. 지속적, 빈발, 산발(sporadic), 율동성(rhythmic), 다율동성, 비율동성, 주기성, 돌발성, 양측 동기성, 비동기성 등의 표현도 사용된다.
  • 출현 위치: 국소성, 반구성, 전반성 등이 알려져 있다. 광역성, 광범위성, 국재성, 일측성, 양측성, 대칭성, 비대칭성 등의 단어도 사용된다. 좌우 차이에 주목하는 것이 중요하다.


비돌발성 이상은 주로 뇌파의 기본 율동과 진폭의 이상이지만, 실제 문제로서 가장 중요한 것은 서파이다.[1]

  • α파의 서파화: 기본 율동의 서파화는 많은 경우 뇌의 기능 저하를 나타낸다. 눈을 뜨거나 소리 자극을 가해도 α파의 출현이 좋지 않고 서파가 출현하는 경우에는 대뇌 피질의 기능 저하로 생각된다. 성인에서는 안정 시에 δ파가 출현하면 명백한 이상이며, θ파라도 뚜렷하게 눈에 띌 정도로 출현하면 경도의 이상이다.
  • 이상 속파: 고진폭 속파가 기본 율동이 되는 경우가 있다. 약물성이 많지만, 내분비 질환 등에서도 일어날 수 있다.
  • α파를 비롯한 정상 구성 성분의 이상: 국소성 진폭의 감소나 소실, 국소성의 진폭의 증가, 국소성의 서파화, 위상의 혼란 등이 인정되는 경우가 있다.
  • 조직화 불량: 기본 율동의 주파수 변동은 1Hz 이내가 정상이며, 그것을 초과하면 뇌파는 불규칙하게 보인다. 이 때 조직화 불량이라고 한다.
  • 국소성 서파: 반구성에 백질 또는 피질이 손상된 경우에는 지속성 다형성 δ 활동(PPDA)이 출현한다. PPDA는 국소성 뇌 병변의 마커이다.
  • 광범위 서파: 광범위하게 출현하는 불규칙한 서파는 반구성의 백질 및 피질을 포함하는 큰 병변에서 관찰된다.
  • 양측성 동기성 서파: 전두부 간헐성 율동성 δ 활동(FIRDA)에 대표되는 율동성 활동이 있다.
  • 주기성 뇌파 패턴: PLEDs는 일측성으로 출현하는 고진폭 복합파이며, 단순 헤르페스 뇌염이나 중대한 급성 뇌혈관 장애에서 나타난다.


2012년 시점, 뇌파 검사에서는 특이도와 유의도가 높은 뇌파 소견의 판독이 요구되고 있다. 특이도가 높은 뇌파 소견은 해당 소견만으로 병태 진단이 가능한 것이며, 유의도가 높은 뇌파 소견은 해당 소견으로 대뇌 광범위의 장애가 있음을 나타내는 것이다.[1]
특이도와 유의도가 높은 뇌파 소견[1]

소견설명
간질성 방전각 소견에 따른 간질 발작형, 또는 간질 증후군을 시사한다.
국소성 연속성 불규칙 서파해당 영역의 기질적인 장애를 시사한다.
미만성 연속성 불규칙 서파δ 혼수, θ 혼수, α 혼수, β 혼수, 방추파 혼수 등이 해당되며, 급성 고도의 뇌 기능 장애를 시사한다.
속파의 국소적인 진폭 저하해당 부위의 피질의 기질적 장애를 시사한다.
삼상파중등도의 대사성 뇌증에서 나타나며, 특히 간부전에서의 출현율이 높다.
주기성 동기성 방전크로이츠펠트-야코프병이나 아급성 경화성 전뇌염에서 나타나는 경우가 많지만, 급성기의 저산소성 뇌증에서도 나타난다.
PLEDs급성 피질 및 백질의 파괴성 병변, 또는 부분 간질 중첩 상태를 반영한다.
burst suppression고도의 급성 저산소성 뇌증 또는 중독성 뇌증을 반영하며, 통상 예후가 불량한 경우가 많다.
전반적인 진폭 저하임상적으로 혼수 상태의 환자에서는 고도의 미만성 뇌 장애를 반영하며, 통상 예후가 불량한 경우가 많다.
전기적 대뇌 무활동임상적으로 뇌사의 상태에 대응한다.


11. 경제성

저렴한 뇌전도(EEG) 장치는 연구 및 소비자 시장을 위해 개발되었다. 최근 몇몇 회사들은 의료 등급 뇌전도 기술을 소형화하여 일반 대중이 접근할 수 있는 버전을 만들었다.

