신경다양성을 위한 뇌파 신호 수집 프레임워크: 돌고래 보조 치료 사례 연구

요약

여기에서는 돌고래 보조 치료(DAT) 세션 전, 도중 및 참여 후에 신경다양성 아동의 뇌파검사(EEG) 신호를 획득하고 기록하기 위한 프로토콜을 제시합니다.

초록

이 프로토콜은 돌고래 보조 치료(DAT) 세션에 참여하기 전, 도중, 참여한 후에 신경다양성 아동의 뇌파검사(EEG) 신호를 획득하고 기록하기 위한 필수 단계를 자세히 설명합니다. 주요 목표는 치료 과정의 다양한 단계에서 뇌 활동을 정확하게 평가할 수 있는 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 것입니다. 이 프로토콜은 획득한 EEG 신호를 비교하기 위한 명확한 프레임워크를 설정하여 각 기록이 효과적인 분석 및 해석에 필요한 표준을 충족하도록 합니다. 이를 위해 전자 도구와 파워 스펙트럼 분석과 같은 수학적 방법을 결합하여 개입 중 아동의 뇌 활동 변화를 식별하는 포괄적인 접근 방식이 사용됩니다. 또한 결과의 재현성이 보장되어 치료와 관련된 과학적 연구의 타당성과 일관성을 선호합니다. 이 프로토콜은 데이터 수집을 표준화하여 치료 결과를 최적화하고 DAT가 아동기 신경다양성에 미치는 영향에 대한 다양한 연구를 비교하기 위한 견고한 기반을 제공하고자 합니다. 또한 향후 연구를 위한 강력한 시스템을 제공하여 치료 효과에 대한 객관적인 해석을 촉진하고 중재를 개선합니다.

서론

다양한 인간 집단 간의 문화적 차이는 주로 그들의 인지 능력에 달려 있습니다. 어떤 사람들은 이러한 문화적 규범에 적응할 수 있는 반면, 다른 사람들은 종종 소외에 직면한다. 그러므로, 이러한 개인들은 인간 사회로의 통합을 촉진하는 세션에 참여하는 것이 필수적이다¹.

주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD) 또는 자폐 스펙트럼 장애(ASD)와 같은 신경 발달 장애가 있는 아동은 포괄적이고 효과적인 재활을 위해 물리 치료와 대체 요법을 함께 받아야 하는 경우가 많습니다 ^2,3. 기존 치료법 외에도 대체 요법이 환자의 신체적, 정서적, 영적 측면을 전체적으로 다루기 위해 개발되었다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이러한 치료법은 전통적인 접근법을 보완하고 보다 완전한 회복을 촉진하는 것을 목표로 합니다 ^2,4. 의료 전문가가 권장하는 경우 이러한 치료법은 기존 의학을 대체할 수 있는 유용한 보충제가 될 수 있다³.

장애 아동의 통증 완화 및 학습 기술 향상의 발전으로 인해 대중의 관심이 높아지고 있는 대체 요법 중 하나는 돌고래 보조 요법(DAT⁾⁵입니다. 이 치료법은 수중 환경에서 인간과 돌고래(일반적으로 임신 중이거나 수유 중인 큰돌고래) 간의 상호 작용을 활용하여 다양한 능력을 가진 아이들의 삶의 질을 향상시킵니다.

현재 DAT는 환자, 치료사 및/또는 관련 전문가에게 적용되는 과정, 세션 기간 및 빈도, 돌고래의 유형 및 치료 효과를 달성하기 위한 훈련에 차이가 관찰되었기 때문에 완전히 표준화된 방법이 없습니다^6,7,8. Jette et ^al.9에 따르면, 일관된 데이터 수집을 통해 비교 연구와 새로운 증거 기반 치료 전략의 개발이 가능하기 때문에 이러한 치료법의 표준화는 연구를 위한 데이터 수집을 향상시킵니다.

DAT에 표준화된 데이터 캡처 시스템이 없기 때문에 그 효과에 대한 객관적인 평가가 복잡해져 연구 간 결과의 비교 가능성이 제한됩니다. DAT의 인기가 높아지고 있음에도 불구하고 환자 변화를 모니터링하는 데 사용되는 방법론적 프레임워크는 기관과 연구팀에 따라 크게 다르기 때문에 일관성이 없고 심지어 모순되는 결과가 나오기도 합니다^10,11.

이러한 변동성은 과학계에서 우려를 불러일으켰는데, 이는 환자의 인지적, 정서적 또는 행동적 개선 측면에서 치료 효능을 측정할 수 있는 신뢰할 수 있는 매개변수가 없기 때문이다¹². 표준의 부족은 또한 엄격한 프로토콜의 개발에 영향을 미치며, 잠재적으로 다른 DAT 연구에서 얻은 결과에 대한 편향된 해석으로 이어질 수 있습니다.

