KR20180021025A - EEG, PPG based Depression assessment device - Google Patents

EEG, PPG based Depression assessment device Download PDF

Info

Publication number
KR20180021025A
KR20180021025A KR1020180016608A KR20180016608A KR20180021025A KR 20180021025 A KR20180021025 A KR 20180021025A KR 1020180016608 A KR1020180016608 A KR 1020180016608A KR 20180016608 A KR20180016608 A KR 20180016608A KR 20180021025 A KR20180021025 A KR 20180021025A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
index
depression
gds
error range
eeg
Prior art date
Application number
KR1020180016608A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102068401B1 (en
Inventor
최정미
차원석
Original Assignee
인체항노화표준연구원 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인체항노화표준연구원 주식회사 filed Critical 인체항노화표준연구원 주식회사
Priority to KR1020180016608A priority Critical patent/KR102068401B1/en
Publication of KR20180021025A publication Critical patent/KR20180021025A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102068401B1 publication Critical patent/KR102068401B1/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/165Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/04012
    • A61B5/0476
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369Electroencephalography [EEG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

An objective of the present invention is to provide a device which analyzes a biosignal such as a noninvasive brainwave and a pulse wave to objectively and quantitatively calculate a depression scale to simply and quickly assess a depression risk group to screen the depression risk group. The device comprises: a measurement unit including sensor electrodes having a plurality of channels to measure a brainwave and a pulse wave; an amplification unit to amplify biosignals measured by the measurement unit; a calculation unit to calculate bio-indices with a high correlation to a depression scale inspection method (GDS) of a conventional survey method from the amplified brainwave and pulse wave signals; a depression scale analysis unit to apply a clinic statistics-based correlation trend formula with a conventional GDS depression score to calculated values of the brainwave and pulse wave indices to clearly calculate corresponding depression scale indices; and a depression scale assessment unit to weight, combine and average the depression scale indices to comprehensively assess a depression risk level.

Description

뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가 장치{EEG, PPG based Depression assessment device}EEG, PPG based Depression assessment device < RTI ID = 0.0 >

본 발명은 비침습적인 뇌파, 맥파 신호를 이용하여 우울 수준을 정량적으로 평가하는 장치에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus for quantitatively evaluating a depressed level using non-invasive EEG and pulse wave signals.

특히 국민 우울증 예방 관리 차원으로 국내 보건소, 보건지소, 진료소 등에서 널리 쓰이는 설문 방식의 대표적인 우울척도 검사법인 GDS점수와 높은 상관을 보이는 객관적이고 직접적인 뇌파, 맥파 생체 분석 지표들을 선별 종합하여 활용함으로써, 기존 자기보고식 설문형 검사법의 고질적인 문제점이었던 피검자의 자기 조작식 주관성이 개입되어 반복 검사시 오차가 컸던 문제가 해결될 뿐 아니라, 우울척도 평가에 있어서도 몇 분 정도 편하게 앉아있기만 하면 되므로 더 빠른 시간 내에 더 간단하고 신속하게 측정되고 더 재현성 높게 우울증 위험군이 선별될 수 있는 뇌파, 맥파 기반 우울척도 평가 장치에 관한 것이다.In particular, by using the comprehensive and objective indicators of EEG and pulse wave biometrics, which have a high correlation with the GDS score, which is a representative survey method used in public health centers, public health centers, and clinics in Korea for prevention and management of national depression, In addition to solving the problem of large errors in repeated tests due to the subjective nature of the subjects, which was a chronic problem of the questionnaire survey method, it is necessary to sit comfortably for a few minutes in the evaluation of the depression scale, The present invention relates to an EEG-based, pulse-wave-based depressive symptom-evaluating apparatus capable of selecting a risk group of depression with a simple and quick measurement and a higher reproducibility.

현대 사회가 점점 더 복잡해지고 고령화되면서 우울증의 발병률이 급격이 증가하고 있어 국내 뿐 아니라 전 세계적으로도 우울증의 예방과 관리는 주요하게 해결되어야 할 경제 사회적인 문제로 대두되고 있는 실정이다. As modern society becomes increasingly complex and aging, the incidence of depression is rapidly increasing, and the prevention and management of depression is emerging as an economic and social problem, both domestically and globally.

특히 우울증이 중등도 이상 심각한 수준으로 심화되면 이미 상태를 호전시키기가 어려워 지원인력과 가족의 돌봄으로 여생을 관리할 수 밖에 없게 된다. 그러나 정상 범주이긴하나 우울감이 점차 높아지고 있는 단계나 경도 우울증 단계에서는 예방 프로그램과 연계하거나 치료를 하게 되면 치료율이 높아 우울증으로의 이환이 예방되고 우울증이 더 심화되는 것도 늦출 수 있어 삶의 질과 경제적 비용 절감에 획기적으로 기여할 수 있다. 따라서 적절한 저비용 비침습적인 우울증 위험군 선별기술 및 조기 예측 기술은 건강한 미래 사회를 구축하는 데 반드시 필요한 기술이라 하겠다.In particular, if depression is moderately severe and severe, it is difficult to improve the condition. However, in the stage of depression, which is a normal category, in the stage of depression and in the stage of mild depression, if it is linked with a preventive program or treatment, the treatment rate is high so that the prevention of depression and the deepening of depression can be delayed. It can contribute significantly to the reduction. Therefore, appropriate low-cost non-invasive screening and early prediction techniques for depression may be a necessary technique for building a healthy future society.

