EEG(Electroencephalogram)란? #

EEG(electroencephalogram, 뇌전도)는 전극을 통해 뇌의 전기적 활동을 기록하는 전기 생리학적 측정 방법과 그 결과를 말한다. 일반적으로는 두피에 전극을 부착하여 신호를 측정하는 경우를 의미한다. 이 신호는 신경 세포 내부에서 발생하는 이온 전류에 의해 유도된 전위의 요동을 측정한 것이며, 환자 진단 시에는 주로 특정 사건이 일어날 때 발생하는 사건 관련 전위나 뇌파의 스펙트럼 밀도를 주로 분석한다.

뇌전증 환자를 대부분 뇌전도의 이상을 통해 진단하며, 수면 장애, 혼수상태, 뇌증, 뇌사 등을 진단할 때도 사용한다. 뇌종양, 뇌졸중 의심 시에 가장 처음으로 진단할 수 있는 도구였으나, MRI, PET 등의 방식이 개발된 이후로는 잘 사용되지 않는다. 공간 분해능은 별로 좋지 않지만, 밀리초 단위의 시간 분해능을 가지고 있다는 특징 때문에 여전히 연구/ 사용되는 도구이다.1

기전 #

뇌에는 수십억 개의 신경 세포들이 있으며, 이는 흥분을 반복하여 전하의 흐름을 만들어낸다. 신경 세포들은 평상시에 휴지 전위를 띄다가, 신호가 들어오면 활동 전위를 통해 전달한다. 이렇게 신호가 전달될 때 신경 세포에서 빠져나온 이온들이 또 다른 이온을 밀어내는 과정이 연쇄적으로 발생하면서 일종의 파동이 발생한다. 이러한 전하의 움직임은 두피에 부착된 금속 전극에도 전파될 수 있으며, 동기화된 수천~수백만 개의 신경 세포의 활동을 종합하여 뇌전도를 측정한다. EEG는 두피에 전극을 부착하여 측정하므로, 주로 피질에서 발생한 신호가 측정된다.

장단점 #

뇌전도는 사건 관련 전위(ERP)에 관한 연구에서 애용되어 넓은 분야에서 연구 방법론 중 하나로 꾸준히 사용된다. 하지만 연구의 재현성이 낮아, 의료계에서 다양한 방식으로 임상 응용하기에는 충분하지 못하다는 평가를 받고 있다. 하지만, 중추청각처리장애나 주의력결핍과다행동장애(ADHD) 등 일부 정신과적 장애를 다루는 데에는 널리 사용되는 추세이다.

장점 #

• 가격이 저렴하다.
• 운용에 특별한 기술자가 필요하지 않아 응급상황에 편리하다.
• 환경에 제약이 거의 없다.
• 시간분해능이 매우 좋다. 시판되는 기구로는 250~2000Hz의 신호를 측정할 수 있다.
• 피험자의 움직임에 영향을 비교적 덜 받으며, 그나마도 상쇄시키는 기술이 많이 개발되었다.
• 소리가 나지 않아 청각과 관련된 오차신호가 덜 발생한다.
• 폐소공포증 환자도 사용할 수 있다.
• 강한 자기장을 필요로 하지 않아 심박조율기 등 금속 보철물을 삽입한 환자에게도 적용 가능할 수 있다.
• 방사선을 사용하지 않는다.
• 원리가 간단하다.
• 두피 겉면에 부착하여 침습적 피해가 전혀 없다.

행동 연구 시 장점

• 외부로 반응이 나타나지 않는 신호에 관해서도 연구할 수 있다.
• 운동 반응을 할 수 없는 피험자에게도 적용 가능하다.
• 피험자가 자극에 집중하지 않아도 감지할 수 있는 경우도 있다.
• 나이를 먹어감에 따라서 뇌의 신호가 바뀐다.

단점 #

• FMRI 등에 비해 공간분해능이 낮다.
• 대뇌 피질 밑에서 발생하는 신호는 감지하기 어렵다.
• PET나 MRS와는 다르게 신경전달물질의 종류를 알 수 없다.
• 두피의 정확한 위치에 전극을 위치시켜야 하며, 전도성이 있는 젤이 계속 증발한다.
• 노이즈가 너무 많아 통계적으로 유의미한 정보를 얻기 위해서는 다량의 데이터가 필요하다.

표준 전극 위치 (Standard Electrode Position) #

뇌전도를 측정하기 위해 전극을 배치할 때는 주로 국제적인 표준 방법인 MCN 방법 또는 10-20 시스템을 활용한다.

10-20 시스템 #

10-20 시스템은 EEG 검사, 수면다원검사 수면 연구 또는 자발적인 실험실 연구와 관련하여 두피 전극의 위치를 설명하고 적용하는 국제적으로 인정된 방법이다. "10"과 "20"은 각각 인접한 전극 사이의 실제 거리가 두개골 전체 전후 또는 좌우 거리의 10%, 20%임을 의미하며, 전체 전극의 개수가 20개 내외이다. 이 방법은 과학적 방법을 사용하여 피험자의 연구 결과(임상 또는 연구)를 편집, 재생산 및 효과적으로 분석 및 비교할 수 있도록 표준화된 테스트 방법을 유지하기 위해 개발되었다.

10-20 System 2

MCN #

MCN(Modified Combinatorial Nomenclature)은 10-20 시스템보다 고해상도로 측정하는 국제적인 시스템이다. 더 많은 전극으로 더 자세한 EEG를 기록할 때, 기존 10-20 시스템 중간 사이트를 채우는 10% 분할을 사용하여 전극이 추가된다. 이 MCN 시스템은 10%, 20%, 30%, 40%, 50%를 나타내는 왼쪽 반구에 대해 1, 3, 5, 7, 9를 사용한다. 추가 문자 코드를 도입하면 중간 전극 사이트의 이름을 지정할 수 있다. 이러한 새로운 문자 코드는 반드시 기본 대뇌 피질의 영역을 가리키는 것은 아니다.

MCN System 3

마치며 #

EEG는 다른 뇌영상 기술에 비해서는 공간 분해능과 재현성이 낮기는 하지만, 시간 분해능이 좋고 그 방식이 다른 기술에 비해 간단하여 다른 영상 기술과 함께 정신 의학 분야에 여전히 널리 사용되고 있다.

특히 EEG 데이터는 비침습적으로 뇌파를 측정할 수 있다는 장점 때문에, 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에 자주 활용되고 있다4. 최근에는 EEG를 활용하여 음악을 작곡하거나[5], 이미지를 재구성하며[6], 나아가 인공지능 머신의 의사결정 성능을 향상 시키는 시스템을 개발하는 데[7]에도 활용되고 있다. EEG의 활용 범위는 인공지능과 접목되어 더욱이 확장될 것으로 보인다.

Reference #

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Electroencephalography
2. https://en.wikipedia.org/wiki/10–20_system_(EEG)#/media/File:21_electrodes_of_International_10-20_system_for_EEG.svg
3. https://en.wikipedia.org/wiki/10–20_system_(EEG)#/media/File:EEG_10-10_system_with_additional_information.svg
4. Zehong Cao, A review of artificial intelligence for EEG‐based brain−computer interfaces and applications, Brain Science Advances 2021 6:3, 162-170
5. 하민혁 외 1인, Development of AI Composition Game using EEG, 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제29권 제 2호
6. http://scimonitors.com/ai-뇌파로-인간-시각-이미지-재구성/
7. https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=25352