전극 배치, 장비 교정 및 환경 조건과 같은 뇌파검사(EEG) 신호 수집 절차의 가변성으로 인해 결과에 불일치가 발생할 수 있으며, 이로 인해 치료 효과의 해석과 연구 간 비교가 복잡해질 수 있다^13,14. 따라서 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 얻기 위해 이러한 치료법에서 EEG 신호에 대한 데이터 캡처 프로세스를 표준화하는 것이 필수적이며, 이를 통해 치료 관행의 최적화에 기여하고 DAT의 효과에 대한 확실한 증거를 제공할 수 있습니다.

표준화된 프로토콜은 연구의 투명성을 높입니다. 통일된 방법을 사용하면 데이터와 절차를 보다 개방적이고 효과적으로 공유할 수 있으므로 다른 연구자가 결과를 검증하고 검증할 수 있습니다. 이는 연구자들이 주제에 대한 이해를 증진시키기 위해 이전 연구의 복제와 검증에 크게 의존하는 신흥 분야나 미개척 분야에서 특히 중요하다¹⁵.

표준화된 데이터 캡처 시스템, 특히 뇌파검사와 같은 신경생리학적 도구의 사용을 기반으로 하는 시스템은 DAT가 신경다양성 환자의 뇌 활동에 미치는 영향에 대한 보다 정확한 데이터를 제공할 수 있습니다. EEG는 뇌 활동을 연구하기 위해 비침습적이고 널리 사용되는 방법이지만, 대체 요법을 모니터링하는 데 적용하는 방법은 일관성이 없어 얻은 데이터의 신뢰성과 유효성에 영향을 미칩니다¹⁶.

DAT와 같은 대체 요법은 연구자들에게 EEG와 같은 뇌 신호를 분석하고 수학적 기법 및 인공 지능 도구와 결합하여 다양한 중재의 효능과 효율성을 평가함으로써 치료가 환자의 뇌에 미치는 영향을 탐구할 수 있는 기회를 제공합니다.

따라서 이 연구는 DAT를 통합하여 멕시코에서 신경 발달 장애 진단을 받은 아동의 치료 결과를 평가하기 위해 제안된 테스트 프로토콜을 설명합니다. 이 제안은 인간과 돌고래의 상호 작용 전문가인 Delfiniti México와의 협력을 통해 신중하게 개발되었으며, 수영 활동뿐만 아니라 돌고래를 매개로 한 치료 개입에 중점을 두고 있습니다.

프로토콜

참고: 이 연구에 사용된 방법론은 기밀 유지 약속 서신 D/1477/2020에 따라 멕시코 국립 폴리테크닉 연구소(National Polytechnic Institute of México)의 윤리 위원회(Ethics Committee)에서 승인되었습니다. 이 문서는 표본 채취 방법과 연구팀이 큰돌고래에게 제공한 윤리적 대우를 지지합니다. 참가자 데이터의 책임감 있는 사용이 보장되었으며, 실험에서 데이터 사용에 대한 참가자의 동의를 얻었습니다. 샘플 채취 및 장치 연결 전에 참가자들에게 절차를 철저히 설명했으며, 참가자들은 동의하지 않을 경우 자유롭게 연구를 철회할 수 있었습니다. 참여에 동의한 사람들은 서면 동의서에 서명했습니다. 또한 참가자들은 수행할 테스트에 대해 정보를 받았습니다. 그러나 일부는 고래류와 함께 탱크에 들어가기 전에 절차를 완전히 이해하지 못했습니다.

참고: 이 프로토콜은 돌고래 보조 치료(DAT) 세션에 참여하기 전, 도중 및 참여한 후에 신경다양성 아동의 뇌파검사(EEG) 신호를 획득하고 기록하기 위한 자세한 단계를 간략하게 설명합니다. 이 프로토콜은 8단계로 나뉩니다.

1. 환자 동의

1. 학부모와의 초기 면담 및 동의
   1. 참여하는 아동의 부모 또는 보호자와의 회의 일정을 잡습니다. 멕시코 익스타파(Ixtapa)에 있는 델피니티 돌피나리움(Delfiniti Dolphinarium)에서 직접 해보세요.
   2. 아동의 신경 다양성, 병력, 행동 패턴 및 이전 치료 경험에 대한 관련 정보를 수집하기 위해 자세한 인터뷰를 수행합니다.
   3. EEG 데이터 수집 및 기록의 목적, 관련 절차, 잠재적 이점 및 위험을 설명합니다. 부모 또는 보호자가 정보에 입각한 동의서를 이해하고 서명하도록 합니다. 이 양식이 윤리 기준 및 제도적 지침을 준수하는지 확인합니다.
2. 돌고래 수족관 직원과의 협력: 트레이너, 치료사 및 관련 행정 직원을 포함한 돌고래 수족관의 치료 팀과의 회의를 주선합니다. 회의에서 연구의 목표와 각 팀 구성원의 역할을 다루는지 확인합니다.
   참고: 이 단계는 부모와 돌고래 수족관 팀이 EEG 신호의 획득 및 기록을 준비하고, 윤리적 및 기술적 기준을 준수하면서 치료 중 아동을 위한 이해, 조정 및 적절한 환경을 보장합니다.

