알파파 자극 제시 후 뇌파의 ICA 및 비선형 분석

Abstract

독립 성분 분석법은 정보 이론을 이용한 신호 처리에 적용되는 이론으로서 일반적으로 미지의 독립 소스의 선형 결합의 결과로부터 원래의 소스를 결정하는 ``blind source separation`` 알고리듬이다. 이 신호 처리 알고리듬을 생체 신호인 뇌파에 적용하여 뇌파의 독립 성분을 분리하였다. 이를 이용하면 특정 뇌파의 성분을 구성하고 있는 독립 성분들의 정보를 얻을 수 있고, 이를 이차원에 투영하여 독립 성분들의 발생 영역에 대한 정보를 얻을 수 있게 된다. 본 논문에서는 알파파 자극 제시 전·후의 뇌파를 독립 성분 분석을 하고 이로부터 분리된 독립 성분들 중 주요 주파수 성분들의 상관 차원과 리아프노프 지수를 구한 후 이 결과의 통계처리를 통해 그의 변화양상을 살펴보았다. 10명의 피험자들에게 알파파 자극 제시 실험을 행하여 뇌파를 측정하고, 이를 독립 성분 분석을 해서 얻은 독립 성분들을 또다시 비선형 분석을 통하여 상관 차원과 리아프노프 지수를 구한 후, 이 값들의 통계 처리를 통해 알파파 자극 제시 전·후의 뇌기능의 변화양상을 살펴보았다. 알파파 자극의 제시는 일시적(episodic), 어의적(semantic) 기억의 과정에 영향이 있는 세타파의 상관 차원과 리아프노프 지수의 증가시킴을 알아내었다. 결국 알파파 자극의 제시는 일시적 기억에 용이한 상태로 뇌를 활성 시킨다는 결론을 내릴 수 있다. 본 논문에서 제시된 바와 같이 독립 성분 분석과 비선형 분석을 함께 사용하면 뇌파의 독립 성분의 카오스적 성질의 측정을 용이하게 할 수 있게 된다.