연도회사제품/사건
2004년OpenEEG모듈형 뇌전도(ModularEEG)를 오픈 소스 하드웨어로 출시
2007년NeuroSkyNeuroBoy 게임과 함께 최초의 저렴한 소비자용 뇌전도 장치 출시[104]
2008년OCZ Technology주로 근전도검사에 의존하는 비디오 게임용 장치 개발
2009년MattelMindflex 출시[105][107]
2009년Uncle Milton Industries스타 워즈 포스 트레이너 출시[105][108]
2010년NeuroSkyMindSet에 눈 깜빡임 및 근전도검사 기능 추가[109]
2011년NeuroSky교육 목적으로 설계된 뇌전도 장치인 MindWave 출시[110]
2012년neurowearNecomimi 출시
2014년OpenBCI동명의 오픈 소스 뇌-컴퓨터 인터페이스 출시
2015년Mind Solutions Inc.현재까지 가장 작은 소비자용 BCI인 NeuroSync 출시[112]
2015년MacrotellectBrainLink Pro 및 BrainLink Lite 출시[113]
2021년BioSerenityNeuronaute와 Icecap 출시[114][115]


12. 미래 연구

뇌전도(EEG)는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 신경 마케팅, 약물-뇌파도학 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

초기 뇌전도는 제2차 세계 대전 중 미국 육군 항공대가 발작 위험이 있는 조종사를 선별하는 데 사용되었고,[116] 오늘날에는 발작 예측을 위해 간질 환자에게 사용된다. 신경 피드백은 뇌-컴퓨터 인터페이스의 기반 기술로도 시도되고 있다.[117]

혼다는 뇌전도를 이용하여 운전자가 아시모 로봇을 제어할 수 있는 시스템을 개발하려 하고 있으며,[118] 이는 결국 자동차에 통합하기를 희망하는 기술이다. 인도 마하라슈트라 주에서는 형사 재판의 증거로 뇌전도가 사용되기도 했으나,[119][120] 뇌 전기 진동 신호 프로파일링(BEOS)이라는 뇌전도 기술의 신뢰성과 과학적 근거는 논란의 대상이다.[121]

현재는 더 작고, 휴대하기 쉽고, 사용하기 쉬운 뇌전도 장치 개발이 활발히 진행 중이다. '웨어러블 뇌전도'는 저전력 무선 수집 전자 장치와 전도성 젤이 필요 없는 '건조' 전극을 만드는 것을 기반으로 한다.[122] 웨어러블 뇌전도는 귀-뇌전도와 같이 간질과 같은 만성 질환의 진단에 획기적인 변화를 가져올 수 있다.[123]

최근 연구에서는 머신 러닝과 뇌전도를 결합하여 조현병,[125] 간질,[126] 치매[127]와 같은 다양한 질병을 인식하도록 훈련하는 연구도 진행 중이다.[124]

브래드 가튼(Brad Garton)과 데이브 솔저(Dave Soldier)는 뇌전도 신호를 이용하여 즉흥 작곡을 하는 브레인웨이브 뮤직 프로젝트(Brainwave Music Project)를 진행했다. 앤 드루얀(Ann Druyan)의 뇌파는 보이저 골든 레코드에 포함되어 외계 지능에게 전달되기도 했다.

12. 1. 뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI)

뇌파를 의사 전달 외에도 의수나 기계, 컴퓨터를 제어하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BMI)에 이용하는 기술 개발이 진행되고 있으며, 일부 실험은 성공했다.[149][150][151] 근위축성 측삭 경화증(ALS)이나 뇌경색 등으로 사지의 기능에 장애를 입은 사람의 재활 및 생활 보조에 이용하는 것을 목적으로 하고 있지만, 뇌에 대한 "부정 접근"이 가능해질 수 있다는 우려도 지적되고 있다. 뇌파에서 상상된 언어를 해독하는 시스템은 뇌-컴퓨터 인터페이스와 같은 분야에 적용될 수 있다.[100]

뇌파를 이용한 BMI 예
발표 연도내용개발자비고doi
1988문자 입력L.A. Farwell, et al.P300 스펠러[https://doi.org/10.1016/0013-4694(88)90149-6 10.1016/0013-4694(88)90149-6]
1991컴퓨터 커서의 1차원 조작Jonathan R Wolpaw, et al.μ파를 이용[https://doi.org/10.1016/0013-4694(91)90040-B 10.1016/0013-4694(91)90040-B]
1999척수 손상 환자에 의한 물체 파지Richard T. Lauer, et al.β파의 감지→외부로부터의 근육 자극에 의한 물체 파지[https://doi.org/10.1097/00001756-199906030-00026 10.1097/00001756-199906030-00026]
2004컴퓨터 커서의 2차원 조작Jonathan R Wolpaw, et al.μ파를 좌우축으로, β파를 상하축으로 이용[https://doi.org/10.1073/pnas.0403504101 10.1073/pnas.0403504101]
2011드론의 가상 공간에서의 3차원 조종Alexander J. Doud, et al.운동 상기(4종류 조합 총 6 패턴)에 의한 μ파의 변화를 이용[https://doi.org/10.1371/journal.pone.0026322 10.1371/journal.pone.0026322]
2013드론의 현실 공간에서의 조종Karl LaFleur, et al.[https://doi.org/10.1088/1741-2560/10/4/046003 10.1088/1741-2560/10/4/046003]


12. 2. 신경 마케팅

뇌전도는 신경 마케팅 분야에서도 광범위하게 사용된다. 신경 마케팅은 뇌전도를 이용하여 소비자의 뇌 반응을 분석하고 마케팅 전략에 활용하는 분야이다.[117]

12. 3. 약물-뇌파학

뇌전도는 뇌 기능에 영향을 미치는 약물, 즉 정신약리학의 기반이 되는 화학 물질에 의해 변경된다. 베르거(Berger)의 초기 실험에서는 약물이 뇌전도에 미치는 영향을 기록했다.[116] 약물-뇌파도학은 치료 및 오락 목적으로 뇌 기능을 체계적으로 변경하는 물질을 식별하는 방법을 개발했다.

12. 4. 기타 연구

사건 관련 전위(ERP) 연구와 함께 뇌전도(EEG)는 신경과학, 인지과학, 인지 심리학, 신경언어학, 정신생리학 연구 등 다양한 분야에서 활용된다.[17][18][19] 또한, 삼킴과 같은 인간의 기능 연구에도 사용된다. 그러나 많은 사건 관련 전위(ERP) 연구는 데이터 수집 및 처리 단계를 충분히 보고하지 않아 재현성과 반복성에 제한이 있다.[20]

뇌전도는 임상 진단 및 인지 신경과학 분야 외에도 다양하게 활용된다. 제2차 세계 대전 중에는 미 육군 항공대가 발작 위험이 있는 조종사를 선별하는 데 사용했으며,[116] 현재는 발작 예측을 위해 간질 환자에게 뇌전도 장기 기록이 활용된다. 신경 피드백은 뇌-컴퓨터 인터페이스의 기반 기술로도 시도되고 있다.[117] 신경 마케팅 분야에서도 뇌전도가 광범위하게 사용된다.

뇌전도는 정신약리학의 기반이 되는 약물에 의해 변화한다. 베르거(Berger)는 초기 실험에서 약물이 뇌전도에 미치는 영향을 기록했다. 약물-뇌파도학은 치료 및 오락 목적으로 뇌 기능을 변경하는 물질을 식별하는 방법을 개발했다.

혼다(Honda)는 뇌전도를 이용하여 운전자가 아시모(Asimo) 로봇을 제어하는 시스템을 개발하고 있으며,[118] 이는 자동차에 통합하는 것을 목표로 한다.

인도 마하라슈트라 주에서는 형사 재판의 증거로 뇌전도가 사용되기도 했다.[119][120] 뇌 전기 진동 신호 프로파일링(BEOS)이라는 뇌전도 기술이 ''마하라슈트라 주 대 샤르마'' 재판에 사용되었으나, BEOS의 신뢰성과 과학적 근거는 논란의 여지가 있다.[121]

최근에는 더 작고, 휴대하기 쉽고, 사용하기 쉬운 뇌전도 장치 개발이 활발히 진행 중이다. '웨어러블 뇌전도'는 저전력 무선 수집 전자 장치와 건조 전극을 기반으로 한다.[122] 이러한 장치는 귀-뇌전도와 같이 장기간 뇌전도 기록을 가능하게 하여 간질과 같은 만성 질환 진단에 큰 변화를 가져올 수 있다.[123] 또한, 웨어러블 뇌전도 장치의 배터리 수명을 늘리기 위한 연구도 진행 중이다.

머신 러닝과 뇌전도를 결합하는 연구도 활발하다.[124] 뇌전도 데이터는 전처리 후 머신 러닝 알고리즘을 통해 조현병,[125] 간질,[126] 치매[127] 등 다양한 질병을 인식하도록 훈련된다. 발작 감지 연구에도 머신 러닝이 활용되고 있다.[128][129][130][131] 이러한 연구는 임상의의 진료를 지원하고 질병에 대한 통찰력을 제공하는 알고리즘 개발을 목표로 한다.[132][133]

브래드 가튼(Brad Garton)과 데이브 솔저(Dave Soldier)는 뇌전도 신호를 이용하여 즉흥 작곡을 하는 브레인웨이브 뮤직 프로젝트(Brainwave Music Project)를 진행했다. 앤 드루얀(Ann Druyan)의 뇌파는 보이저 골든 레코드에 포함되어 외계 지능에게 전달되기도 했다.

안정 상태에서 눈을 감으면 나타나는 후두부 우위의 α파는 눈을 뜨면 진폭이 감소한다. 이처럼 감각 입력, 운동, 각성 상태 변화, 인지 활동 등에 따라 주파수 성분이 변하는 것을 이용하여 생리학 및 심리학 연구에 응용한다. 고속 푸리에 변환, 주파수 필터 등의 신호 처리 기술이 사용된다.

특정 주파수 성분이 자극 전후에 증가하는 것을 "사건 관련 동기화"(ERS), 감소하는 것을 "사건 관련 탈동기화"(ERD)라고 한다.

주파수 변화를 이용한 BCI 연구도 진행 중이며, 의수 등에 응용이 기대된다.

참조

[1] 서적 Sport and Exercise Psychology: A Critical Introduction https://books.google[...] Routledge 2024-07-06
[2] 서적 Cellular Substrates of Brain Rhythms https://academic.oup[...] Oxford University Press 2017-11
[3] 서적 Principles of neural science https://www.worldcat[...] McGraw-Hill Companies 2021
[4] 웹사이트 EEG: MedlinePlus Medical Encyclopedia https://medlineplus.[...] 2022-07-24
[5] 서적 Laboratory tests and diagnostic procedures Elsevier 2013
[6] 논문 Electroencephalography-Guided Anesthesia and Delirium in Older Adults After Cardiac Surgery: The ENGAGES-Canada Randomized Clinical Trial 2024-07
[7] 논문 Pro-Con Debate: Electroencephalography-Guided Anesthesia for Reducing Postoperative Delirium 2023-11
[8] 논문 Interictal EEG and the diagnosis of epilepsy https://pubmed.ncbi.[...] 2022-10-23
[9] 논문 Interictal epileptiform discharges in persons without a history of seizures: what do they mean? 2010-08
[10] 논문 The Yield of Ambulatory Video-EEG - Predictors of Successful Event Capture https://cp.neurology[...] 2023-12-05
[11] 논문 Treatment of neonatal seizures 2013-08
[12] 웹사이트 EEG (Electroencephalogram) – Mayo Clinic https://www.mayoclin[...] 2019-08-30
[13] 논문 Electroencephalogram Monitoring in Critical Care 2020
[14] 서적 Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields Lippincott Williams & Wilkins
[15] 논문 The role of outpatient ambulatory electroencephalography in the diagnosis and management of adults with epilepsy or nonepileptic attack disorder: A systematic literature review https://pubmed.ncbi.[...] 2015
[16] 서적 Clinical Neurophysiology: Basis and Technical Aspects 2019
[17] 서적 Brain-Computer Interfaces: Lab Experiments to Real-World Applications 2016
[18] 논문 Decoding human swallowing via electroencephalography: a state-of-the-art review 2015-10
[19] 논문 Time-frequency analysis of the EEG mu rhythm as a measure of sensorimotor integration in the later stages of swallowing 2016-07
[20] 논문 Methodological reporting behavior, sample sizes, and statistical power in studies of event-related potentials: Barriers to reproducibility and replicability https://psyarxiv.com[...] 2022-10-07
[21] 논문 ADHD Diagnosis and Treatment in Children and Adolescents https://effectivehea[...] 2024
[22] 논문 Adolescent Sport-Related Concussion and the Associated Neurophysiological Changes: A Systematic Review https://pubmed.ncbi.[...] 2024
[23] 웹사이트 Living Guideline for Pediatric Concussion https://pedsconcussi[...] 2024-11-21
[24] 웹사이트 Home {{!}} Living Concussion Guidelines https://concussionso[...] 2024-11-21
[25] 논문 Combining complexity measures of EEG data: multiplying measures reveal previously hidden information
[26] 논문 Continuous EEG monitoring in the intensive care unit: early findings and clinical efficacy 1999-01
[27] 논문 Technical tips: MRI compatible EEG electrodes: advantages, disadvantages, and financial feasibility in a clinical setting 2012-03
[28] 논문 Magnetoencephalography-theory, instrumentation, and applications to noninvasive studies of the working human brain https://aaltodoc.aal[...] 2018-09-10
[29] 논문 Effect of number and placement of EEG electrodes on measurement of neural tracking of speech 2021
[30] 간행물 Automatic detection of EEG artifacts arising from head movements
[31] 논문 Adult claustrophobia, anxiety and sedation in MRI
[32] 논문 The role of magnetic susceptibility in magnetic resonance imaging: MRI magnetic compatibility of the first and second kinds 1996-06
[33] 논문 The PET radioligand [11C]MePPEP binds reversibly and with high specific signal to cannabinoid CB1 receptors in nonhuman primate brain 2008-01
[34] 서적 The Psychophysiology of Thinking: Studies of Covert Processes Elsevier
[35] 논문 A brain-computer interface (BCI) for the locked-in: comparison of different EEG classifications for the thought translation device 2003-03
[36] 논문 Higher power of sensorimotor rhythm is associated with better performance in skilled air-pistol shooters https://linkinghub.e[...] 2017-09
[37] 논문 Establishing a time-line of word recognition: evidence from eye movements and event-related potentials 1998-07
[38] 논문 Longitudinal sleep EEG trajectories indicate complex patterns of adolescent brain maturation 2013-02
[39] 논문 Methods to Improve the Spatial Resolution of EEG
[40] 논문 Review on solving the inverse problem in EEG source analysis 2008-11
[41] 웹사이트 Presence research and EEG http://www-dept.cs.u[...] 2013-08-24
[42] 서적 2020 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC) 2020
[43] 논문 Fostering inclusion in EEG measures of pediatric brain activity 2024-04
[44] 논문 Simultaneous Functional Magnetic Resonance Imaging and Electrophysiological Recording
[45] 논문 Acquiring simultaneous EEG and functional MRI 2000-11
[46] 논문 Correlations and dissociations between BOLD signal and P300 amplitude in an auditory oddball task: a parametric approach to combining fMRI and ERP 2002-05
[47] 논문 EEG-correlated fMRI of human alpha activity 2003-08
[48] 간행물 Method and apparatus for reducing contamination of an electrical signal
[49] 논문 Simultaneous EEG/functional magnetic resonance imaging at 4 Tesla: correlates of brain activity to spontaneous alpha rhythm during relaxation 2008-10
[50] 논문 Simultaneous MEG and EEG source analysis 2001-07
[51] 논문 Combined EEG/MEG can outperform single modality EEG or MEG source reconstruction in presurgical epilepsy diagnosis
[52] 논문 The thalamus as the generator and modulator of EEG alpha rhythm: a combined PET/EEG study with lorazepam challenge in humans 2004-06
[53] 서적 A Study on Mental State Classification using EEG-based Brain-Machine Interface https://www.research[...] 9th international Conference on Intelligent Systems 2018 2018-12-03
[54] 서적 Mental Emotional Sentiment Classification with an EEG-based Brain-Machine Interface https://www.disp-con[...] The International Conference on Digital Image and Signal Processing (DISP'19) 2018-12-03
[55] 논문 Thalamocortical dysrhythmia detected by machine learning 2018-03
[56] 논문 The human brain in numbers: a linearly scaled-up primate brain
[57] 서적 Handbook of EEG Interpretation Demos Medical Publishing 2008
[58] 서적 Electric fields of the brain: The neurophysics of EEG https://books.google[...] Oxford University Press
[59] 서적 Biological psychology Worth 2006-10-03
[60] 논문 Frequency-band coupling in surface EEG reflects spiking activity in monkey visual cortex 2009-10
[61] 논문 The spatial location of EEG electrodes: locating the best-fitting sphere relative to cortical anatomy 1993-01
[62] 논문 Guideline seven: a proposal for standard montages to be used in clinical EEG. American Electroencephalographic Society 1994-01
[63] 논문 EEG background activity described by a large computerized database 2004-03
[64] 논문 A method to standardize a reference of scalp EEG recordings to a point at infinity 2001-11
[65] 논문 The spline-Laplacian in clinical neurophysiology: a method to improve EEG spatial resolution 1991-10
[66] 논문 A dry electrode for EEG recording https://zenodo.org/r[...] 2019-12-10
[67] 학위논문 Active Micromachined Scalp Electrode Array for Eeg Signal Recording University of California, Davis
[68] 잡지 The Next Brainiacs https://www.wired.co[...] 2001-08
[69] 논문 Carbon nanofiber-filled conductive silicone elastomers as soft, dry bioelectronic interfaces
[70] 논문 Novel semi-dry electrodes for brain-computer interface applications 2016-08
[71] 논문 Multichannel EEG with novel Ti/TiN dry electrodes 2015-01-01
[72] 웹사이트 Dry EEG Headsets | Products | CGX https://www.cgxsyste[...] 2020-02-13
[73] 웹사이트 Dry EEG Technology https://www.cgxsyste[...] CGX LLC 2020-02-13
[74] 논문 Detection of high-frequency oscillations by hybrid depth electrodes in standard clinical intracranial EEG recordings 2014
[75] 논문 Contributions of principal neocortical neurons to magnetoencephalography and electroencephalography signals 2006-09
[76] Hardcover Cognitive Psychology and Its Implications Worth 2004-10-22
[77] 논문 Relations between EEG phenomena and potentials of single cortical cells. I. Evoked responses after thalamic and erpicortical stimulation 1966-01
[78] 서적 Rhythms of the brain Oxford University Press
[79] 논문 Ellen R. Grass Lecture: extraordinary EEG 2014-03
[80] 논문 Comparative analysis of event-related potentials during Go/NoGo and CPT: decomposition of electrophysiological markers of response inhibition and sustained attention 2006-08
[81] 논문 A Quantitative Electrophysiological Biomarker of Duplication 15q11.2-q13.1 Syndrome 2016-12
[82] 논문 Gamma and beta neural activity evoked during a sensory gating paradigm: effects of auditory, somatosensory and cross-modal stimulation 2006-11
[83] 논문 Crossmodal effect with rubber hand illusion and gamma-band activity 2007-05
[84] 논문 "[Electrocorticographic study of the reactivity of rolandic rhythm]"
[85] 논문 EEG evidence for mirror neuron dysfunction in autism spectrum disorders 2005-07
[86] 논문 Meditation states and traits: EEG, ERP, and neuroimaging studies 2006-03
[87] 논문 Mechanisms of modafinil: A review of current research 2007-06
[88] 논문 Alpha rhythms as physiological and abnormal phenomena 1997-06
[89] 논문 Multiplicity of the alpha rhythm in normal humans 2001-07
[90] 논문 Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles 1999-11
[91] 논문 Functional plasticity before the cradle: a review of neural functional imaging in the human fetus 2013-11
[92] 웹사이트 The MacIver Lab http://www.stanford.[...] Stanford University 2006-12-16
[93] 논문 Removal of Artifacts from EEG Signals: A Review 2019-02
[94] 논문 EEG-Based Neurohaptics Research: A Literature Review 2020
[95] 논문 Removal of ocular artifact from the EEG: a review 2000-02
[96] 서적 Introduction to EEG and evoked potentials J. B. Lippincott Co.
[97] 논문 Removal of Muscle Artifacts From the EEG: A Review and Recommendations https://ieeexplore.i[...] 2019-07-15
[98] 간행물 Brain-Computer Interface IntechOpen 2022-12-20
[99] 논문 Altered temporal correlations in parietal alpha and prefrontal theta oscillations in early-stage Alzheimer disease 2009-02
[100] 논문 Decoding Covert Speech From EEG-A Comprehensive Review 2021
[101] 논문 Traumatic brain injury detection using electrophysiological methods 2015
[102] 논문 Distinction in EEG slow oscillations between chronic mild traumatic brain injury and PTSD 2016-08
[103] 웹사이트 Study: EEG can help tell apart PTSD, mild traumatic brain injury https://www.research[...] 2019-10-09
[104] 뉴스 Mind Games http://www.economist[...] The Economist 2010-08-12
[105] 뉴스 Mind reading is on the market https://www.latimes.[...] 2010-08-08
[106] 웹사이트 Brains-on with NeuroSky and Square Enix's Judecca mind-control game https://www.engadget[...] Engadget 2010-12-02
[107] 웹사이트 New games powered by brain waves https://web.archive.[...] Physorg.com 2010-12-02
[108] 뉴스 Toy trains 'Star Wars' fans to use The Force https://www.usatoday[...] 2010-05-01
[109] 웹사이트 News – NeuroSky Upgrades SDK, Allows For Eye Blink, Brainwave-Powered Games http://www.gamasutra[...] Gamasutra 2010-12-02
[110] 웹사이트 NeuroSky MindWave Brings Brain-Computer Interface to Education http://www.ubergizmo[...] Ubergizmo 2015-05-18
[111] 웹사이트 NeuroSky MindWave Sets Guinness World Record for "Largest Object Moved Using a Brain-Computer Interface" https://web.archive.[...] NeuroGadget 2011-06-02
[112] 웹사이트 Product Launch! Neurosync – The World's Smallest Brain-Computer-Interface http://www.prnewswir[...] 2015-07-15
[113] 웹사이트 APP – Macrotellect http://o.macrotellec[...] 2016-12-08
[114] 웹사이트 510(k) Premarket Notification https://www.accessda[...] 2021-11-12
[115] 웹사이트 BioSerenity receives FDA clearance for EEG wearable device system https://neuronewsint[...] 2021-11-12
[116] 논문 The age of neuroelectronics https://web.archive.[...] The New Atlantis
[117] 논문 Alpha neurofeedback training improves SSVEP-based BCI performance 2016-06-01
[118] 웹사이트 Mind over matter: Brain waves control Asimo http://search.japant[...] 2009-04-01
[119] 웹사이트 This brain test maps the truth https://timesofindia[...] 2021-04-14
[120] 간행물 Brain Signature Profiling In India: Its Status As An Aid In Investigation And As Corroborative Evidence-As Seen From Judgments. https://web.archive.[...] 2009-11-01
[121] 논문 Brain Fingerprinting, Scientific Evidence, and "Daubert": A Cautionary Lesson from India https://www.jstor.or[...] 2019-03-20
[122] 논문 Wearable electroencephalography. What is it, why is it needed, and what does it entail?
[123] 논문 The in-the-ear recording concept: user-centered and wearable brain monitoring 2012-11-01
[124] 논문 A review of classification algorithms for EEG-based brain-computer interfaces: a 10 year update 2018-06-01
[125] 논문 Machine-learning-based diagnosis of schizophrenia using combined sensor-level and source-level EEG features 2016-10-01
[126] 논문 High-performance detection of epilepsy in seizure-free EEG recordings: A novel machine learning approach using very specific epileptic EEG sub-bands https://aisel.aisnet[...] 2021-01-13
[127] 논문 A novel multi-modal machine learning based approach for automatic classification of EEG recordings in dementia 2020-03-01
[128] 논문 A Multivariate Approach for Patient-Specific EEG Seizure Detection Using Empirical Wavelet Transform 2017-09-01
[129] 논문 Weak supervision as an efficient approach for automated seizure detection in electroencephalography 2020-04-20
[130] 논문 Real-time Inference and Detection of Disruptive EEG Networks for Epileptic Seizures 2020-05-01
[131] 논문 The future of seizure detection 2018-03-01
[132] 논문 How to develop machine learning models for healthcare 2019-05-01
[133] 논문 Stop Explaining Black Box Machine Learning Models for High Stakes Decisions and Use Interpretable Models Instead 2019-05-01
[134] 논문 Adolf Beck: a forgotten pioneer in electroencephalography 2014
[135] 논문 Ein Versuch der Registrierung der elektrischen Gehirnerscheinungen
[136] 논문 Hans Berger (1873–1941), Richard Caton (1842–1926), and electroencephalography 2003-01-01
[137] 간행물 The origins of EEG. https://web.archive.[...] 2010-11-27
[138] 논문 The Electro-Encephalogram in Epilepsy and in Conditions of Impaired Consciousness 1935-12-01
[139] 뉴스 Beckman Instruments Supplying Medical Flight Monitoring Equipment https://historycolle[...] 2019-08-07
[140] 서적 ICT Innovations 2012 Springer 2013
[141] 논문 Cellular expression of connexins in the rat brain neuronal localization, effects of kainate-induced seizures and expression in apoptotic neuronal cells
[142] 논문 The origin of the berger rhythm 1935
[143] 간행물 1203 Cite jis
[144] 서적 The electric fields of the brain Oxford University Press
[145] 문서 国際10-20法の電極配置位置は以下のように決められる。まず鼻根(N)と[[後頭極]](I)を結ぶ線を10%、20%、20%、20%、20%、10%に分割し、前頭部から順にFpz,Fz,Cz,Pz,Ozとする。外耳孔または耳介前点(耳珠のすぐ前方で頬骨根部に触れる陥凹部)をA1(左)、A2(右)としN、I、Aを結ぶ線をつくる。Aから10%だけCzに向かう点がT3とT4である。T3,T4とFpz、Ozを結ぶ線を作り、左右にNから10%、20%、20%、20%、20%、10%と分割する。左ならば、N側から順にFpz,Fp1,F7,T3,T5,O1,Ozとなる。T3、T4から20%Czに向かうとC3、C4となる。この点は中心溝直上と考えられている。F7,Fz,F8を結ぶ線でFzとF7の中点がF3、FzとF8の中点がF4である。T5,Pz,T6を結ぶ線でPzとT5の中点がP3、PzとT6の中点がP4である。Fpz、Ozに探査電極は張らないので、基準電極をA1,A2に張る場合は21個の電極を張ることになる。'''正中を示すzはzeroであり、奇数ならば左側、偶数ならば右側というルールになっている。'''各電極は以下のようにも呼ばれる。
[146] 문서 βとγ帯域の境界の周波数は28Hzとするものなど諸説ある。
[147] PDF 脳波を楽しく読むためのミニガイド http://www.med.kyush[...] 九州大学大学院医学研究院臨床神経生理学教室 2001-02-01
[148] 논문 脳波位相同期解析による視知覚の研究
[149] 뉴스 【Disruption 断絶の先に】第8部 となりのロボ(3)あなたの一念、ロボを動かす https://www.nikkei.c[...] 日本経済新聞 2019-11-20
[150] 저널 特集:「生体センシング入門」 http://www.kumikomi.[...] CQ出版 2015-04
[151] 저널 뇌파 계측 http://toragi.cqpub.[...] CQ출판 2013-10
[152] 서적 Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields https://archive.org/[...] Lippincott Williams & Wilkins
[153] 서적 Handbook of EEG interpretation Demos Medical Publishing
[154] 웹인용 EEG https://www.nlm.nih.[...]
[155] 서적 Laboratory tests and diagnostic procedures https://archive.org/[...] Elsevier 2013
[156] 저널 Adolf Beck: A Forgotten Pioneer In Electroencephalography 2014
[157] 저널 Ein Versuch der Registrierung der elektrischen Gehirnerscheinungen
[158] 저널 Hans Berger (1873-1941), Richard Caton (1842-1926), and electroencephalography
[159] 웹사이트 The Origins of EEG http://www.bri.ucla.[...] 2002
[160] 저널 THE ELECTRO-ENCEPHALOGRAM IN EPILEPSY AND IN CONDITIONS OF IMPAIRED CONSCIOUSNESS http://dx.doi.org/10[...] 1935-12-01
[161] 저널 The concept of the epileptogenic zone: A modern look at Penfield and Jasper's views on the role of interictal spikes http://www.epileptic[...]
[162] 저널 The Human Brain in Numbers
[163] 서적 Handbook of EEG Interpretation Demos Medical Publishing
[164] 서적 Electric fields of the brain: The neurophysics of EEG https://books.google[...] Oxford University Press
[165] 서적 Biological psychology https://archive.org/[...] Worth 2006-10-03
[166] 저널 Frequency-Band Coupling in Surface EEG Reflects Spiking Activity in Monkey Visual Cortex
[167] 인용 Neural and cortical analysis of swallowing and detection of motor imagery of swallow for dysphagia rehabilitation—A review 2016
[168] 저널 Decoding human swallowing via electroencephalography: a state-of-the-art review 2015-09-15
[169] 저널 Time–frequency analysis of the EEG mu rhythm as a measure of sensorimotor integration in the later stages of swallowing 2016-07
[170] 저널 Methodological reporting behavior, sample sizes, and statistical power in studies of event-related potentials: Barriers to reproducibility and replicability http://psyarxiv.com/[...] 2019
[171] 저널 Continuous EEG Monitoring in the Intensive Care Unit: Early Findings and Clinical Efficacy
[172] 저널 Technical Tips: MRI Compatible EEG Electrodes: Advantages, Disadvantages, And Financial Feasibility In A Clinical Setting 2012
[173] 저널 Magnetoencephalography-theory, instrumentation, and applications to noninvasive studies of the working human brain https://aaltodoc.aal[...]
[174] 콘퍼런스 Automatic detection of EEG artifacts arising from head movements
[175] 저널 Adult claustrophobia, anxiety and sedation in MRI
[176] 논문 The role of magnetic susceptibility in magnetic resonance imaging: MRI magnetic compatibility of the first and second kinds
[177] 논문 The PET Radioligand \11C]MePPEP Binds Reversibly and with High Specific Signal to Cannabinoid CB1 Receptors in Nonhuman Primate Brain
[178] 서적 The Psychophysiology of Thinking: Studies of Covert Processes
[179] 논문 A brain–computer interface (BCI) for the locked-in: Comparison of different EEG classifications for the thought translation device
[180] 논문 Longitudinal sleep EEG trajectories indicate complex patterns of adolescent brain maturation
[181] 논문 Methods to Improve the Spatial Resolution of EEG
[182] 웹인용 Presence research and EEG http://www-dept.cs.u[...]
[183] 논문 Simultaneous Functional Magnetic Resonance Imaging and Electrophysiological Recording
[184] 논문 Acquiring Simultaneous EEG and Functional MRI
[185] 논문 Correlations and dissociations between BOLD signal and P300 amplitude in an auditory oddball task: A parametric approach to combining fMRI and ERP
[186] 논문 EEG-correlated fMRI of human alpha activity
[187] 특허 Method and apparatus for reducing contamination of an electrical signal
[188] 논문 Simultaneous EEG/Functional Magnetic Resonance Imaging at 4 Tesla: Correlates of Brain Activity to Spontaneous Alpha Rhythm During Relaxation
[189] 논문 Simultaneous MEG and EEG source analysis
[190] Review Combined EEG/MEG can outperform single modality EEG or MEG source reconstruction in presurgical epilepsy diagnosis
[191] 논문 The thalamus as the generator and modulator of EEG alpha rhythm: A combined PET/EEG study with lorazepam challenge in humans
[192] 서적 A Study on Mental State Classification using EEG-based Brain-Machine Interface https://www.research[...] 9th international Conference on Intelligent Systems 2018 2018-09
[193] 서적 Mental Emotional Sentiment Classification with an EEG-based Brain-Machine Interface https://www.disp-con[...] The International Conference on Digital Image and Signal Processing (DISP'19) 2019
[194] 논문 Thalamocortical dysrhythmia detected by machine learning 2018-03



본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.

문의하기 : help@durumis.com