현재 뇌파 기반 하여 제안되는 우울척도 평가법의 경우 기존 특허 공개 또는 등록된 선행기술들 수준에서는, 대한민국 등록특허 10-1535352(전두엽 뇌파를 이용한 우울증 심도 측정 방법), 대한민국 등록특허 10-1768332(우울 정도를 실시간으로 분석하는 방법 및 그 시스템)에서와 같이 이미 우울증이 진단된 환자의 우울증 심화 정도를 평가하는 방법으로 10여년 이전부터 논문 보고되어 알려져 있던 전두엽 뇌파의 좌우 비대칭 지표를 주요하게 활용한 것으로 우울증 환자의 특징만을 기반으로 하여 우울 심도를 평가하도록 되어있어서 아직 우울증으로 진단되지 않은, 우울감이 점차 높아져 가고 있는 우울증 위험군을 평가하여 조기에 선별함에 있어서는 그 실효성이 기대에 미치지 못하고 있는 실정이다. In the case of the currently proposed method for evaluating depression scale based on EEG, Korean Patent Registration No. 10-1535352 (method for measuring depression depth using frontal lobe EEG) and Korean Patent No. 10-1768332 The method of evaluating the degree of depression in a patient who has already been diagnosed with depression as in the real-time analysis method and its system is mainly used as a left-right asymmetry indicator of the frontal lobe EEG reported 10 years ago, The results of this study are as follows. First, it is necessary to evaluate the depression depth based on the characteristics of depressive disorder, which is not diagnosed as depression yet.

한편 맥파 기반 하여 제안되는 우울척도 평가의 선행기술에는 심박간격 변화리듬의 LF와 HF 주파수 대역 지표를 활용한 대한민국 공개특허 10-2017-0045204(우울 상태 판정 방법 및 우울 상태 판정 장치)가 있는데, 본 발명에서는 상기 선행된 LF(=0.04~0.15Hz), HF(=0.15~0.4Hz) 주파수 대역과는 전혀 중복되지 않으면서도 GDS 우울척도와는 통계적으로 더 유의미한 상관성을 보이는 심박간격변이도의 가장 느린 주파수 대역인 VLF(=0.0~0.04Hz) 지표를 활용하고 있는 부분이 차별적 특징이다.In the prior art of the proposed depression scale evaluation based on the pulse wave, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2017-0045204 (Depression state decision method and depressed state decision device) using the LF and HF frequency band index of the heart rate change rhythm is available. According to the invention, the slowest frequency of the heart rate variation showing a statistically more significant correlation with the preceding LF (= 0.04 to 0.15 Hz) and HF (= 0.15 to 0.4 Hz) frequency band than the GDS depression scale The VLF (= 0.0 ~ 0.04Hz) band, which uses the band, is a distinctive feature.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 대중적으로 널리 사용되는 설문방식의 우울척도 검사법인 GDS점수와 높은 상관을 보이는 비침습적 생체 분석 지표들을 선별하여 활용하는 것을 특징으로 한다. Disclosure of Invention Technical Problem [8] The present invention has been made in order to solve the above problems, and it is characterized by using non-invasive bioanalytical indicators highly correlated with the GDS score of the questionnaire depression scale used widely in the public.

GDS 검사는 설문지형 대표적인 우울척도 검사법으로 우울증을 나타내는 30문항으로 구성되어 있으며 우울증에 관한 자기보고식 검사법이다. GDS 점수가 낮을수록 우울 요소가 적으므로 정상 또는 양호하다고 평가하게 되며, GDS 점수가 높아질수록 점차 경도, 중등도, 심각한 우울증 단계로 평가하게 되는 검사법으로 국민들의 우울증 예방 및 관리차원에서 국내 전국 보건소, 보건지소, 진료소 등에서도 널리 활용되고 있다.The GDS test is a representative depression scale consisting of 30 items that indicate depression and is a self-report test for depression. The lower the GDS score, the lower the depressive component, so it is judged to be normal or good. The higher the GDS score, the more gradually it is evaluated as mild, moderate and severe depressive stage. In order to prevent and manage depression, It is widely used in branch offices and clinics.

본 발명에서는 이러한 GDS 점수와 높은 상관을 보이면서 직접적으로 생체 계측하는 뇌파, 맥파 분석지표들을 선별하여 활용함으로써 기존 평가의 정확성 및 위험군 선별의 유용성은 살리면서, 피검자의 주관성 개입으로 인한 왜곡 문제나 반복 측정의 낮은 재현성으로 지속적 추적 관리가 어려웠던 설문방식 검사법의 고질적인 문제는 해결한 저비용 비침습적 생체신호 기반 우울 척도 평가 장치를 제공하는 데 그 목적이 있다. In the present invention, by utilizing the bio-measured EEG and pulse wave analyzing indexes with high correlation with the GDS score, the accuracy of the existing evaluation and the usefulness of the selection of the risk group are utilized, and the distortion problem caused by the subjective intervention of the subject, The purpose of this study is to provide a low-cost non-invasive bio-signal-based depressive symptom evaluation system that solves the problem of questionnaire method which is difficult to keep track of due to low reproducibility.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 뇌파, 맥파 기반 우울척도 평가 장치의 특징은 뇌파와 맥파를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 센서전극들을 구비하고 있는 측정부와, 상기 측정부에서 측정된 생체신호를 증폭하는 증폭부와, 상기 증폭된 신호들을 기반으로 기존 GDS 검사법과 높은 상관성을 보이는 뇌파, 맥파 분석 지표들을 수치적으로 계산하는 계산부와 상기 계산된 분석 지표들로부터 GDS 점수와의 임상통계 관계식을 적용하여 대응되는 우울척도 지수들을 산출하는 분석부와 이를 종합하여 우울증 위험 수준을 평가하고 표시하는 우울척도 평가부를 포함하는 데 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for evaluating an electroencephalogram and a pulse-wave-based depressive disorder, comprising: a measurement unit having sensor electrodes having a plurality of channels for measuring brain waves and pulse waves; A calculation unit for numerically calculating EEG and pulse wave analysis indices showing high correlation with the existing GDS test based on the amplified signals, and a calculation unit for calculating a GDS score from the calculated analysis indices, And a depression scale evaluation unit for evaluating and displaying the level of depression risk by combining the analysis unit and the analysis unit for calculating corresponding depression scale indices by applying the clinical statistical relation.