2. 환경 준비

1. 장비 준비
   1. 치료 세션이 진행되기 전에 돌고래 수족관 근처의 조용한 장소에 EEG 장비(표 1)를 설치하십시오. 모든 장비가 제대로 작동하고 예비 부품을 사용할 수 있는지 확인하십시오.
   2. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 보장하기 위해 제조업체 사양에 따라 EEG 장치를 보정합니다(표 2, 신호 불량 섹션).
      참고: 이 단계는 적절한 환경에서 EEG 신호의 수집 및 기록을 위한 장비의 적절한 설정 및 보정을 보장하여 올바르게 작동하고 DAT 전, 도중 및 후에 정확한 데이터를 캡처할 준비가 되었는지 확인합니다.

하이드로폰	샘플링 속도: 96000 sps
	수중청음기 감도 8103 25.41e-6; V/파
	충전 변환기 감도 2647A 0.001V/pC
ThinkGear ASIC 모듈 1(TGAM1)	샘플링 주파수 : 512 sps
	블루투스 V3.0
로지텍 C920	샘플링 주파수18 sps
노트북 Windows11	모델: Machenike T58-V
	CPU: i7-10870H(2.2GHz-5GHz/ 8코어)
	GPU : NVIDIA Geforce RTX3060 노트북 GPU 듀얼 채널, 최대 32G
	스토리지: M.2 PCIE. 2.5인치 HDD
	화면: 144Hz 15.6인치 FHD

표 1: 돌고래 보조 치료(DAT) 모니터링에 필요한 재료. 이 표는 DAT 전, 도중 및 후에 EEG 신호 수집 및 기록에 필요한 장비에 대해 자세히 설명합니다.

장비 교정
신호 불량	EEG 신호는 EEG 시스템에 의해 감지될 수 있는 대뇌 피질의 활성화된 뉴런에서 전류를 캡처합니다. 이러한 시스템은 국제 10-20 포지셔닝 시스템(International 10-20 Positioning System)에 따라 배치된 표면 전극을 사용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)로 작동하며, ThinkGear TGAM1은 신경 신호를 기록하고 분석하여 98%의 정밀도 수준을 달성하는 비침습적 BCI입니다. 이는 데이터 무결성을 고려하여 Poor Quality Value라는 플래그 또는 지표가 0인 샘플을 버리는 것이 가능합니다.
	센서에 의해 모니터링되는 뇌파 활동의 속성은 지정된 플래그 값인 신호 평탄도(25), 신호 과잉성(26), 전력 비율(27) 및 오프 헤드 감지(29)를 통해 정량화됩니다. 동시 플래그 표시가 가능합니다. 예를 들어, 최적이 아닌 신호 품질에 대한 플래그 값 51은 평탄도 및 과잉성 기준을 모두 준수하지 않음을 나타냅니다. 플래그 값은 가능한 각 조합의 고유성을 보장하기 위해 꼼꼼하게 선택되었습니다. 또한 플래그 값 200은 센서가 4초 동안 오프헤드 상태를 기록한 상태를 나타냅니다.
	샘플링 주파수가 512Hz인 시계열의 원시 신호는 최대 256Hz까지 샘플링할 수 있으므로 신호를 기본 뇌파 대역 또는 리듬으로 분리할 수 있을 뿐만 아니라 60Hz 노치 필터, 즉 밴드 스톱 필터를 통한 AC 전력선의 전자기 간섭으로 인해 60Hz 주파수를 제거할 수 있습니다.
블루투스 연결	Bluetooth를 통해 TGAM1 센서를 PC에 연결하려면 먼저 센서의 전원이 켜져 있고 PC의 Bluetooth가 활성화되어 있는지 확인하십시오. PC의 Bluetooth 설정에서 장치를 검색하고 TGAM1 센서를 선택한 다음 페어링 코드(일반적으로 "0000" 또는 "1234")를 입력하여 센서를 페어링합니다. 페어링되면 센서를 사용할 응용 프로그램을 열고 입력 장치로 선택한 다음 필요한 경우 올바른 COM 포트를 구성합니다. 애플리케이션에서 데이터 전송을 확인하여 연결을 테스트하고, 범위를 확인하거나, 디바이스를 다시 시작하거나, 필요한 경우 드라이버를 업데이트하여 문제를 해결합니다.

