뇌파 기초

 　

　

뇌전위 또는 뇌파는 머리 표면에서 발생하는 전기적 포텐셜이며 이것의 근원은 흥분뉴런의 세포막을 투과해 지나가는 이온들에 의해 발생하는 전류이다. 이들 신경조직은 전도성 매질에 둘러싸여 있기 때문에 뉴런에서 발생한 전류는 머리 표면에 까지 형성되어 옴의 법칙에 의해 전위가 나타난다. 뇌와 관련된 전기 현상을 최초로 발견한 것은 1875년 Richard Caton에 의해서이며, 노출된 동물의 뇌에서 전류를 검출하였다. 사람의 머리 표면에서의 전위를 처음 측정한 것은 1928년 Hans Berger에 의해서이며, 이후 많은 실험실에서 참여하여 그 측정 기술이 급속히 향상되었고, 여러가지 해석 방법이 시도되었다. 그 중에 -파, -파, -파, -파 등의 흔히 알려진 주파수 분석법 등이 있다.

뇌전위의 발생 기작.

　

  1. Generator of EEG

대뇌피질 Pyramidal cell의 EPSP(Excitatory Post Synaptic Potential) 와 IPSP(Inhibitory Post Synaptic Potential),

그림 참조.

　

2) Rhythmical EEG Activity

동물실험에 의해 밝혀진 뇌 전위 진동의 근간.

  1. 시상(thalamus)의 중간(medial)영역과 intralaminar영역의 nonspecific nuclei 에 반복적인 전기자극을 가하면 피질 전체적으로 진동 활동이 나타난다.
  2. 시상의 측면부의 specific nuclei에 반복적인 전기 자극을 가하면 국소 대뇌피질에서 진동이 나타난다.
  3. 시상과 피질 연결을 외과적으로 차단하면 시상에서는 전기진동이 유지 되지만 대뇌피질에서는 진동이 관찰되지 않는다.
  4. 시상 밑부분의 뇌간을 절단한 경우 sleep spindle에 영향을 주지 않는다.

　

위의 결과들을 종합하면 EEG의 진동 특성은 시상의 Pacemaker cell에 크게 의존함을 추측할 수 있다.

　

Pacemaker Theory - Andersen & Anderson에 의해 제안된 이론(1968년).

그림 참조.

시상의 ThalamoCortical Relay(TCR) Neurons 과 Inhibitrary interneurons 이 Rhythmical EEG Activity에 결정적인 영향을 준다.

이후의 연구에 의하면 시상과 피질의 좀더 복잡한 상호작용이 EEG rhythm에 관여함도 밝혀졌다.

Pacemaker Theory의 반론.

　

뇌간 망상체(Reticular Formation)가 뇌전위 리듬에 미치는 영향.

그림 참조

뇌간 망상체는 모든 sensory system과 피질 영역에서 신호 입력을 받고, 피질의 모든 영역으로 출력을 보낸다(피질로의 직접적인 연결도 있고 간뇌를 경유한 연결도 있다 ).

뇌간 망상체는 직접적으로 피질의 뉴런에 작용 할 수도 있고, 시상의 뉴런에 작용하여 EEG rhythm을 변화시킬 수 있다.

뇌간망상체의 활동을 강하게 하든 약하게 하든 rhythmical cortical activity를 없앤다.

실제 사람의 경우에도 놀람, 집중이나 졸음, 수면 등이 rhythmical cortical activity를 없앤다.

뇌간 망상체가 파괴된 경우에는 rhythmical slow wave가 출현한다.

　

시상과 대뇌피질의 연결섬유


시상의 반응은 대뇌피질로 투사되고 뇌 전위에 흔적을 남긴다.

뇌파측정기는 현재 많은 병원에서 간질 및 기타 중추신경계의 병변 진단에 필수적으로 사용되고 있으며, 또한, 뇌기능 연구에 있어서 유용한 장비이다.대부분의 뇌파측정기는 보통 입력이 8채널에서 21채널이고, 각각의 전극에서의 측정신호를 chart -recorder로 시간적으로 변화하는 파형만을 출력하는 아날로그 방식이 대부분이다. 그러나, 임상적 유용성 및 뇌기능 연구에 있어서 적절하기 위해서는, 디지탈신호처리가 가능하도록 컴퓨터와의 인터페이싱은 필수적으로 요구되고 있다. 또한, 사람에게 특정한 자극이 주어진 후에 발생되는 뇌 유발전위(EP : Evoked Potential, ERP : Event Relate Potential)는 임상적으로 지각계로의 상해 발견, 지각능력의 유무를 판별함에 있어서 중요하기 때문에, 유발전위를 발생하기 위한 stimulator도 필수적이다.

ERP의 분석방법으로는 이상파형의 검출 등은 루틴하게 되어 있고, 카오스이론에 의한 분석[2] 등이 최근에 제시되는 한편, 흥분뉴런군의 위치를 시간적으로 추적하는 기술로써 쌍극자 추적법이 있다[3][4].