상기 분석지표 계산부에서 계산되는 기존 GDS 점수와 임상 통계적으로 높은 상관성을 나타내는 뇌파 분석 지표들로는, 눈감은 안정 뇌파에서의 (1)감마리듬 파워인 GAMMA-P지표와 (2)쎄타에 대한 베타리듬의 상대 활성화 비율을 자연로그 스케일로 산출한 LN-B/T지표와 (3)쎄타, 알파, 베타, 감마리듬 파워의 총합에 대해 알파리듬이 차지하는 백분율인 REL-ALPHA지표와 (4)좌우 뇌파 파형의 상호상관계수인 LR-CC지표와 (5)파워스펙트럼에서 고유리듬 피크 지점의 주파수인 PEAK-FREQ지표를 선정하고, 맥파 분석 지표들로는 (6)맥파 펄스 간격의 시계열인 심박간격변이도(HRV)에서 VLF주파수 대역(0.0 ~ 0.04Hz)의 파워인 HRV-VLF지표와 (7)맥파를 두 번 미분한 가속도맥파(SDPTG)의 a파와 e파의 상대적 진폭비율인 SDPTG-E/A지표가 포함되도록 구성한다.(1) gamma-rhythm power, GAMMA-P index, and (2) beta-rhythm for theta, which are statistically highly correlated with the existing GDS score calculated by the analysis index calculator. (3) the REL-ALPHA index as a percentage of the alpha rhythm for the sum of theta, alpha, beta and gamma rhythm power, and (4) the LN-B / T index The PEAK-FREQ index, which is the frequency of the eigen-rhythm peak in the power spectrum, was selected as the cross correlation coefficient of the waveform, and (6) HRV The SDPTG-E / A index, which is the relative amplitude ratio of the a-wave and the e-wave of the pulsatile accelerating pulse wave (SDPTG), is obtained from the HRV-VLF index, which is the power of the VLF frequency band (0.0 to 0.04 Hz) .

상기 뇌파, 맥파 분석 지표들로부터 우울척도 지수들을 산출하는 분석부에서는 500여명 대상자들에 대해 기 확보된 양호(0~5점), 정상(6~10점), 경도우울(11~15), 중등도 이상(16점 이상) 그룹별 GDS 점수대와 해당 뇌파, 맥파 분석 지표들 사이의 임상통계기반 상관추세 관계식을 기반으로 정량적인 우울척도 지수들이 명확하게 산출되도록 하며, 이렇게 산출된 모든 우울척도 지수들을 조합 평균함으로써 우울 수준을 종합적이고 정량적으로 평가하여 표시하는 우울척도 평가부가 포함되도록 구성한다.In the analysis section, which calculates the depressive scale indices from the EEG and pulse wave analysis indices, it is found that the prevalence of good (0-5 points), normal (6-10 points), mild depression (11-15) Based on the statistical correlation based on clinical statistics between the GDS scoring group and the EEG scale and the pulse wave analysis index, the quantitative depression scale index is clearly calculated, and all the depressed scale indexes The combination of averaging and comprehensively and quantitatively evaluating the level of depression is configured to include a depressive scale evaluator.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 뇌파, 맥파 기반 우울척도 평가 장치는 다음과 같은 효과가 있다.The apparatus for evaluating the electroencephalogram and the pulse wave-based depression scale according to the present invention as described above has the following effects.

첫째, 우울감이 서서히 높아져가는 우울증 위험군 단계를 저비용의 비침습적인 방식으로 조기에 간단하고 신속하게 선별해내어 예방 조치할 수 있어 삶의 질과 사회 경제적 비용 절감에 획기적으로 기여할 수 있다. First, the stage of depressive risk, which is gradually increasing in depression, can be selected quickly and easily in a low-cost, non-invasive manner, and preventive measures can be made to contribute to the quality of life and socio-economic costs.

