The aim of this study is to examine the brain dynamics using the mutual information analysis and the synergetic analysis. Many of algorithms from nonlinear dynamics and theory of deterministic chaos were found chronically unreliable or difficult for their estimation, while the auto mutual information (AMI) is proper to characterize the dynamical property of the cortical areas from multi-channel EEG without such difficulties. Coherence analysis is very useful measure for estimating the functional connectivity but this measure only detects linear property, while the averaged cross mutual information (A-CMI) detects linear and nonlinear statistical dependencies between time series and can be used as a measure of dynamical coupling or information transmission between those time series. In this study, we tried to investigate the dynamical coupling of EEG of cortical areas more definitely by calculating the A-CMIs of all pairs of electrodes. On the other hand, we constructed the weighted cloud radius (WCR) as a tool for describing the activity of cortex. In present study, we applied the mutual information analysis to the EEG of schizophrenic patients and the sleep deprived human EEG and investigated the EEG of schizophrenic patients during auditory and optic stimuli and the EEG of men during cognitive tasks using the synergetic analysis. The experimental results were consistent with earlier findings: the results from the synergetic analysis were well matched to results from other brain-imaging techniques, such as PET, fMRI, or rCBF; and the mutual information analysis will provide a useful tool for the change of information transmission. These measures may be useful tools for discriminating various brain states.
본 연구의 목적은 상호정보량 분석과 공동작용 효과 분석을 이용해 뇌의 동역학적 성질을 조사해보는 데 있다. 비선형 동역학과 카오스 이론으로부터 나온 많은 알고리듬들은 실제 임상학적으로 그 구현이 어렵다고 밝혀지는데 반해, 자기 상호 정보량은 이러한 어려움 없이 뇌파로부터 대뇌피질의 동역학적 성질을 기술하기에 적합하다. 또한, 전통적인 결맞음 분석은 서로 다른 대뇌 피질 영역의 기능적 연결도를 기술하는데 유용하지만, 선형적 성분만을 고려하는데 반해, 평균 상호 정보량은 선형적, 비선형적 성질을 모두 기술할 수 있어서, 서로 다른 두 시계열 데이터의 동역학적 결합성, 또는 정보량의 흐름을 기술하는 유용한 도구로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 모든 채널이 이루어내는 쌍에 대해 평균 상호 정보량을 계산함으로써 보다 구체적으로 대뇌 피질 뇌파의 동역학적 결합성을 보고자 하였다. 한편, 대뇌피질의 활성도를 기술하는 도구로서 구름 가중치 반경을 구축하였다. 대뇌의 한 부분이 뇌의 어떤 의식 수준에서 활성화 될 때, 뇌파의 전체 동역학적 패턴이 변화하게 됨으로써, 구름 가중치 반경의 변화는 그 상응하는 뇌의 영역에 있는 뉴우런들의 활성의 변화를 반영하게 된다. 본 연구에서는 상호정보량 분석을 통해 정신 분열증 환자의 뇌파와 수면 박탈된 피험자의 뇌파의 분석에 적용해 보았고, 또한 공동작용 효과 분석을 시청각 자극이 제시된 정신 분열증 환자의 뇌파와 복잡한 계산을 수행 중인 피험자의 뇌파에 적용해 보았다. 그 결과들은 선행된 연구들과 잘 일치됨을 볼 수 있었는데, 특히 공동작용 효과 분석은 뇌파의 실험 결과와 다른 뇌 영상 기술에 의한 실험들과 잘 일치되는 것을 알 수 있었고, 상호정보량 분석은 정보흐름의 변화를 볼 수 있는 좋은 도구가 될 수 있음을 알 수 있었다. 이 분석법들은 다양한 뇌의 상태를 구별해 내는데 유용한 도구가 될 것이다.