사람의 인지과정에 따른 흥분뉴런군의 위치추적은 뇌의 기능국재설과 관련하여 뇌연구에서 가장 중요한 연구분야중의 하나이며, 뇌전위 측정에 의한 것 뿐만이 아니라, 뇌자기장 검출에 의한 MEG(MagnetoEncephaloGraphy), 혈액의 헤모글로빈의 산소함유량의 변화를 검출하는 Functional MRI(Magnetic Resonance Imaging), 방사성포도당을 혈액에 주입하여 양전자의 쌍소멸시 발생하는 감마선의 검출에 의한 PET(Positron Emission Tomography)가 있다. 이러한 방법들은 생리학에서 많이 사용하는 미소전극에 비교하여 머리의 절개없이 뇌 활동 상태를 검출할 수 있다는 장점이 있어 매우 활발히 연구되고 있다. 이러한 방식들은 각각이 장단점을 갖고 있지만, Functional MRI나 PET는 뇌의 인지과정을 시간적으로 충분히 따라갈 정도가 되지 않기때문에, Temporal Resolution에서는 EEG(ElectroEncephaloGraphy)와 MEG가 우세하다. 또한, MEG의 경우 사용되는 초전도양자간섭소자(SQUID : Superconducting QUantum Interference Device)array가 매우 고가이며, MEG의 해석결과가 EEG와 큰 차이가 없음이 보고되고 있기 때문에[5], EEG에 의한 인지영역 추적연구가 중요하게 부각되고 있다. 그러나, 70년대부터 현재까지 주로 연구되어온 dipole model에 의한 인식영역 추적법은 뇌에서 흥분뉴런군의 갯수에 대한 인위적인 가정이 필요하므로 일반적인 뇌의 cognitive process의 분석에는 적절하지 못하다는 치명적인 단점을 지니고 있다[6]. 만일 이와 같은 문제점을 해결한다면 앞에서 언급한 신경전류 추적법은 매우 신뢰성 있고 유용한 수단이 될 수 있을 것이다. 다시 말하면 어떤 시점에서 뇌에서의 신호처리과정에 참여하는 흥분 뉴런군의 갯수를 알아내는 신호처리 방법이 필요하다는 것이다.

본 소개 글은 크게 뇌전위 측정 시스템의 개발과 뇌 기능 영역추정법 에 대하여 기술한다. 본 연구 과정에서 개발된 뇌전위 측정 시스템의 구성은 크게 다음처럼 4부분으로 되어있다.

1) 12채널 뇌전위 증폭부의 H/W.

2) 뇌전위의 컴퓨터로의 전송을 위한 A/D 변환기와 인터페이스 H/W 및 S/W.

3) VEP(Visual Evoked Potential), AEP(Auditory Evoked Potential),

SEP(Somato sensory Evoked Potential)을 발생시키기 위한 Stimulator.

4) 머리모양 및 전극의 좌표를 측정하는 3차원 Digitizer의 H/W 및 S/W.

뇌 기능영역 추정법에 대해서는 다음 같은 내용으로 구성된다.

1) 흥분뉴런군을 current dipole로 모델링하고, 머리에 대한 3중구각모델을

가정한다.

2) Analytic 계산에 의해 single current dipole에 의한 머리표면의 뇌전위를

계산한다. 이런과정을 Forward Problem이라한다.

3) 실제 사람의 뇌전위를 측정하여 2)의 경우와는 반대되는 과정,

즉 field를 이용하여 source의 parameter를 결정한다.

이런과정을 Inverse Problem이라 한다.

4) 위 3)의 과정은 앞에서도 언급했지만, 사람이 source의 갯수를 가정한다는 점에서 신뢰성이 줄어든다. 이런 문제를 해결하기 위한 방법으로써 뇌전위 분포에 Laplacian 연산에 의한 방법을 제시하고, 이론적으로 전류쌍극자의 갯수와 방위각을 Laplacian 연산에 의한 peak 의 갯수와 방위각으로써 결정 할 수 있음을 보인다.

5) 실험적으로 특정한 과제를 수행하는 사람의 뇌전위를 측정하여 유발전위를 검출하고 전위 보간하여 Laplacian 연산 및 enhancement 효과를 주는 부가적인 신호처리를 거친후 나타나는 새로운 분포의 peak의 시간적인 이동이 기존의 생리학적인 지식과 일치함을 보임으로써 본 방법의 타당성을 확인한다.

사이버 공간에 뇌 과학 연구소를 만들자.

Cyber Brain Research Center

　

Brain Master Information Center

처음 등록일 1996년 06월 15일
최종 수정일 1997년 05월 04일
배병훈 Brain Lab. 뇌 과학 연구실
E-Mail : bhbae@mul5.kaist.ac.kr