둘째, 현재 국내 보건소, 보건지소, 진료소 등에서 대중적으로 실시되는 우울증 위험군 선별은 GDS 설문지 기반의 우울척도 평가법인데 설문과정에서 검사자와 피검자 사이의 주관이 개입될 수 있는 단점이 있으며 반복 시행에 따라 재현성이 낮아지고 왜곡도 커지므로 지속적인 추적 관찰 및 관리 목적에는 부적합한 문제점이 있었다. 이에 본 발명은 기존 GDS 점수를 잘 반영하면서도 반복 계측의 재현성이 높아 왜곡 문제도 없으면서, 생체신호 측정시 주관적 조작이 개입될 수 있는 여지도 거의 없어서, 보다 객관적이고 보다 정확한 방법으로 우울증 위험군을 선별하여 지속적으로 추적 관리해 나갈 수 있는 기회를 제공하는 효과가 있다.Second, it is the GDS questionnaire based depression scale evaluation method which is popularly performed in domestic public health centers, public health centers, clinics, etc. There is a disadvantage that subjectivity between the examiner and the subject can intervene in the questionnaire process. There is a problem that it is inadequate for the purpose of continuous follow-up observation and management. Accordingly, the present invention reflects the existing GDS score, and it has high reproducibility of repetitive measurement, so there is no distortion problem, and there is no possibility that subjective manipulation can be involved in the measurement of bio-signals. Therefore, It has the effect of providing an opportunity to track and manage.

도 1 은 본 발명의 실시 예에 따른 뇌파, 맥파 기반 우울척도 평가 장치의 구성을 나타낸 블록도
도 2 는 눈감은 안정시 좌/우 뇌파의 파형(a)과 파워스펙트럼 그래프(b)
도 3 은 뇌파의 Gamma-P 지표값과 GDS-우울점수 사이의 관계 그래프
도 4 는 뇌파의 LN-B/T 지표값과 GDS-우울점수 사이의 관계 그래프
도 5 는 뇌파의 REL-ALPHA 지표값과 GDS-우울점수 사이의 관계 그래프
도 6 은 뇌파의 LR-CC 지표값과 GDS-우울점수 사이의 관계 그래프
도 7 은 뇌파의 PEAK-FREQ 지표값과 GDS-우울점수 사이의 관계 그래프
도 8 은 맥파(PPG)로부터 추출된 가속도맥파(SDPTG)와 심박 펄스(PULSE) 파형 그래프
도 9 는 심박펄스 간격 시계열로 구성된 심박변이도(HRV) 그래프(a)와 HRV-VLF지표값과 GDS-우울점수 사이의 관계 그래프(b)
도 10 은 가속도맥파 형상의 구성 요소인 a, b, c, d, e파를 표시한 그래프(a)와 SDPTG-E/A지표값과 GDS-우울점수 사이의 관계 그래프(b)
1 is a block diagram showing a configuration of an apparatus for evaluating an electroencephalogram and a pulse wave-based depression scale according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 shows waveforms (a) and (b) of the left / right brain wave and the power spectrum graph (b)
FIG. 3 is a graph showing the relationship between the Gamma-P index value of the brain waves and the GDS-depression score
FIG. 4 is a graph showing the relationship between the LN-B / T index value of the brain waves and the GDS-depression score
FIG. 5 is a graph showing the relationship between the REL-ALPHA index value and the GDS-
6 is a graph showing the relationship between the LR-CC index value of the brain waves and the GDS-depression score
7 is a graph showing the relationship between the PEAK-FREQ index value and the GDS-
8 is a graph showing the relationship between the acceleration pulse wave SDPTG and the pulse waveform (PULSE)
FIG. 9 is a graph showing a relationship between a heart rate variability (HRV) graph (a) composed of a heart rate pulse interval time series and HRV-VLF index values and a GDS-
FIG. 10 is a graph (a) showing the a, b, c, d, and e waves constituting the components of the acceleration pulse wave shape and a graph (b) showing the relationship between the SDPTG-E / A index value and the GDS-

본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시 예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.Other objects, features and advantages of the present invention will become apparent from the detailed description of the embodiments with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 따른 뇌파, 맥파 기반 우울척도 평가 장치의 바람직한 실시 예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.A preferred embodiment of the EEG / pulse-wave-based depressive symptom evaluation apparatus according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. It is provided to let you know.

도 1 은 본 발명의 실시 예에 따른 뇌파, 맥파 기반 우울척도 평가 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for evaluating an EEG and a pulse wave-based depression scale according to an embodiment of the present invention.

도 1과 같이, 뇌파와 맥파를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 센서전극들을 구비하고 있는 측정부(S100)와, 상기 측정부에서 측정된 생체신호를 증폭하는 증폭부(S200)와, 상기 증폭된 신호들을 기반으로 기존 GDS 검사법과 높은 상관성을 보이는 뇌파, 맥파 분석 지표들을 수치적으로 계산하는 계산부(S300)와 상기 계산된 분석 지표들로부터 GDS 점수와의 임상통계 관계식을 적용하여 대응되는 우울척도 지수들을 산출하는 분석부(S400)와 이를 종합하여 우울증 위험 수준을 평가하고 표시하는 우울척도 평가부(S500)를 포함하는 데 있다.As shown in FIG. 1, the measuring unit S100 includes sensor electrodes having a plurality of channels for measuring EEG and pulse waves. The amplifying unit S200 amplifies the bio-signals measured by the measuring unit. (S300) for numerically calculating EEG and pulse wave analysis indexes having a high correlation with the existing GDS test method based on the received signals and a clinical statistical relation formula between the calculated GDS scores and the corresponding depression An analysis unit S400 for calculating the scale indices, and a depression scale evaluation unit S500 for evaluating and displaying the depression risk level in combination.

