In the specific application domains of psychiatry and cognitive neuroscience the need of new diagnostic tests are crucial, because there are too few and not always effective, especially in the Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder, a major mental disorder occurring during childhood. AD/HD patients are particularly hard to characterize, even though they present specific activity pattern of the brain, they present many subtypes and comorbidity, making them comparable to many others pathologies such as anxiety or depression disorder.
Based on the assumption that the brain is a deterministic nonlinear dynamical system, we engaged a dynamical analysis of its EEG recordings. Such analyses are becoming more and more common, and use the recent theory of Chaos and Nonlinear dynamical systems analysis.
Our major Hypothesis being the characteristic instability of attention of the patients under investigations (AD/HD), we tried to quantify this attention deficit using the EEGs Time Series Recordings from the scalp by operating a Dynamical Quasi-stationary segmentation of the Time Series. Our assumption also includes the involvement of a specific cognitive function regulating attention, the so called Executive function, and then we expect a major activation of the frontal regions.
In this report, we have developed a nonlinear method to extract quasi-stationary segment from a time series, and we apply this method to EEG time series. The quasi-stationary time segmentation is used as a new feature to quantify the time series, or from a neuro-scientific point of view, to quantify some cognitive states, represented by the EEG signal. We studied two populations, control subjects and AD/HD patients. We have found, indeed that there are significant differences between AD/HD patients and control subjects, especially in the frontal and the temporal regions. Thus we demonstrated that the dynamical nonstationarity analysis is able to quantify the attention in our problem, and we propose this method as a good diagnosis tool for AD/HD.
정신의학과 인지 신경과학의 특정한 응용분야에서 새로운 진단 테스트의 도움은 반드시 필요하다. 특히, 유아기에 일어나는 주된 정신장애인, 주의력부족/과잉행동 장애의 경우에는 더욱 그렇다.
주의력부족/과민성 장애 환자들은 AD/HD patients 뇌에서 특정한 행동 패턴을 발견할 수 있고, 많은 아류형과 합병증을 보이지만, 불안, 우울장애와 같은 다른 많은 병들과 비교해서 특별하게 그 특징을 구별하기는 매우 어렵다.
뇌는 결정론적인 비선형 운동 체제라는 가정 하에, 우리는 뇌파를 동적 분석방법을 이용하여 분석하였다. 이러한 분석 방법은 점점 일반화 되어가고 있으며, 카오스의 최신 이론과 비선형 동적 체제 분석법을 사용한다.
우리의 주된 가설은 환자들이 실험하는 동안 주의력에 관련된 특징적인 변동성을 보인다는 것이기 때문에, 우리는 두피에서 EEG 시계 열을 측정하고, 이를 Dynamical Quasi-stationary segmentation을 사용해서 주의력 결손 정도를 정량화 하였다. 우리는 또한 수행기능이라고 불리는 주의력을 조절하는 특정 인지기능을 가정에 포함하였으며, 뇌의 전두엽 부분에서의 주된 활성화가 일어날 것이라고 예상하였다.
결론적으로, 우리는 the dynamical nonstationarity analysis를 통해서 정상인과 AD/HD환자의 전두엽 부분에서의 의미 있는 차이를 분별할 수 있었다. 따라서, the dynamical nonstationarity analysis를 AD/HD 진단할 수 있는 좋은 진단 방법으로 제안하고자 한다.
