다중뇌파 분석해 우울증 진단하는 기술 개발

한국뇌연구원 포함된 공동 연구팀 성과

다중뇌파를 활용해 우울증 진단 기술을 개발한 공동 연구팀. 한국뇌연구원 제공

뇌파를 분석해 우울증을 진단하는 기술이 개발됐다.

한국뇌연구원은 이찬희 인지과학연구그룹 선임연구원과 채정호 서울성모병원 교수 공동 연구팀이 머신러닝 기법을 이용해 우울증 환자의 다중뇌파를 분석하는 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.

우울증은 정신질환 중에서도 형태가 다양하고 복잡해 뇌파만으로는 정밀진단이 어렵다. 공동 연구팀은 약물치료 경험이 없는 우울증 환자 31명과 정상인 31명을 대상으로 3가지 우울증 뇌파지표를 측정했다.

연구팀이 머신러닝을 활용해 3가지 우울증 뇌파지표 중 하나만 사용했을 때(단일 패러다임)와 모두 사용했을 때(다중 패러다임)의 성능을 분석했더니 다중뇌파 분석기술의 분류 성능이 정확도가 더 높다는 것이 확인됐다. 연구팀은 이런 기술들을 활용해 뇌파를 측정했을 때 우울증 환자를 94.52%의 정확도로 구분할 수 있었다고 했다.

이찬희 연구원은 "뇌파의 진단 능력 한계를 극복하려면 머신러닝을 이용한 학습모델 개발이 중요하다"며 "이번 연구에서 개발한 뇌파 분류 모델은 향후 병원에서 우울증 환자를 진단하는 데 큰 도움이 될 것"이라고 했다.

한편 장국인 한국뇌연구원 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 '정동장애저널'(Journal of affective disorders)' 최신호에 게재됐다.