바람직하게 상기 뇌파, 맥파 분석지표 계산부(S300)는, 기존 GDS 검사법과 높은 상관성을 보이는 눈감은 안정시의 뇌파와 맥파 분석 지표들로 구성되는 것을 특징으로 한다. Preferably, the EEG and pulse wave analyzing index calculator S300 is composed of EEG and pulse wave analyzing indexes that are highly correlated with the conventional GDS test method and are stable at the time of eye stuttering.

먼저 도 2의 (a)는 눈감은 안정시 측정된 좌/우 뇌파 파형을 나타내고 도 2의 (b)는 뇌파 파형을 푸리에(Fourier) 변환하여 각 주파수별 파워분포를 나타내는 파워스펙트럼 그래프를 나타낸다. 보통 뇌파의 파워스펙트럼은 느린 주파수에서 빠른 주파수 순서로 델타(0~3.99Hz), 쎄타(4~7.99Hz), 알파(8~12.99Hz), 베타(13~29.99Hz), 감마(30~50Hz) 리듬 대역으로 크게 분류된다. 2 (a) shows the left / right EEG waveform measured when the eye is stable, and FIG. 2 (b) shows the power spectrum graph showing the power distribution of each frequency by Fourier transforming the EEG waveform. In general, the power spectrum of EEG is composed of delta (0 ~ 3.99Hz), theta (4 ~ 7.99Hz), alpha (8 ~ 12.99Hz), beta (13 ~ 29.99Hz), gamma ) Rhythm band.

바람직하게 상기 뇌파, 맥파 분석 지표 계산부(S300)에는 뇌파 파형과 파워 스펙트럼 분포로부터 쉽게 계산 가능한 (1)감마리듬 파워인 GAMMA-P지표와 (2)쎄타리듬에 대한 베타리듬의 상대 활성화 비율을 자연로그 스케일로 산출한 LN-B/T지표와 (3)쎄타, 알파, 베타, 감마리듬 파워의 합에 대해 알파리듬이 차지하는 백분율인 REL-ALPHA지표와 (4)좌우 뇌파 파형 사이의 보편적 상호상관계수(피어슨 계수)인 LR-CC지표와 (5)파워스펙트럼에서 고유리듬 피크 지점의 주파수인 PEAK-FREQ지표가 포함되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the EEG and pulse wave analyzing index calculator (S300) includes (1) GAMMA-P index which is easily calculated from EEG waveform and power spectrum distribution, (2) Gamma-P index as a gamma rhythm power, and (3) the REL-ALPHA index as a percentage of the alpha rhythm for the sum of theta, alpha, beta, and gamma rhythm power, and (4) the universal correlation between the left and right EEG waveforms (5) a PEAK-FREQ index, which is the frequency of the unique rhythm peak point in the power spectrum, is included in the LR-CC index which is the correlation coefficient (Pearson coefficient).

도 8 은 맥파(PPG)로부터 추출된 가속도맥파(SDPTG)와 심박 펄스(PULSE) 파형 그래프를 나타내는데, 바람직하게 상기 분석 지표 계산부(S300)에서 계산하는 맥파 분석 지표에는 도 9의 (a)와 같이 심박펄스 간격을 추출하여 연속 시계열 형태로 구성한 심박간격변이도(HRV) 파형에서 VLF 주파수 대역(0.0 ~ 0.04Hz)의 파워인 HRV-VLF지표와 도 10의 (a)와 같이 맥파를 두 번 미분한 가속도맥파(SDPTG)의 구성요소인 a, b, c, d, e파 중 a파와 e파의 상대적 진폭비율인 SDPTG-E/A지표가 포함되는 것을 특징으로 한다.FIG. 8 shows waveforms of an acceleration pulse wave SDPTG and a pulse wave PULSE extracted from a pulse wave PPG. The pulse wave analysis index calculated by the analysis index calculation unit S300 includes The HRV-VLF index, which is the power of the VLF frequency band (0.0 to 0.04 Hz) and the HRV-VLF index of the HRV waveform (FIG. 10 (a) E / A index, which is the relative amplitude ratio of the a wave and the e wave in the a, b, c, d, and e waves constituting one acceleration pulse wave (SDPTG).

바람직하게 상기 뇌파, 맥파 분석 지표들로부터 우울척도 지수들을 산출하는 분석부(S400)에서는 기존 500여명 대상자들에 대해 확보된 양호(0~5점), 정상(6~10점), 경도우울(11~15), 중등도 이상(16점 이상) 그룹별 GDS 점수대와 각 뇌파, 맥파 분석 지표값 사이의 임상통계기반 추세 관계식이 적용되어 우울척도 지수들이 명확하게 산출되는 것을 특징으로 한다. Preferably, the analyzing unit S400 for calculating the depression scale indices from the EEG and pulse wave analysis indices calculates the good (0-5 points), the normal (6-10 points), the mild depression 11 to 15) and moderate to severe (16 points or more) GDS score group and each EEG and pulse wave analysis index values are applied to calculate the depression scale indices clearly.

바람직하게 상기 분석부(S400)에서 뇌파의 GAMMA-P 지표값(=y)은 도 3 의 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=0.0634x+0.9668를 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the GAMMA-P index value (= y) of the EEG in the analyzing unit S400 is calculated based on the index of the GDS depression score (= x) in FIG. 3, y = 0.0634x + 0.9668 = y) is calculated quantitatively.

