휴식상태 EEG 네트워크·복잡도 기반 정신질환 구분 연구

Resting-state EEG network and complexity-based mental disorder differentiation research

연구 내용

휴식상태 EEG에서 그래프 이론 기반 기능 연결성과 멀티스케일 엔트로피를 계산하고, 질환 간 네트워크 차이 및 자살시도-자살사고 구분 단서를 도출하는 연구

본 분야는 휴식상태 EEG를 이용해 피질 수준의 기능 연결성과 뇌신호 복잡도를 정량화합니다. 소스 수준 그래프 특성(강도, 군집계수, 경로길이)을 주파수 대역별로 비교하여 양극성장애와 주요우울장애 간 네트워크 변화의 패턴 차이를 확인합니다. 아울러 다중 스케일 엔트로피로 분열/복잡도 지표를 산출하여 조현병과 양극성장애의 생리적 구분 단서를 탐색합니다. 또한 휴식상태 EEG 기반 군집 분석으로 자살시도와 자살사고의 감별 가능성을 평가함으로써 진단·위험평가로의 확장을 목표로 합니다.

관련 프로젝트

0건

연구 흐름

초기 연구는 휴식상태 EEG 소스 기반 네트워크 분석으로 성인 ADHD에서 피질 네트워크의 이상 양상을 확인하는 데 초점이 맞춰졌습니다. 이후 양극성장애와 주요우울장애를 대상으로 그래프 이론 지표를 주파수 대역별로 비교하며, 전역 변화와 국소 노드 변화의 차이를 구체화했습니다. 이어서 조현병과 양극성장애를 대상으로 신호 복잡도 지표(멀티스케일 엔트로피)를 적용해 분류 단서를 도출했으며, 최근에는 자살시도와 자살사고의 구분을 위한 휴식상태 네트워크 기반 감별 연구로 확장하는 흐름을 보입니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

휴식상태 EEG 기반 진단 보조
BD-MDD 네트워크 차이 판별
조현병-양극성장애 구분 지표
자살 위험평가 보조모델
주파수 대역별 바이오마커 지도
소스 수준 그래프 분석 자동화
임상 추적 모니터링 지표
질환 아형 분류 프레임
복잡도 기반 EEG 특징 추출
정신의학 의사결정 지원 체계