휴면 상태 뇌파 분석을 통한 이명 진단 알고리즘 연구

Abstract

이명은 외부의 청각적 자극이 없는 상태에서 가상의 소리를 인지하는 현상으로 아직까지도 그 발병 기전이 불분명한 뇌 신경학적 질병이다. 매년 이명 환자의 수는 꾸준히 증가하는 추세이며, 그 중 많은 사람들이 일상 생활에 불편함을 호소하고 있다. 하지만, 아직까지도 그 객관적 진단법이 존재하지 않아 치료법 개발에도 어려움이 있는 상황이다. 일련의 연구들에서 뇌 신경학적 질병과 뇌파간의 관계를 규명하고자 하는 많은 시도가 이루어 지고 있다. 뇌 신경학적 질병으로 분류되는 이명 또한 휴면 상태 뇌파에 대한 통계적 분석을 통해 이명환자와 일반인 뇌파 간의 유의미한 차이가 있음을 보여주고 있다. 하지만, 기존의 통계적 분석으로는 실질적인 특성들의 분류 성능을 확인하기 어려우며, 임상에서 실질적으로 활용 될 수 있는 진단 시스템을 형성하기 어렵다. 본 연구에서는 신호처리와 기계학습의 방법론을 적용하여, 뇌파 신호가 가진 여러가지 시간, 주파수 신호 내에서 이명 분류에 적합한 특성을 찾아내고자 한다. 또한, 잠재변수 분석 방법을 도입하여 기존에 사용되어온 특성으로 형성된 분류모델의 성능 개선을 시도하였다. 그 중 비음수 행렬 인수 분해를 도입하였을때 분류모델의 성능이 향상되었으며, 이 과정에서 얻은 새로운 기저들이 새로운 휴면 상태 뇌파 분석 방법으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.