표 2: 장비 교정. 이 표는 사용된 장비 구성 요소의 교정에 대한 자세한 설명을 제공합니다.

3. Pre-DAT 자극

1. 어린이 준비
   1. 친근하고 위협적이지 않은 방식으로 아이에게 EEG 수집 장비를 소개합니다. 아이가 편안함을 느끼도록 시간을 할애하십시오. 장난감, 그림 또는 아이에게 친숙한 편안한 물건을 사용하여 불안을 줄이는 등의 방법을 사용하십시오.
   2. 연령에 적합한 언어와 시각 자료를 사용하여 어린이에게 EEG 습득 및 기록 절차를 설명합니다. EEG 센서의 작동 방식을 시연하고 원하는 경우 어린이가 장비를 만지고 탐색할 수 있도록 합니다.
2. EEG 신호의 획득 및 기록
   1. 아이의 취향과 편안함에 따라 아이를 의자나 매트 위에 편안하게 눕히십시오. 그런 다음 PC 단말기를 통해 블루투스 연결이 안정적인지 확인합니다. EEG 수집 및 기록 센서를 배치하기 위해 두피에 쉽게 접근할 수 있는 위치에 앉았는지 확인하십시오(표 2 , Bluetooth 연결 섹션).
   2. EEG 획득 및 기록 센서를 어린이의 머리, 특히 FP1 지점(그림 1)에 부드럽고 조심스럽게 위치시켜 꼭 맞으면서도 편안하며 전극이 올바르게 연결되었는지 확인합니다. 소아용 크기의 밴드를 사용하고 그림 2와 같이 단단히 맞도록 필요에 따라 조정합니다.
   3. 센서를 올바르게 배치하고 전극을 적절하게 배치한 후(그림 3), 샘플링 속도에 대한 EEG 수집 시스템을 512Hz(샘플/초)로 설정합니다. 이 획득 속도는 임상적으로 관련된 모든 EEG 주파수 대역(0.5-100Hz)을 포괄하는 최대 256Hz(Nyquist 정리에 따름)의 신경 활동을 정확하게 기록하기에 충분합니다. 이러한 매개 변수를 사용하여 1 분 동안 참조 EEG 측정을 수행하여 신호와 치료 후 신호를 비교할 수있는 안정적인 지점을 얻을 수 있습니다.
      참고: EEG 연구에서는 수면 연구에서와 같이 분석을 위해 30초의 시간 창을 사용하는 것이 일반적이며, 여기서 데이터는 수면 단계를 분류하고 뇌 활동의 반복적인 주기를 인식하기 위해 이 기간의 에포크로 분할됩니다 17,18,19. 그러나 이 접근 방식은 발작과 같은 짧은 사건이 눈에 띄지 않을 수 있는 중환자 모니터링과 같은 상황에서는 제한될 수 있습니다. 따라서 창의 길이는 분석의 세부 사항에 맞게 조정해야 합니다. 이 연구에서는 중재와 관련된 뇌 활동을 더 잘 포착하기 위해 더 넓은 창을 사용했습니다: 치료 1분 전, 치료 중 5분, 치료 후 1분. 이 접근법을 사용하면 치료와 관련된 장기적 동적 패턴과 단기적인 변화를 모두 식별할 수 있으며, 중재에 의해 유도된 신경학에 대한 보다 포괄적인 관점을 제공하고 치료 효과에 대한 보다 정확한 추론을 용이하게 합니다.
   4. 획득 및 기록된 EEG 신호 데이터를 안전한 저장 장치에 즉시 백업하십시오. 초기 분석을 수행하여 데이터의 품질과 무결성을 확인하고 표 2 신호 불량 섹션과 같이 TGAM1 센서의 신호 불량 플래그가 51 미만인지 확인합니다.
   5. EEG 신호를 획득하고 기록하는 동안 불편함이나 고통의 징후가 있는지 지속적으로 모니터링하십시오. 필요한 경우 안심시키고 휴식을 취하십시오. 차분하게 대화를 나누거나 아이가 좋아하는 활동에 참여하여 아이를 편안하게 해준다.
      참고: 프로토콜의 이 단계는 DAT 전에 EEG 신호의 수집 및 기록을 위한 원활하고 효과적인 프로세스를 보장하여 DAT의 이해와 효능을 향상시키는 귀중한 데이터를 제공하는 것을 목표로 합니다.