바람직하게 상기 분석부(S400)에서 뇌파의 LN-B/T 지표값(=y)은 도 4 의 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.0943x+0.0097을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the LN-B / T index value (= y) of the EEG in the analyzing unit S400 is calculated based on the clinical statistical-based correlation equation y = -0.0943x + 0.0097 with the GDS depression score (= x) And a depression scale index (= x) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated.

바람직하게 상기 분석부(S400)에서 뇌파의 REL-ALPHA 지표값(=y)은 도 5 의 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.9733x+28.328을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the REL-ALPHA index value (= y) of the EEG in the analyzing unit (S400) is calculated based on the clinical statistical-based correlation equation y = -0.9733x + 28.328 with the GDS depression score (= x) (= x) corresponding to the index (= y) is quantitatively calculated.

바람직하게 상기 분석부(S400)에서 뇌파의 LR-CC 지표값(=y)은 도 6 의 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.0189x+0.7996을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the LR-CC index value (= y) of the EEG in the analyzing unit S400 is calculated based on the clinical statistical-based correlation equation y = -0.0189x + 0.7996 with the GDS depression score (= x) (= x) corresponding to the index (= y) is quantitatively calculated.

바람직하게 상기 분석부(S400)에서 뇌파의 PEAK-FREQ 지표값(=y)은 도 7 의 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.238x+9.4932를 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the PEAK-FREQ index value (= y) of the EEG in the analysis unit S400 is calculated based on the clinical statistical-based correlation equation y = -0.238x + 9.4932 with the GDS depression score (= x) (= x) corresponding to the index (= y) is quantitatively calculated.

바람직하게 상기 분석부(S400)에서 맥파의 HRV-VLF 지표값(=y)은 도 9의 (b)에서와 같이 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.078x+5.7497을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the HRV-VLF index value (= y) of the pulse wave in the analyzer S400 is a correlation statistic based on clinical statistics based on the GDS depression score (= x) as shown in FIG. 9B, y = -0.078x + (= X) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated based on 5.7497.

바람직하게 상기 분석부(S400)에서 맥파의 SDPTG-E/A 지표값(=y)은 도 10의 (b)에서와 같이 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.007x+0.1538을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the SDPTG-E / A index value (= y) of the pulse wave in the analyzing unit S400 is a correlation statistic based on clinical statistics based on the GDS depression score (= x) as shown in FIG. 10 (b) (= x) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated based on x + 0.1538.

바람직하게 상기 우울척도 평가부(S500)에서는 상기 우울척도 분석부(S400)에서 임상통계 관계식 기반 산출된 각 우울 지수들을 조합 평균함으로써 우울척도를 정량적으로 종합 평가하여 표시하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the depression scale evaluating unit (S500) comprehensively evaluates and displays the depression scale quantitatively by combining averages of the depression scores calculated on the basis of the clinical statistical relation in the depression scale analyzing unit (S400).

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시 예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시 예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시 예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

Claims (10)

