저밀도 EEG 헤드셋을 이용한 sLORETA 공간 해상도와 잡음 민감도 평가

초록

본 연구는 14채널과 19채널 저밀도 EEG 헤드셋을 사용해 sLORETA가 뇌 전기활동을 3차원으로 재구성하는 정확도와 정밀도를 평가한다. 실제 MRI 기반 해부학적 모델에 단일 및 이중 활성 딥올을 시뮬레이션하고, 다양한 잡음 수준에서 위치 오차와 재구성 분포 폭을 측정하였다. 결과는 단일 딥올에서는 높은 재현성을 보였지만, 두 개의 동시 활성 딥올을 구분하는 데는 저밀도 배열의 한계가 드러났다.

상세 분석

sLORETA는 전극에서 측정된 전위 데이터를 뇌 내부의 전류원 분포로 역추정하는 표준화된 최소 제곱 해법이다. 이 방법은 전극 수가 제한된 경우에도 전류원 위치의 평균적인 추정치를 제공한다는 장점이 있다. 그러나 전극 배열이 촘촘하지 않을 때는 공간 해상도가 저하되고, 특히 인접한 두 전류원이 동시에 활성화될 경우 서로의 신호가 혼합되어 구분이 어려워진다. 본 논문은 이러한 문제점을 정량적으로 규명하기 위해 두 가지 저밀도 헤드셋(14채널, 19채널)을 선택하였다. 각 헤드셋은 일반적인 상업용 무선 EEG 시스템에 기반하며, 전극 위치는 국제 10‑20 시스템을 변형한 형태이다.

실험은 실제 인간의 MRI 영상을 기반으로 뇌와 두개골, 두피를 구분한 유한요소 모델을 구축하고, 전도 특성을 문헌값으로 할당함으로써 현실적인 전위 전파를 시뮬레이션하였다. 단일 딥올 실험에서는 뇌 피질 전역에 걸쳐 500여 개의 후보 위치를 무작위로 선택하고, 각 위치에서 전류원 강도를 일정하게 두어 전위 데이터를 생성하였다. 잡음은 백색 가우시안 노이즈를 적용했으며, 신호대잡음비(SNR)를 20 dB, 10 dB, 0 dB의 세 단계로 조절하였다. 재구성 결과는 sLORETA가 제공하는 전류원 확률 밀도 지도에서 최대값 위치와 분포의 Full Width at Half Maximum(FWHM)를 추출해 평가하였다.

이중 딥올 실험에서는 두 전류원을 최소 20 mm 이상 떨어진 위치에 배치하고, 동일한 SNR 조건에서 동시에 활성화된 전위 데이터를 생성하였다. 여기서 핵심 평가지표는 두 전류원의 재구성 피크가 별개의 최대값으로 나타나는 비율과, 각각의 피크가 실제 위치와 얼마나 근접했는가이다. 결과는 저밀도 배열에서 전극 간 거리와 전극 수가 제한적일수록 두 피크가 하나의 넓은 분포로 합쳐지는 현상이 두드러졌음을 보여준다. 특히 0 dB SNR에서는 19채널 구성조차도 두 전류원을 명확히 구분하지 못했으며, 평균 위치 오차는 15 mm 이상으로 증가하였다.

이러한 분석을 통해 저밀도 EEG에서 sLORETA를 사용할 때는 단일 전류원 탐지에는 충분히 신뢰할 수 있지만, 다중 전류원 상황에서는 공간 해상도가 제한적이라는 실질적인 한계를 확인하였다. 또한, 재구성 분포의 폭(FWHM)이 최소 30 mm 이상으로 측정되었으며, 이는 실제 임상 적용 시 최소한의 해상도 한계로 간주될 수 있다.