그림 1: 두개외 전극 배치를 위한 국제 10-20 시스템. 센서는 FP1 지점²³에 접촉해야 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2: 뇌파 검사 장치의 사용. 이 그림은 EEG 장치를 배치하는 올바른 방법을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3: DAT 전에 EEG 신호의 수집 및 기록. 이 그림은 치료가 시작되기 전에 EEG 신호를 획득하는 과정을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

4. DAT 자극

1. EEG 장비 설정
   1. EEG 신호 수집 및 기록 장치가 들어 있는 캡이 어린이의 머리에 올바르게 위치했는지 확인하십시오. 전극이 두피에 잘 닿는지 확인하고 필요한 경우 그림 1과 같이 이마를 닦습니다.
   2. 표 2 Bluetooth 연결 섹션과 같이 Bluetooth EEG 획득 및 기록 장치를 사용하고 있기 때문에 무선 연결이 안정적이고 데이터 전송이 올바르게 작동하는지 확인합니다.
2. 물 입력 및 초기 데이터 수집
   1. 돌고래 수족관 직원의 감독 하에 아이가 물에 들어갈 수 있도록 도와주세요. 아이가 편안한지, EEG 장비가 방수가 되고 단단히 고정되어 있는지 확인하십시오.
   2. EEG 획득 및 기록 장비가 방수 처리되어 있고 단단히 고정되어 있는지 확인하십시오.
   3. 아이가 물에 들어가 돌고래와 상호 작용하기 시작할 때 참조 EEG 신호 데이터를 수집하고 기록합니다.
3. 돌고래 보조 치료 중
   1. 아이가 돌고래와 상호 작용하는 동안 5분(중단 없이) 동안 EEG 신호의 수집 및 기록을 지속적으로 모니터링합니다(그림 4). 장비가 제대로 장착되고 아이가 편안하게 지내고 있는지 확인하십시오.
      참고: 3.2.3단계에서 작성한 메모를 검토합니다.
   2. 직원 중 누군가가 어린이의 행동, 돌고래와의 상호 작용 및 EEG 신호를 획득하고 기록하는 동안 눈에 띄는 변화에 대해 자세히 기록하도록 합니다.

그림 4: DAT 중 EEG 신호의 수집 및 기록. 이 그림은 치료 중 EEG 신호를 획득하는 과정을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

4. 치료 후 데이터 관리:
   1. 획득 및 기록된 EEG 신호 데이터를 안전한 저장 장치에 즉시 백업하십시오.
      참고: 일반 텍스트 문서(.txt)를 얻습니다.
   2. 환자가 물에서 나오도록 돕습니다.
      참고: 이 단계는 DAT 동안 EEG 신호의 수집 및 기록을 계속하기 위한 원활하고 효과적인 프로세스를 보장하는 것을 목표로 하며, 이 치료 접근법의 이해와 효능을 향상시키기 위한 귀중한 데이터를 제공하며, 이를 통해 DAT 프로세스의 지속적인 개선을 위한 데이터를 얻을 수 있으며, 따라서 특정 영향을 가진 환자를 향한 돌고래의 단일 행동을 식별하는 데 도움이 되며, 심지어 치료 중에도 환자의 어느 지점을 식별하기 위해 치료 중에도 도움이 됩니다 신체가 자극을 받고 행동에 변화를 일으켜 환자의 뇌 활동을 수정합니다.

5. DAT 이후 자극

1. 아이를 위한 치료 후 준비
   1. 아이가 치료 구역에서 편안하고 건조한 공간으로 이동할 수 있도록 도와주세요.
   2. 적절한 연령의 방식으로 아이에게 EEG 신호의 수집 및 기록이 조금 더 오래 계속될 것임을 설명합니다.
2. EEG 획득 및 기록 장비와 재보정을 확인합니다. EEG 획득 및 기록 장비가 제자리에 남아 있고 치료 세션 후에 제대로 작동하는지 확인하십시오.
3. 초기 치료 후 데이터 수집:
   1. 아이가 물에서 나온 직후 1분 동안 참조 EEG 신호 데이터를 수집, 기록 및 즉시 저장합니다(그림 5).
      참고: 3.2.3단계에서 작성한 메모를 검토합니다.
   2. 아이가 편안한 환경에서 휴식을 취할 수 있도록 합니다.

그림 5: DAT 후 EEG 신호의 수집 및 기록. 이 그림은 치료 후 EEG 신호를 획득하는 과정을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

4. 치료 후 구조화된 활동:
   1. 부드러운 음악을 듣는 것과 같은 자극이 적은 활동에 아이를 참여시킵니다.
   2. 참가자의 피로를 최소화하면서 데이터 안정성을 보장하기 위해 1분 epoch 동안 EEG 신호의 획득 및 기록을 지속적으로 모니터링합니다.
5. 치료 후 데이터 관리: 획득 및 기록된 EEG 신호 데이터를 안전한 저장 장치에 즉시 백업합니다.
   알림: 이 단계는 DAT 후 EEG 신호 수집 및 기록을 계속하기 위한 원활하고 효과적인 프로세스를 보장합니다.