뇌파와 맥파를 측정하기 위한 복수의 채널을 갖는 센서전극들을 구비하고 있는 측정부와 상기 측정부에서 측정된 생체신호를 증폭하는 증폭부와,
상기 증폭된 뇌파, 맥파 신호들을 기반으로 기존 GDS 검사법과 높은 상관성을 보이는 생체 분석 지표들을 수치적으로 계산하는 계산부와
상기 계산된 분석 지표들로부터 GDS 점수와의 임상통계 관계식을 적용하여 대응되는 우울척도 지수들을 산출하는 분석부와
이를 종합하여 우울증 위험 수준을 평가하고 표시하는 우울척도 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울척도 평가 장치.
A measuring unit having sensor electrodes having a plurality of channels for measuring an EEG and a pulse wave, an amplifying unit for amplifying the bio-signal measured by the measuring unit,
A calculation unit for numerically calculating biological analysis indices having high correlation with the existing GDS test method based on the amplified EEG and pulse wave signals;
An analyzing unit for calculating depressed scale indices corresponding to the clinical statistical relational expressions with the GDS score from the calculated analysis indices;
And a depression scale evaluating unit for evaluating and displaying the depression risk level based on the evaluation result.
제 1 항에 있어서,
뇌파 분석 지표 계산부에 (1)감마리듬 파워인 GAMMA-P지표와 (2)쎄타리듬에 대한 베타리듬의 상대 활성화 비율을 자연로그 스케일로 산출한 LN-B/T지표와 (3)쎄타, 알파, 베타, 감마리듬 파워의 합에 대해 알파리듬이 차지하는 백분율인 REL-ALPHA지표와 (4)좌우 뇌파 파형 사이의 상호상관계수인 LR-CC지표와 (5)파워스펙트럼에서 고유리듬 피크 지점의 주파수인 PEAK-FREQ지표가 포함되는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가장치.
The method according to claim 1,
(2) the LN-B / T index calculated by natural logarithm of the relative activation ratio of β-rhythm to the Gamma-P index, (2) theta rhythm, and (3) theta, The LR-CC index, which is the cross-correlation coefficient between the REL-ALPHA index as a percentage of the alpha rhythm for the sum of alpha, beta and gamma rhythm power, (4) the left and right EEG waveforms, and (5) Frequency-based PEAK-FREQ index.
제 1 항에 있어서,
맥파 분석 지표 계산부에 심박간격변이도(HRV) 파형에서 VLF 주파수 대역(0.0 ~ 0.04Hz)의 파워인 HRV-VLF지표와 가속도맥파(SDPTG)의 a파에 대한 e파의 진폭비율인 SDPTG-E/A지표가 포함되는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가 장치.
The method according to claim 1,
The HRP-VLF index, which is the power of the VLF frequency band (0.0 to 0.04 Hz) in the heart rate variability (HRV) waveform, and the amplitude ratio of the e wave to the a wave of the acceleration pulse wave (SDPTG), SDPTG-E / A index is included in the evaluation result.
제 1 항과 제 2 항에 있어서,
뇌파의 GAMMA-P 지표값(=y)은 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=0.0634x+0.9668(x계수 오차범위 +-0.015, 상수항 오차범위 +-0.5 유효)를 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가 장치.
The method according to claim 1 or 2,
The GAMMA-P index value (= y) of EEG was calculated as y = 0.0634x + 0.9668 (x coefficient error range + -0.015, constant error range +0.5 effective), which is a clinical statistical correlation based on GDS depression score Wherein the depression scale index (= x) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated.
제 1 항과 제 2 항에 있어서,
뇌파의 LN-B/T 지표값(=y)은 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.0943x+0.0097(x계수 오차범위 +-0.01, 상수항 오차범위 +-0.005 유효)을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가 장치.
The method according to claim 1 or 2,
The LN-B / T index value (= y) of the EEG correlates with the GDS depression score (= x), y = -0.0943x + 0.0097 (x coefficient error range + -0.01, constant error range + Wherein the depression scale index (= x) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated on the basis of the validity index (= valid).
제 1 항과 제 2 항에 있어서,
뇌파의 REL-ALPHA 지표값(=y)은 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.9733x+28.328(x계수 오차범위 +-0.1, 상수항 오차범위 +-2.5 유효)을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가 장치.
The method according to claim 1 or 2,
The REL-ALPHA index value (= y) of EEG was calculated as y = -0.9733x + 28.328 (x coefficient error range + -0.1, constant error range + -2.5 validity) Wherein the depression scale index (= x) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated on the basis of the depression scale index (= x).
제 1 항과 제 2 항에 있어서,
뇌파의 LR-CC 지표값(=y)은 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.0189x+0.7996(x계수 오차범위 +-0.01, 상수항 오차범위 +-0.3 유효)을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가 장치.
The method according to claim 1 or 2,
The LR-CC index value (= y) of the EEG was calculated as y = -0.0189x + 0.7996 (x coefficient error range + -0.01, constant error range +0.3), which is a clinical statistical-based correlation index with GDS depression score (= Wherein the depression scale index (= x) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated on the basis of the depression scale index (= x).
제 1 항과 제 2 항에 있어서,
뇌파의 PEAK-FREQ 지표값(=y)은 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.238x+9.4932(x계수 오차범위 +-0.1, 상수항 오차범위 +-1.5 유효)를 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가 장치.
The method according to claim 1 or 2,
The PEAK-FREQ index value (= y) of the EEG correlates with the GDS depression score (= x), y = -0.238x + 9.4932 (x coefficient error range + -0.1, constant error range + Wherein the depression scale index (= x) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated on the basis of the depression scale index (= x).
제 1 항과 제 3 항에 있어서,
맥파의 HRV-VLF 지표값(=y)은 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.078x+5.7497(x계수 오차범위 +-0.01, 상수항 오차범위 +-1.2 유효)을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가 장치.
4. The method according to claim 1 or 3,
The HRV-VLF index value (= y) of the pulse wave is the correlation statistic based on the clinical statistical relationship with the GDS depression score (= x) y = -0.078x + 5.7497 (x coefficient error range + -0.01, constant error range + Wherein the depression scale index (= x) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated on the basis of the depression scale index (= x).
제 1 항과 제 3 항에 있어서,
맥파의 SDPTG-E/A 지표값(=y)은 GDS 우울점수(=x)와의 임상통계기반 상관 추세식인 y=-0.007x+0.1538(x계수 오차범위 +-0.001, 상수항 오차범위 +-0.1 유효)을 기반으로 지표값(=y)에 대응되는 우울척도 지수(=x)가 정량적으로 산출되는 것을 특징으로 하는 뇌파, 맥파 기반 우울 척도 평가 장치.
4. The method according to claim 1 or 3,
The SDPTG-E / A index value (= y) of the pulse wave is the correlation statistic based on clinical statistics with the GDS depression score (= x) y = -0.007x + 0.1538 (x coefficient error range + -0.001, constant error range + Wherein the depression scale index (= x) corresponding to the index value (= y) is quantitatively calculated on the basis of the validity index (= valid).
KR1020180016608A 2018-02-10 2018-02-10 EEG, PPG based Depression assessment device KR102068401B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180016608A KR102068401B1 (en) 2018-02-10 2018-02-10 EEG, PPG based Depression assessment device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180016608A KR102068401B1 (en) 2018-02-10 2018-02-10 EEG, PPG based Depression assessment device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180021025A true KR20180021025A (en) 2018-02-28
KR102068401B1 KR102068401B1 (en) 2020-01-20

Family

ID=61401368

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180016608A KR102068401B1 (en) 2018-02-10 2018-02-10 EEG, PPG based Depression assessment device

