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최근 뇌기능적 영상분야의 비약적이 발전이 계속되고 있다 . 이러한 분야의 연구들은 주로 fMRI 나 PET 을 이용하여 수행되고 있으나 , 테크놀로지의 발전과 더불어 뇌파를 이용한 뇌기능 영상 기법들도 꾸준한 진보를 이루고 있다 . fMRI 와 PET 을 이용한 연구는 뇌의 기능적 활성 또는 저하 정도를 포착해내는 시간이 초 (sec) 단위로 긴 반면 , 뇌파와 뇌자기 측정법 (magneto-encephalography) 같은 방법들은 1/1000 초 이하의 단위로 신경세포의 전기적인 활성을 측정함으로써 보다 빠르고 정교한 연구를 가능케 해준다 . 또한 뇌파는 연구 비용 면에서도 아주 저렴하기 때문에 일석이조의 장점을 가지고 있다 . 하지만 불행하게도 최근까지 뇌파가 뇌의 어떤 피질하 (subcortical) 영역의 활성을 반영하는지 추측하는 것은 불가능했다 . 뇌의 다양한 피질하 부위의 활성이 같은 두피영역의 전자기적인 활성을 유발할 수도 있다 . 하지만 서로 다른 두피영역의 활성은 여러 뇌 부위의 상이한 구성과 조합으로 인해 생성되는 것임에 틀림없다 . 최근 20 년 동안 뇌파의 근원 (source) 을 파악하는 역 프로그램 (inverse program) 이 비약적인 발전을 해왔다 . 현재까지 이용되는 역 프로그램은 쌍극 모형 (dipolar model) 을 사용하는 것과 분포된 근원 모형 (distributed source model) 을 사용하는 두 군으로 분리 할 수 있다 .

저해상 전자기 단층 촬영 (Low resolution electromagnetic tomography, 이하 LORETA) 은 Pascual-Marqui 등에 의해 처음 소개된 기능적 뇌영상 기법이다 . LORETA 는 분포된 근원 모형에 속하며 , 기본 가정으로 최대한 매끄러운 구속력 (smoothest constraint) 을 취하고 있다 . 이 말은 뇌의 특정 부위의 전류 밀도 (current density) 는 그 인접한 부위의 평균 전류 밀도 (current density) 와 최대한 유사해야 한다고 가정 하는 것이다 . 그러므로 LORETA 는 이웃하는 신경집단 중에서 최대 동기화 (maximum synchronization) 를 보이는 활성 부위의 3 차원적인 분포를 반영한다 . LORETA 는 인접한 신경집단간의 동시성을 극대화 할 수 있는 역적인 해석 (inverse solution) 을 찾아낸다 . LORETA 에서 피질은 부피단위인 7X7X7mm 의 2394 voxel (3 차원 최소 단위 ) 의 집합으로 모형화 된다 . LORETA 는 Talairach 와 Tournoux6) 의 Anatomical brain atlas 에 등록되어 있는 두부 모형과 뇌파 전극 좌표 (EEG electrode coordinates) 자료를 이용하며 , 표현되는 뇌 영상은 몬트리올 신경학 연구소 , 뇌영상 센터 (Brain Imaging Center, Montreal Neurological Institute) 의 디지털 영상을 이용한다 . LORETA 는 다른 프로그램에서 찾아내지 못한 비교적 깊은 곳에 위치한 근원도 잘 찾으며 , 그 정확성도 높은 것으로 알려져 있다 . 2002 년에는 표준화된 standardized LORETA (sLORETA) 가 개발되었는데 , 올해 안으로 한층 업그레이드된 exact LORETA (eLORETA) 를 발표할 예정이다 ( http://www.unizh.ch/keyinst/NewLORETA/LORETA01.htm ). 최근 들어 LORETA 를 사용하여 조현병과 우울증분야의 많은 연구들이 진행되어 왔으며 , 그 정확도 면에서 많은 증거들이 축적되고 있다 .