6. EEG 데이터 수집

1. 데이터 분석 및 보고서 준비
   참고: EEG 원시 데이터의 처리는 그림 6과 같이 인식-행동 주기와 관련하여 직관적인 이해를 촉진하기 위해 사용자 인터페이스를 사용하여 제어됩니다.
   1. EEG 신호 수집을 위한 IDE(Integrated Development Environment)를 시작하고 시스템을 로드합니다.
   2. EEG 처리용으로 설계된 IDE를 엽니다(그림 7).
      참고: 시스템은 웹캠 및 EEG 획득 하드웨어와 같은 연결된 장치를 포함하여 컴퓨터에서 사용 가능한 리소스를 표시합니다.

그림 6: EEG 처리. 원시 EEG 데이터 처리는 인식-행동 주기와 관련하여 직관적인 이해를 촉진하기 위해 사용자 인터페이스에 의해 제어됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 7: EEG 신호를 위한 통합 개발 환경(IDE). 시스템은 웹캠 및 EEG 획득 하드웨어와 같은 연결된 장치를 포함하여 컴퓨터에서 사용 가능한 리소스를 표시합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 시스템 구성 창에 액세스합니다.
   1. IDE에서 System Configuration(시스템 구성 ) 창으로 이동합니다(그림 8).
   2. 샘플링할 EEG 장치를 선택하고 해당 설정을 구성합니다(샘플링 속도 = 512sps, 기록할 채널 = Fp1).
   3. 세션 간의 일관성을 보장하기 위해 구성을 저장합니다.

그림 8: 시스템 구성 창 장치를 설정하고 사용자 지정할 수 있는 시스템 구성 창을 표시합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

3. 환자 정보를 입력합니다.
   1. 환자 정보 창(그림 9)을 사용하여 환자의 이름 및 진단, 실험 기간(분), DAT 프로세스와 관련된 데이터 수집 컨텍스트(예: 전, 도중 또는 후)에 대한 세부 정보를 입력합니다.
   2. 계속하려면 항목을 확인하십시오.

그림 9: 환자 정보 창. 이름, 진단 및 실험 매개 변수와 같은 필수 세부 정보를 입력하는 데 사용되는 환자 정보 창을 표시합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

4. 데이터 샘플링 시작:
   1. 메인 화면에서 EEG 샘플링 섹션을 활성화하여 데이터 수집을 시작합니다.
   2. take sample 버튼(그림 10)을 클릭하여 데이터 캡처를 시작합니다.
      참고: 프로세스 중에는 구성된 장치에서 데이터를 수집하는 동안 추가 상호 작용을 방지하기 위해 샘플 채취 버튼이 비활성화됩니다.
   3. 프로세스가 완료되면 완료 를 나타내는 메시지가 나타납니다 그림 11). 마지막에는 EEG 및 수중청음기의 결과가 포함된 카메라 이미지와 텍스트 파일이 포함된 폴더가 생성됩니다.
      참고: 이 폴더에는 환자의 데이터, 캡처 날짜, 촬영 시간, 동일한 구성으로 같은 날에 추가 캡처가 있었는지 여부가 포함됩니다.

그림 10: 데이터 샘플링 시작 이 그림은 EEG 샘플링 섹션을 활성화하여 데이터 수집을 시작하는 방법을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 11: 환자로부터 채취한 완전한 샘플. 이 그림은 소프트웨어가 환자의 샘플 캡처를 완료한 시점을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

7. EEG 데이터 분석

1. 그림 11(빨간색으로 강조 표시됨)과 같이 Data Analysis Window(데이터 분석 창)로 이동합니다. 다음으로, 기본 사용자 인터페이스(UI)의 분석 섹션(빨간색으로 강조 표시됨)에서 처리를 위해 실험 중에 수집된 EEG 신호를 선택합니다(그림 12).

그림 12: 데이터 분석 창. 이 그림은 기본 인터페이스의 분석 섹션을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 신호 처리 기술을 적용합니다(IDE는 EEG 데이터를 분석하기 위한 여러 방법을 지원함). 수식 1-5에 정의된 계산 파이프라인을 구현하여 신호 처리 기법을 적용합니다.
   1. 원시 EEG 신호 시각화: 기록된 신호를 마이크로볼트 단위로 검사하여 무결성과 품질을 확인합니다.
   2. FFT 주기도: 고속 푸리에 변환을 수행하여 EEG 신호의 주파수 성분을 분석합니다.
      1. FFT(고속 푸리에 변환)를 사용하여 EEG 신호를 주파수 성분으로 분해하려면 다음 수학적 과정을 적용하십시오. 시간 영역에서 x(t)로 표시되는 EEG 신호는 방정식 (1)^20,21,22를 사용하여 주파수 영역 표현 X(f)로 변환됩니다
         (1)
      2. 특정 속도로 샘플링된 EEG와 같은 이산 신호의 경우 (2) ^20,21,22로 계산된 DFT(이산 푸리에 변환)를 사용합니다
         (2)
         여기서 N은 샘플 수, x[n]은 이산 신호, k는 주파수 Bin에 해당합니다.
      3. 이 단계에서는 먼저 .txt 파일에서 원시 EEG 신호(시계열 전압 값)를 로드한 다음, FFT 알고리즘(수식 2)을 적용하여 신호를 주파수 영역으로 변환하고, 마지막으로 전력 스펙트럼 밀도(PSD) 또는 주기도를 플로팅하여 주파수 성분을 시각화합니다. 출력은 지배적인 뇌파 주파수(예: 델타, 세타, 알파)에 해당하는 스펙트럼의 피크를 식별하여 해석됩니다.
   3. 스펙트로그램 분석: 스펙트로그램을 생성하여 신호의 주파수 성분이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 조사할 수 있습니다.
      1. 전처리: EEG 신호 x(t)를 중첩 시간 창(예: 50% 중첩이 있는 1초 창)으로 분할하여 시간에 따라 변하는 주파수 특성을 캡처합니다. 각 윈도우에 해밍 윈도우 w(t)를 곱하여 방정식 (3) 20,21,22에 따라 스펙트럼 누출을 최소화합니다.
         (3)
      2. 푸리에 rransformation: FFT를 각 윈도우 세그먼트에 적용하여 시간 도메인 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 방정식 (4) 20,21,22에 따라 복소 값 스펙트럼을 생성합니다.
         (4)
         참고: X(f)는 주파수 성분, N은 세그먼트의 샘플 수, f는 주파수를 나타냅니다.
      3. 스펙트로그램 생성: 방정식 (5) ^20,21,22와 같이 X(f)의 제곱 크기를 계산하여 각 시간 세그먼트에 대한 파워 스펙트럼 밀도(PSD)를 구합니다.
         (5)
         참고: 결과는 스펙트로그램으로 표시되며, 여기서 x축은 시간, y축은 주파수, 색상 강도는 각 주파수 성분의 전력을 나타냅니다.
      4. EEG 또는 수중청음기 옵션을 선택하고 그림 13에서 빨간색으로 강조 표시된 상자와 같이 데이터를 로드합니다.
      5. 대역 통과 필터링: 대역 통과 필터를 적용하여 인식-동작 주기와 관련된 낮은 베타 및 낮은 감마 대역과 같은 특정 주파수 범위를 분리합니다.
   4. FFT 히스토그램: EEG 분석에 필수적인 델타(0.5-4Hz), 세타(4-8Hz), 알파(8-13Hz), 베타(13-30Hz) 및 감마(>30Hz)와 같은 주요 주파수 대역을 식별합니다.

그림 13: EEG 처리의 결과. 원시 데이터 및 처리된 EEG 신호(A), FFT 주기도(B), 스펙트로그램(C) 및 대역 통과 필터링된 스펙트로그램(D)을 통한 신호 처리를 보여주는 시스템에 의해 생성된 출력. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

3. 결과를 검토하고 해석합니다.
   1. 다음과 같이 처리된 출력(FFT 주기도/스펙트로그램)을 검사합니다.
      1. 주기도: PSD 플롯(수식 5)을 사용하여 지배적인 주파수 피크(예: 알파: 8-13Hz)를 식별합니다. 베이스라인 잡음을 초과하는 피크는 생리학적으로 관련된 진동을 나타냅니다.
      2. 스펙트로그램: 색상 강도 그라데이션(x축의 시간[s], y축의 주파수[Hz])을 해석하여 시간-주파수 전력 역학(예: 동작 인식 작업 중 베타/감마 버스트)을 분석합니다. 전력 변화(예: 저베타 억제)를 작업 epoch와 연관시킵니다.
   2. 스펙트럼 패턴(예: 세타/델타 비율)을 환자 메타데이터(예: 임상 상태, 작업 성과)와 상호 참조하고 스펙트로그램에 이벤트(예: 자극 시작)에 주석을 달아 신경 활동을 실험 타임라인에 정렬하여 결과를 맥락화합니다.
4. 결과를 내보내고 저장합니다.
   1. PSD 값(주파수 x 전력)과 스펙트로그램 배열(시간 x 주파수 x 전력)을 구조화된 형식으로 저장합니다.
   2. 인터페이스 옵션을 사용하여 내보내기: MATLAB과 호환되는 형식(예: 도형의 경우 TIFF, 원시 PSD 값의 경우 ASCII)을 선택합니다. 스펙트로그램의 경우, 내보낸 파일에 시간-주파수 분해능을 유지합니다.

