뉴로피드백
Neurofeedback
뉴로피드백은 뇌의 전기적 전위를 이용하여 조작자 컨디셔닝을 통해 원하는 뇌 상태를 강화하는 바이오피드백의 한 형태입니다. 이 과정은 비침습적이며 일반적으로 뇌전도(EEG)를 사용하여 뇌 활동 데이터를 수집합니다. 치료를 국소화하고 개인화하기 위해 정량적 뇌파 검사(QEEG) 또는 기능적 자기 공명 영상(fMRI)을 사용함으로써 잠재적으로 추가적인 이점이 있는 여러 뉴로피드백 프로토콜이 존재합니다.[1][2] 관련 기술로는 기능적 근적외선 분광 매개형(fNIRS) 뉴로피드백, 혈뇌조영 바이오피드백(HEG), fMRI 바이오피드백 등이 있습니다.
뉴로피드백은 건강한 참가자의 정신과적 장애와 관련된 증상을 완화하거나 특정 인지 기능을 향상시키는 등 긍정적인 행동 결과를 유발하는 것으로 나타났습니다. 이러한 긍정적인 행동 결과는 뇌 가소성 메커니즘과 피험자가 평생 학습할 수 있는 능력에 의존합니다.[3]
역사
1898년 에드워드 손다이크는 효력의 법칙을 공식화했습니다. 그의 작업에서 그는 행동이 만족하거나 불편한 결과에 의해 형성된다고 이론을 세웠습니다. 이를 통해 오퍼레이터 컨디셔닝의 기반을 마련했습니다.[citation needed]
1924년 독일의 정신과 의사 한스 베르거는 환자의 두피에 여러 개의 전극을 연결하고 탄도 갈바노미터를 사용하여 작은 전류를 감지했습니다. 그의 후속 연구에서 버거는 뇌파를 정성적으로 분석했지만 1932년 G. Dietsch는 푸리에 분석을 7개의 뇌파 기록에 적용했고 나중에 정량적 뇌파(QEEG)를 적용한 최초의 연구자가 되었습니다.
1950년 닐 E. 예일 대학의 밀러는 쥐들이 심장 박동수를 조절하도록 훈련시킬 수 있었습니다. 나중에 그는 청각 피드백을 통해 인간을 훈련시키면서 인간과의 작업을 계속했습니다.[4]
신경 피드백을 입증한 최초의 연구는 1962년 조 카미야(Joe Kamiya)에 의해 보고되었습니다.[5][6] Kamiya의 실험에는 두 부분이 있었습니다. 첫 번째 부분에서는 피험자에게 눈을 감고 있다가 신호음이 울리면 알파파를 경험하고 있는지 말하도록 했습니다. 처음에는 피험자가 약 50%의 시간을 정확하게 추측했지만 일부 피험자는 결국 상태를 더 잘 구별할 수 있는 능력을 개발할 것입니다.[7]
M. Barry Sterman은 고양이들이 소위 감각 운동 리듬(SMR)을 더 많이 나타내기 위해 그들의 뇌파 패턴을 수정하도록 훈련시켰습니다. 그는 이 연구를 1967년에 발표했습니다. 그 후에 스테먼은 SMR 훈련을 받은 고양이들이 훈련을 받지 않은 고양이들보다 경련성 화학물질인 모노메틸히드라진에 노출된 후 간질 발작에 훨씬 더 저항력이 있다는 것을 발견했습니다.[8] 1971년, 그는 SMR 훈련을 통해 발작을 제어할 수 있는 간질 환자와 유사한 개선을 보고했습니다.[9] 조엘 루바(Joel Lubar)는 뇌전증부터 시작하여 나중에 과잉행동과 ADHD까지 뇌파 바이오피드백 연구에 기여했습니다. Ming-Yang Cheng은 특히 숙련된 골퍼들의 SMR 능력 향상을 목표로 하는 뇌파 신경 피드백 연구를 발전시키는 데 중요한 역할을 했습니다.[12]
신경가소성
2010년, 한 연구는 뇌파 훈련 후에 발생하는 신경형성 변화의 일부 증거를 제공했습니다. 이 연구에서 30분 동안 자발적으로 뇌 리듬을 조절한 결과 피질 흥분성과 피질 내 기능이 지속적으로 변화했습니다.[13] 저자들은 신경 피드백 후 경두개 자기 자극(TMS)에 대한 피질 반응이 크게 향상되고 최소 20분 이상 지속되며 활동 의존적 가소성을[13] 나타내는 뇌파 시간 경과와 상관관계가 있음을 관찰했습니다.
뉴로피드백의 종류
뉴로피드백이라는 용어는 법적으로 보호되지 않습니다. 신경 활동에 대한 피드백을 제공하는 다양한 접근 방식이 있으며, 이에 따라 각각의 운영자는 "신경 피드백"이라고 합니다. 여러 단계에서 구별할 수 있습니다. 첫 번째는 어떤 기술이 사용되고 있는지를 고려합니다(EEG,[14][15][16][17][18][12] fMRI,[19][20][21][22] fNIRS,[23] HEG). 그럼에도 불구하고 EEG 뉴로피드백 영역 내에서도 다른 분석 방법론을 선택할 수 있으며, 그 중 일부는 더 많은 수의 동료 검토 연구에 의해 뒷받침되는 반면, 다른 일부는 과학 문헌이 부족하고 설명 모델이 완전히 누락되어 있기 때문에 더 많은 차이가 중요합니다.
이러한 차이에도 불구하고 피드백 제공 요구 사항에서 공통 분모를 찾을 수 있습니다. 일반적으로 피드백은 청각 또는 시각적 입력으로 제공됩니다. 신경학적 활동에 따른 소리 톤으로 독창적인 피드백을 제공했지만, 새로운 방법이 많이 발견되었습니다. 예를 들어, 피드백으로 볼륨이 조절되는 음악이나 팟캐스트를 들을 수 있습니다. 종종 시각적 피드백은 TV 화면의 애니메이션 형태로 사용됩니다. 시각적 피드백은 비디오와 영화와 함께 제공되거나 화면의 밝기가 직접 피드백을 나타내는 읽기 작업 중에도 제공될 수 있습니다. 게임 자체가 뇌 활동에 의해 제어되는 간단한 게임도 사용할 수 있습니다. 최근의 개발은 가상 현실(VR)을 통합하려고 노력하고 있으며, 컨트롤러는 이미 피드백에 더 많은 참여를 위해 사용될 수 있습니다.
뇌파 신경 피드백
주파수 대역/진폭 훈련
진폭 훈련 또는 주파수 대역 훈련(동의어로 사용됨)은 가장 많은 과학 문헌을 보유한 방법이며, 또한 뇌파 신경 피드백의 원래 방법을 나타냅니다.[5][9][11] 뇌파 신호는 주파수 스펙트럼과 관련하여 분석되며, 뇌파 신경과학에서 사용되는 일반적인 주파수 대역(델타, 세타, 알파, 베타, 감마)으로 나뉩니다. 이 활동은 두피의 정의된 위치에서 특정 주파수 대역의 진폭을 더 높거나 더 낮은 값으로 훈련하는 것을 포함합니다.
훈련 목표(예: 주의력 및 집중력 증가,[24][25] 차분한 상태 도달,[26] 간질 발작 감소 [9][27][28]등)에 따라 전극을 다른 위치에 배치해야 합니다. 또한 훈련 목표에 따라 훈련된 주파수 대역과 훈련 방향(더 높은 진폭 또는 더 낮은 진폭)이 달라질 수 있습니다.
따라서 훈련 목표에 유익할 것으로 예상되는 뇌파파 성분은 진폭이 나타날 때 및/또는 증가할 때 양의 피드백으로 보상됩니다. 방해가 될 것으로 예상되는 주파수 대역 진폭은 피드백을 통한 강화에 의해 하향 훈련됩니다.
예를 들어 ADHD를 고려하면 중앙-전두엽에서 저베타 또는 중간베타 주파수를 훈련하여 진폭이 증가하는 동시에 뇌의 동일한 영역에서 세타 및 고베타 진폭을 줄이려고 노력하게 됩니다.[29][30][31]
스포츠 영역에서 센서 운동 리듬(SMR) 훈련은 SMR을 향상시키는 것이 잠재적으로 성능을 향상시킬 수 있다는 상당한 연구 결과와 함께 주목을 받았습니다.[32] 이러한 개선은 정확한 움직임에 필수적인 운동 기술을 향상시키기 위해 설계된 여러 교육 세션[12] 후에 특히 두드러집니다. 이러한 정밀도는 골프 퍼팅,[33] 축구 프리킥, 농구 자유투 등 다양한 스포츠 활동에서 요구됩니다.
SCP교육
SCP(slow cortical potential) 훈련의 경우 뇌파 신호의 DC 전압 성분을 훈련합니다. 이러한 유형의 뇌파 신경 피드백 훈련의 적용은 닐스 버바우머와 그의 그룹이 수행한 연구에 의해 대부분 승인되었습니다. SCP 훈련의 가장 일반적인 증상 기반은 ADHD인 반면, SCP는 뇌-컴퓨터 인터페이스에서도 적용됩니다.[34]
LORETA(저해상도 전자기 단층 분석) 교육
정상적인 뇌파 신호는 두피 표면에 제한됩니다. 많은 수의 전극(19개 이상)을 사용하여 특정 전기 이벤트의 소스를 국부화할 수 있습니다. 많은 2D 이미지 중에서 3D 이미지를 렌더링하는 단층 촬영과 유사하게, 많은 뇌파 채널은 뇌 내의 전기적 활동 분포를 3D로 나타내는 LORETA 이미지를 만드는 데 사용됩니다. LORETA 방법은 MRI와 함께 사용하여 구조적 및 기능적 활동을 병합할 수 있습니다. PET나 fMRI보다 훨씬 더 나은 시간 해상도를 제공할 수 있습니다. 그러나 라이브 뉴로피드백과 함께 적용할 경우 19채널 뉴로피드백과 LORETA는 과학적 증거가 제한적이며 현재까지 기존의 1채널 또는 2채널 뉴로피드백에 비해 이점이 없습니다.[35]
토론과 비평
과학 문헌에서 신경 피드백의 효과 크기에 대한 논의가 계속되고 있습니다. 뉴로피드백은 대부분 오퍼레이터 컨디셔닝 모델을 기반으로 설명되기 [36]때문에 피드백의 민감도(보상을 받기 어려운 점)도 역할을 합니다. 임계값을 너무 낮게 설정하면 원하는 조건을 되돌릴 수 있는 것으로 나타났습니다.[37] 80%[38][39]의 성공률을 일정하게 유지하기 위해 30초마다 업데이트되는 자동 임계값을 사용할 때 위약을 제외한 다른 출판물에서는 신경 피드백의 효과를 발견하지 못했습니다.
참고 항목
참고문헌
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외부 링크
- 음악가들의 연주력 향상을 위한 뉴로피드백에 관한 BBC 기사
- "Golf gadget cuts scores at a stroke by calming brain". The Times. 9 January 2017.