 
< 그림설명 : 예전의 뇌파는 단순히 정상과 비정상을 판별 하는 것으로만 사용되었다. (1,2 번 과정)
공항기술의 발전에 힘입어 현재의 뇌파는 뇌의 기능적 활성 부위를 반영하는 매우 유용한 자료로 거듭나고 있다.(3)번 과정은 LORETA를 이용한 topogtaphic map이고, (4)번 과정은 LORETA의 강력한 기능 중 하나로 비교하고자 하는 두 집단간의 뇌 활성화 정도의 차이를 통계적으로 처리한 영상이다. 빨간색이 통계적으로 유의한 활성화 부위를 나타낸다. >
 

LORETA 의 최대 장점으로는 비교하기 원하는 두 군간의 뇌 피질의 활성화 차이를 통계적으로 비교해 준다는 점이다. LORETA 의 최대 t 통계 (maximum t-statistic) 는 비매개변수 분석 (non-parametric analysis) 으로써 각 비교 집단을 5000 개씩 무작위 비교함으로써 voxel 간의 역치 (threshold) 값을 생성해낸다. 따라서 반복측정에 의한 오류를 교정할 수 있다. 현재 LORETA 에서 제시되는 t 값은 P< 0.05, P<0.01, 그리고 P< 0.0002 수준 등이다.

LORETRA 에도 많은 단점들이 지적되고 있다. 뇌파 이상을 초래할 정도로 크지 않은 작은 병변은 검색되지 않으며, LORETA 에서 제공하는 검색 부위인 피질과 해마의 회질 이외의 부위는 검색이 불가능하다. LORETA 의 기본 가정인 ‘이웃한 피질 간 신경 활성의 긴밀한 연관성'은 기본적으로 타당하지만 기능적으로 서로 전혀 관련이 없는 부위가 해부학적으로 매우 가까울 수 있다는 비판이 있다. (예를 들어 양쪽 대뇌반구의 내측부분) 또한 LORETA 는 다른 프로그램과 비교하여 상대적으로 먼 부위간의 상관관계를 고려하기 때문에 LORETA 영상은 일반적으로 흐리다. 또한 대부분의 뇌파 근원 영상 프로그램은 채널수가 적을 경우 정확도가 감소하는 단점을 가지고 있다. 한 가상실험에 의하면 단일 국소 근원 (single focal source) 검색에 최소 63 채널이상을 사용하는 것을 권장하고 있다.

향후 LORETA 를 이용하여 수행 가능한 연구과제는 다음과 같다. 첫째, 뇌신경계이상을 기초로 하는 정신질환 또는 정신증상을 호소하는 환자를 엄선하고 이에 합당한 대조군을 모집하면, 단순 뇌파 (plain EEG) 만으로도 경쟁력 있는 뇌 기능영상 연구가 가능하다. 둘째, 특정한 질병의 인지기능 연구에 주로 사용되는 사건전위 (Event related potential: ERP) 와 발생부위 (source area) 의 추적이 가능하다. 셋째, 정신과 약물의 효과를 약물투여 전과 후로 나누어 비교함으로써 각 약물이 뇌의 어떤 부위에 어떻게 작용 할지 알아볼 수 있다. 넷째, 기질성 뇌장애 환자에서 뇌기능과 관련된 장애 정도 판정, 사병 (faking)과 꾀병 (maligering)의 감별에도 유용하게 사용될 수 있다. 이외에도 수많은 연구들이 LORETA 를 이용하여 가능하리라 생각된다.
 
  참고문헌  
 

Pascual-Marqui RD , Esslen M, Kochi K, Lehmann D. Functional imaging with low-resolution brain electromagnetic tomography (LORETA): a review. Methods Find Exp Clin Pharmacol. 2002;24suppl:91-95.

Lee SH, Wynn JK, Green MF, Kim H, Lee KJ, Nam M, Park JK, Chung YC. Quantitative EEG and low resolution electromagnetic tomography (LORETA) imaging of patients with persistent auditory hallucinations. Schizophr Res. 2006 Mar 6; [Epub ahead of print]

이승환 , 권구형 , 김현 , 이강준 , 정영조 . 뇌의 기질적 병변이 관찰되는 환자의 저해상 전자기 단층 촬영 (Low-resolution electromagnetic tomography : LORETA) 영상 . 대한 신경정신의학 (submitted)

 
임상 감정인지기능 연구소