8. 결과 전달

1. 결과에 대한 자세한 보고서를 작성합니다.
   1. 다음을 포함하도록 보고서를 구성합니다.
      1. 스펙트럼 분석: 지배적인 주파수 대역(예: 10Hz ± 1.5Hz에서 피크 알파 파워)과 통계적 관련성(예: p < 0.05, 다중 비교를 위해 보정됨)을 표로 만듭니다.
      2. 시간-주파수 역학: 작업 이벤트에 정렬된 타임스탬프를 사용하여 중요한 스펙트로그램 패턴(예: 모터 실행 중 감마 대역[30-45Hz] 전력 증가)을 강조 표시합니다.
      3. 임상적/실험적 상관관계: 관찰 항목에 주석을 추가합니다.
      4. 시각 자료: 표준화된 레이블(예: '전력(μV²/Hz)')과 매개변수를 지정하는 캡션(예: '해밍 윈도우: 1초, 50% 중첩")을 사용하여 주요 도형(PSD 플롯, 스펙트로그램)을 삽입합니다.
      5. 데이터 보충: 재현성을 위해 처리된 데이터 파일(예: 주제별 대역 전력 값의 .csv 테이블)을 첨부합니다.
2. 피드백 및 마무리.
   1. 이해관계자 검토: 방법론적 일관성(예: FFT 매개변수가 사전 등록된 프로토콜과 일치하는지 확인) 및 해석 정확성(예: 원시 추적에 대한 세타-감마 결합 주장 검증)을 검증하기 위해 보고서 초안을 공동 작업자에게 회람합니다.
   2. 마무리: 피드백을 반복적으로 처리하고 모든 출력(원시/처리된 데이터, 스크립트, 보고서)을 구조화된 리포지토리에 보관합니다.
      참고: 돌고래 수족관 직원과의 회의를 주선하여 치료 후 데이터 수집 세션에 대한 요약을 제공합니다. 얻은 결과는 돌고래 수족관 직원이 부모와 공유할 수 있도록 사용할 수 있습니다. 이 단계에서는 획득 및 기록된 EEG 데이터를 분석 및 특성화하고, 자세한 보고서를 준비하고, 결과에 대한 피드백을 부모에게 제공합니다.

결과

본 연구는 IDE에서 시뮬레이션된 UI를 통해 EEG 신호를 획득하고 분석하는 과정을 설명하며, 데이터 수집을 위한 표준화된 방법을 적용하여 보완합니다. 이 접근 방식은 연구 간의 비교를 용이하게 하고 재현성을 보장하는 참조 프레임워크를 제공하여 다른 연구자가 절차를 복제하고 다양한 맥락에서 일관된 결과를 얻을 수 있도록 합니다.

그림 7은 IDE의 요약 보기를 보여 줍니다. 로드되면 시스템에서 사용할 수 있는 리소스가 표시되고 연결할 수 있는 웹캠 수가 지정됩니다.

이 연구는 뇌파 시계열에서만 수행되지만 환자를 대상으로 실험을 수행할 때 인터페이스는 4개의 신호를 모두 수신할 수 있습니다. 원시 EEG...

토론

돌고래 보조 치료(DAT)는 자폐증 및 발달 장애를 가진 개인을 위한 치료 방식으로 부상했습니다^24,25. DAT는 참가자들에게 삶을 풍요롭고 신선한 경험을 제공하며, 매력적인 배경에서 흥미와 감각적 참여를 자극합니다^25,26. 그러나 DAT의 효능 해석에 영향을 미치는 몇 가지 제한 사항이 있으며, 여기에는 통제된 실험 설계와 이점을 확인하기 위한 확실한 데이터에 대한 요구가 포함되며, 그 중 많은 부분이 대규모 통제 임상 시험의 확정적인 데이터보다는 일화적 증거 및 사례 보고에 의존하기 때문입니다(예: 12,25,27).

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
충전 변환기	Hottinger Brü 엘 & Kjæ r		감도 2647A 0.001 V/pC 샘플링 주파수 512 sps
하이드로폰	Hottinger Brü 엘 & Kjæ r	8103	샘플링 속도 96000 sps 감도 8103 25.41e-6; V/PA
노트북 윈도우11	마체니케	마체니케 T58-V	CPU: i7-10870H(2.2GHz-5GHz/8코어) GPU: NVIDIA Geforce RTX3060 노트북 GPU 듀얼 채널, 최대 32G 스토리지: M.2 PCIE. 2.5인치 HDD 화면: 144Hz 15.6인치 FHD
ThinkGear ASIC 모듈 1	뉴로스카이	TGAM1	블루투스 V3.0
웹캠	로지텍	C920 시리즈	샘플링 주파수18 sps