뇌전증의 진단과 관리에 있어 뇌파검사(EEG)는 핵심적인 역할을 수행하지만, 전통적인 기법은 다수의 전극을 요구하여 환자에게 시간 소요와 부담을 초래한다. 이를 극복하기 위해 일부 연구에서는 채널 수를 줄이려는 시도를 제안하였으나, 대개 환자별 선택이 필요하여 일반화 가능성이 제한된다. 본 연구는 발작 전기(preictal) 기간 동안의 채널 선택을 위한 새로운 네트워크 기반 접근법을 제시한다. 우리는 고려대학교 안암병원에서 뇌전증 환자 33명으로부터 수집한 1078개의 발작 전기 EEG 신호를 사용하였다. 이 신호들을 기반으로 기능적 연결성 네트워크(functional connectivity network)를 구축하고, Pearson 상관계수로 선택된 채널의 네트워크 특성과 전체 네트워크 특성 간의 상관관계를 평가하였다. 그 결과, 각 반구에 4개씩으로 구성되며 정중선(midline) 전두 및 두정부 영역에 위치한 8개 채널로 이루어진 네트워크가 전체 네트워크와 높은 상관을 나타내는 것으로 확인되었다. 또한 본 방법을 공개된 Siena 데이터베이스에 적용했을 때도 유사한 결과가 관찰되었다. 이러한 결과는 발작 전기 단계에서 정중선 전두 및 두정부 영역의 채널을 선택하는 것이 전체 네트워크의 특성을 효과적으로 보존함을 시사한다. 이는 본 연구에서 제안한 채널 감소 접근법이 뇌 네트워크와 관련된 다양한 질환에 대한 이해를 증진하는 데뿐만 아니라, 임상 환경에서 환자의 편안함과 효율을 향상시킬 수 있음을 의미한다.

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