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102068401B1 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200061016A (en) * 2018-11-23 2020-06-02 와이케이씨테크(주) Depression Index Estimation Method Using Skin Image
ES2774407A1 (en) * 2019-01-21 2020-07-21 Fundacion Para La Investigacion Biomedica Del Hospital Univ De La Princesa MULTIVARIANT ANALYSIS METHOD IN ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) (Machine-translation by Google Translate, not legally binding)
WO2023136587A1 (en) * 2022-01-11 2023-07-20 주식회사 옴니씨앤에스 Digital clinic system and method for providing evaluation tools and comprehensive treatment interventions for depressive disorders
WO2024090717A1 (en) * 2022-10-24 2024-05-02 비웨이브 주식회사 Device and method for providing user interface for providing mental health information

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210100965A (en) 2020-02-07 2021-08-18 김휘영 Animal Depression Treatment Appratus and Driving Method Thereof
KR102512055B1 (en) 2022-01-25 2023-03-20 안지윤 Method, device and system for analyzing patient condition based on survey information of first-time patient

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130281798A1 (en) * 2012-04-23 2013-10-24 Sackett Solutions & Innovations, LLC Cognitive biometric systems to monitor emotions and stress
KR20160035320A (en) * 2014-09-23 2016-03-31 서울대학교병원 Methods of measuring the degree of subjective depression by using HF
KR20170013649A (en) * 2015-07-28 2017-02-07 주식회사 아이메디신 System and Method for Evaluation of Brain Function and Recommendation for personalized brain wellness
KR20170048638A (en) * 2015-10-26 2017-05-10 세종대학교산학협력단 Method and system for real-time depression detection

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130281798A1 (en) * 2012-04-23 2013-10-24 Sackett Solutions & Innovations, LLC Cognitive biometric systems to monitor emotions and stress
KR20160035320A (en) * 2014-09-23 2016-03-31 서울대학교병원 Methods of measuring the degree of subjective depression by using HF
KR20170013649A (en) * 2015-07-28 2017-02-07 주식회사 아이메디신 System and Method for Evaluation of Brain Function and Recommendation for personalized brain wellness
KR20170048638A (en) * 2015-10-26 2017-05-10 세종대학교산학협력단 Method and system for real-time depression detection

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200061016A (en) * 2018-11-23 2020-06-02 와이케이씨테크(주) Depression Index Estimation Method Using Skin Image
ES2774407A1 (en) * 2019-01-21 2020-07-21 Fundacion Para La Investigacion Biomedica Del Hospital Univ De La Princesa MULTIVARIANT ANALYSIS METHOD IN ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) (Machine-translation by Google Translate, not legally binding)
WO2023136587A1 (en) * 2022-01-11 2023-07-20 주식회사 옴니씨앤에스 Digital clinic system and method for providing evaluation tools and comprehensive treatment interventions for depressive disorders
WO2024090717A1 (en) * 2022-10-24 2024-05-02 비웨이브 주식회사 Device and method for providing user interface for providing mental health information

Also Published As

Publication number Publication date
KR102068401B1 (en) 2020-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20180021025A (en) EEG, PPG based Depression assessment device
von Ellenrieder et al. Automatic detection of fast oscillations (40–200 Hz) in scalp EEG recordings
KR102089137B1 (en) EEG based cognitive function assessment device
Gonçalves et al. Linear and nonlinear fetal heart rate analysis of normal and acidemic fetuses in the minutes preceding delivery
Romano et al. Frequency and time domain analysis of foetal heart rate variability with traditional indexes: a critical survey
Pueyo et al. QRS slopes for detection and characterization of myocardial ischemia
Beda et al. Heart‐rate and blood‐pressure variability during psychophysiological tasks involving speech: Influence of respiration
KR101920024B1 (en) Dementia early diagnosis screening device based on the aging-levels of biosignals
KR20180116184A (en) Autonomic Balance and Controllability Diagram
US20150374285A1 (en) Method and apparatus for measuring anesthetic depth
Romano et al. Symbolic dynamic and frequency analysis in foetal monitoring
US20190183402A1 (en) Detection of concussion using cranial accelerometry
Brumfield et al. Digital pulse contour analysis: investigating age-dependent indices of arterial compliance
CN111150410A (en) Psychological pressure evaluation method based on fusion of electrocardiosignals and electromyographic signals
Gonçalves et al. Electrocardiography versus photoplethysmography in assessment of maternal heart rate variability during labor
WO2018130897A1 (en) Method and system for determining heart rate variability
Alves et al. Linear and complex measures of heart rate variability during exposure to traffic noise in healthy women
Cesarelli et al. Foetal heart rate variability frequency characteristics with respect to uterine contractions
Lewis et al. Phase shift and correlation coefficient measurement of cerebral autoregulation during deep breathing in traumatic brain injury (TBI)
Nurrosyidah et al. Heart rate variability analysis by multiscale entropy for autonomic nervous system identification
Kageyama et al. Wavelet analysis for quantification of mental stress stage by finger-tip photo-plethysmography
Barreto et al. Characterization of photoplethysmographic blood volume pulse waveforms for exercise evaluation
UA145374U (en) METHOD OF EARLY DETECTION, FORECASTING AND EVALUATION OF EFFECTIVENESS OF TREATMENT OF DISEASES OF CARDIOVASCULAR, NERVOUS AND PULMONARY SYSTEMS
Phinyomark et al. Effect of trends on detrended fluctuation analysis for surface electromyography (EMG) signal
RU2776233C1 (en) Method for pre-nosology diagnosis of the state of the human autonomic nervous system

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant