Network Analysis in Neurologic and Psychiatric Disorders: Investigating the Utility of Functional Connectivity for Biomarkers = 신경학적 및 심리적 장애의 네트워크 분석: 기능적 연결성의 바이오마커에 대한 유용성 검증
저자
발행사항
서울 : 고려대학교 대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(박사)-- 고려대학교 대학원 : 뇌공학과 뇌공학전공 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
162 p ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Dong-Joo Kim
UCI식별코드
I804:11009-000000278920
DOI식별코드
소장기관
복잡한 행동을 수행하기 위해서 수반되는 다양한 영역의 뇌 활동과 뇌 영역이 유기적으로 상호작용하는 것을 기능적 연결이라고 한다. 뇌의 기능적 연결성 분석은 다양한 영역의 상호작용을 보다 자세하게 연구할 수 있도록 도와주는 방법이다. 이러한 분석을 수행하기 위해서는 높은 시간 분해능을 가지고 있는 뇌전도(Electroencephalography, EEG)를 이용하여 뇌의 전기적인 활동성을 측정하는 것이 널리 사용되고 있다. 스트레스가 많은 외부 환경에 노출되어 있는 환경과 다양한 신경 질환들은 정상적인 뇌의 기능 저하를 유발하는 요소이다. 이렇게 뇌 기능의 저하로 인해 다양한 행동을 수행하는데 있어 뇌 영역 간의 상호작용에 문제가 발생할 수 있고, 이로 인해 기능적 연결성의 변화가 나타날 수 있다. 그러므로 이론적으로 뇌 기능적 연결성 분석은 뇌의 기능을 평가하는데 유용한 기술이라 할 수 있다. 그러나 스트레스나 신경계 질환에 오랫동안 노출되어 있는 피험자들에게 EEG의 단점으로 인한 불편함을 야기할 뿐만 아니라, 환경적 요인의 통제의 어려움 등으로 기능적 연결성에 대한 분석은 초기 단계에 머물러 있다. 본 논문은 이러한 문제와 관련하여 일련의 연구를 서술하고자 한다.
첫 번째 연구는 군사훈련에 참여하는 장병들을 대상으로 스트레스를 줄이고, 훈련의 성과를 높이기 위한 마음챙김 훈련의 효과를 검증하는 것이다. 모든 피험자들은 마음챙김 훈련을 수행하는 동안 심전도(Electrocardiography, ECG)와 EEG를 측정하였다. 감정 통제와 관련이 있는 전두엽 알파 비대칭과 자율신경계의 균형을 나타내는 심박변이도는 오랜 기간동안 마음챙김 훈련을 수행하면 점진적으로 증가하는 것을 확인하였다. 이러한 변화는 최종적으로 기구 강화 훈련 평가에서 훈련 성과의 증대로 이어졌다. 이러한 훈련 성과는 마음챙김 훈련을 통해 변화된 자율신경계의 균형이 감정통제에 영향을 끼쳐 훈련의 성취도에 반영되는 매개효과를 검증할 수 있었다. 이러한 매개효과는 중간선 전두엽과 오른쪽 섬엽을 포함하고 있는 오른쪽 측두엽과 기능적 연결성의 강화로 인해 나타날 수 있다는 것을 기능적 연결성 분석으로 교차 검증하였다.
두 번째 연구는 오랜 기간 동안 상지 움직임에 제약이 있는 편마비 환자의 오른쪽 상지 움직임 상상을 수행하는 동안 나타나는 기능적 연결성 차이에 대해 분석하였다. 움직임 상상을 수행하는 일차 움직임 피질과 운동감각 피질의 활동은 실제 움직임 실행과 유사하게 나타나는 것으로 알려져 왔다. 그러나 다양한 신경계 질환에 의해서 마비가 있으면 움직임을 조절하는 활동성이 둔화된다. 그러므로 마비의 위치에 따라 뇌의 활동성의 차이를 고려해야 할 것이다. 편마비와 관련한 뇌 활동성 패턴을 관찰하기 위해서 오른쪽 상지 움직임을 상상하는 동안에 측정된 EEG 신호를 분석하였다. 이벤트 관련 비동기화(Event-related desynchronization, ERD)에서는 편마비로 인해 마비된 상지의 움직임을 상상하는 동안에 동측에 비해 이측 영역에서 크게 활성화되는 것을 보였다. 오른쪽 상지의 움직임이 제한된 편마비 환자 모두에서 네트워크 기반의 그래프 지표인 Eigenvector centrality는 뇌 양 반구 사이에 증가된 연결로 인해 차이가 발생하였다. 이로 인해 마비된 상지의 복잡한 움직임 상상 시 나타나는 네트워크 기반의 특징의 차이가 줄어들어 기계학습을 통한 피험자 의도 분류의 성능 또한 낮아지는 것이 확인되었다.
마지막으로 소개할 연구는 뇌전증 환자의 기능적 연결성을 기반의 네트워크 분석을 통해서 최적의 최소 채널을 선택할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. EEG 연구의 사용자의 편리함과 일반화 사이에서 효율적으로 작동할 수 있도록 채널을 선택할 수 있는 기술에 대한 다양한 접근이 필요하다. 기존의 많은 연구에서 발전된 기계학습을 기반으로 최적의 최소채널을 선택하는 연구를 진행하였으나, 앞서 언급한 편리함에서는 직관적이지 못하다는 단점을 가지고 있다. 그렇기 때문에 이 연구에서는 그래프 분석을 통해서 최적의 최소 채널을 선택하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 서로 다른 발작 위치를 가지고 있는 뇌전증 환자를 대상으로 좌우 양반구의 중간선 전두엽과 두정엽에서 4개의 전극 쌍을 선택할 수 있었다. 이렇게 선택된 양 반구의 4개의 채널 쌍은 기본적인 19 채널의 EEG 기반의 네트워크가 가지고 있는 그래프 특정을 보존하면서 최적의 채널로 줄일 수 있었다.
본 연구에서는 다양한 환경에 노출되어 있는 뇌 네트워크의 정량적 분석을 통해서 비임상과 임상환경에서 뇌 건강을 관찰할 수 있는 지표를 제안하였다. 비임상 환경에서는 뇌의 네트워크 관점에서 극심한 스트레스 상황에서 뇌의 기능의 변화를 관찰하는데 유용하다는 점을 검증하였다. 뿐만 아니라 임상환경에서는 마비에 의해 기능의 변화를 정량적으로 분석할 수 있어 재활의 지표로써 사용할 수 있는 바이오마커의 활용도를 검증하였다. 이것은 많은 수의 전극을 사용해야 하는 EEG의 단점을 극복할 수 있을 뿐만 아니라 뇌의 상태의 변화를 감지할 수 있다는 것을 보여주었다. 이러한 점은 임상의의 EEG의 사용에 실질적인 도움이 될 것이다. 결과적으로 뇌 네트워크 기반의 바이오마커는 뇌를 포함한 신경학 및 정신과적 질환에 폭넓은 영감을 줄 것으로 생각된다.
Execution of complex tasks involves the activation of multiple regions of the brain, and the interaction between these regions is called functional connectivity. Brain Functional Connectivity Analysis (FCA) allows for a detailed investigation of the interactions between different brain regions. In this endeavour, electroencephalography (EEG) is widely used due to its ability to measure the electrical activity of the brain with high temporal resolution. Diseases or prolonged exposure to a stressful external environment can significantly affect normal brain function, and such declines in brain function can induce changes in the brain network, which could manifest as changes in functional connectivity. Thus, theoretically, FCA could be a valuable tool for evaluating intact brain functions. However, the actual measurement of functional connectivity in subjects under prolonged stress or disease conditions has been rarely reported, which is at least partially due to the inconvenience of EEG measurement itself. This thesis provides a series of studies pertaining to this issue.
The first study attempted to evaluate the effects of mindfulness training (MT) on stress reduction and training performance in military personnel undergoing extreme stress training. It measured the status of the brain network during the training. Frontal lobe alpha asymmetry, representing emotional regulation, and heart rate variability (HRV), representing autonomic balance, increased over time. It was observed that these changes affected performance in parachute training. Further analyses revealed that alpha asymmetry fully mediated the relationship between HRV and parachute landing fall training performance. This mediating effect may be emerged to be due to an increase in functional connectivity between the midline frontal lobe and the right temporal lobe insular cortex during MT.
Second, a study was conducted to observe differences in the functional connectivity of the brain through motor imagery of the right upper limb in hemiplegic patients with long-term upper limb movement impairment. It is widely recognized that the pattern of brain activity in the primary motor cortex and sensorimotor cortex during motor imagery is similar to that during motor execution/imagery. However, in individuals paralyzed by various neurological diseases, the activation of motor control areas is attenuated. Therefore, differences in brain activation based on the site of paralysis should be considered. To investigate brain activation patterns associated with hemiplegia, EEG-acquired brain activation patterns during motor imagery of the right upper limb were analysed. Event-related desynchronization (ERD) was enhanced in the ipsilateral regions compared to the contralateral regions after imagined movement of the limb affected by hemiplegia. Reduced differences in eigenvector centrality were observed in all subjects, likely reflecting altered brain networks due to increased connectivity on both sides of the brain. Further, reduced differences in several network-based features following motor imagery of the affected limb were found, which may have led to reduced accuracy of intention classification using machine learning.
Lastly, a network analysis based on the functional connectivity of the brain in patients with epilepsy provided the basis for developing an optimal channel selection algorithm. The trade-off between subject comfort and generalizability in EEG research suggests the need for a more nuanced approach to channel selection that balances both factors. Several approaches have been proposed in this endeavour, and the vast majority of such attempts rely on advanced machine learning techniques. Instead, this study employed graph analysis to derive the most relevant channels. From the EEG recordings of epilepsy patients with different foci, the proposed approach was able to identify paired four channels in both hemispheres of the midline frontal and parietal regions. The characteristics of the global network obtained from the standard 19 EEG channels were well-preserved even after a significant reduction in EEG electrodes.
By quantitatively analyzing the brain networks of subjects exposed to different environments, this thesis may provide metrics to monitor brain health in both non-clinical and clinical settings. In the non-clinical realm, it may be possible to monitor changes in brain function in response to stress from a brain network perspective. In clinical settings, the ability to quantify modulation in brain function caused by paralysis may be useful as an indicator of rehabilitation. It may also be possible to overcome the shortcomings of EEG, such as multichannel problems, and detect phase changes in brain states. This will improve the practicality of EEG in clinical settings. As a result, brain network-based biomarkers will provide broader insights into neurological and psychological
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