HBImed

HBImed 데이터베이스는 EEG 기반 뇌 진단의 근본적인 변화를 제시합니다.

 

 

HBImed

HBImed Normative Database

HBImed 표준 데이터베이스

Why HBImed?

한스 버거 (Hans Berger)가 지난 세기의 20 세기 뇌파를 발견했을 때 그는 뇌파(Electroencephalogram)가 정신 건강 문제의 진단에 사용될 것이라고 상상할 수 없었습니다. 컴퓨터 기술의 진보와보다 정교한 신호 분석, 표준 데이터베이스의 생성이 가능하게 되었습니다. HBimed의 데이터베이스는 QEEG (스펙트럼 데이터)와 매우 높은 신호 대 잡음비의 ERP (잠재적 데이터 유발)를 포함 해 통계적으로 의미있는 결과를 산출하는 유일한 소프트웨어입니다.


HBimed 장점

HBimed 방법론은 정보의 흐름을보고 규범적인 데이터베이스와 비교함으로써 작업하는 두뇌의 분석을 허용합니다. HBimed 데이터베이스는 그 종류의 가장 진보 된 데이터베이스입니다.


진단 과학의 근본적 변화

HBI 데이터베이스는 전문가를 가능하게하는 혁신적인 도구입니다.

• 생채지표를 통해 뇌 시스템의 기능 장애를 평가한다.
• 보다 정확한 진단을하고보다 명확한 치료 적응증을 정의하기 위해 (예 : AD(H)D)
• 개별 치료 (개인 맞춤 의학)
• 약물 효과를 모니터링하기 위해
• 약물 반응을 예측하기 위해
• 신약 개발 지원

 

  • 왜 생체지표(Biomarkers)들이 필요한가요?

    양적 EEGP 심리학자들은 성격, 병리, 동기, 학습 장애를 측정하기 위해 심리측정(psychometrics)에 의존합니다. 그럼에도 불구하고 절반의 디자인과 여러 가지 영리한 통계 조작을 통해 심리 측정은 자가 또는 다른 보고서에서 얻은 행동 데이터에 의해 여전히 나타납니다. 처음에는 정신 장애의 진단 및 통계 매뉴얼 (DSM-V)의 다섯 번째 개정판이 생체지료에 따라 정신 장애를 분류하는 것을 목표로 삼았습니다. 마지 못해 나타나는 관행의 반응과 아직까지 여러 가지 불확실성이 존재한다는 사실 때문에 생채지표 접근법의 제작자는 6 차 개정까지 DSM에 접근법의 포함을 연기하기로 결정했다. 새로운 접근법은 정신 의학적 진단이 행동뿐만 아니라 어떤 뇌 시스템이 손상되었는지에 대한 지식으로도 이루어진다 고 가정합니다. 객관성과 투명성으로 이어지기 때문에 생채지표 접근법이 널리 받아 들여지는 것은 거의 확실합니다. 수천 명의 다른 연구자들과 마찬가지로 HBImed는 이미 이 분야에 대한 광범위한 연구를 수행했으며 다양한 정신 장애를위한 매우 특정한 생체지표로서 정량적 뇌파계 (QEEG) 및 이벤트 관련 잠재력 (ERPs)의 구성 요소를 정의했습니다.

HBI 데이터베이스란 무엇입니까?

생체지표로써의 뇌파 :

fMRI (기능성 자기 공명 영상)와 같은 현대 영상 기술은 뇌에서의 생물학적 과정과 인지, 행동 및 감정 사이의 관계를 연구 할 수 있지만, 훨씬 더 쉽고 저렴 한 방법이 필요합니다. 현대의 신호 처리 및 컴퓨터 지원 분석 절차로 인해 뇌의 정보 프로세스는 이제 뇌파 (EEG)에서 매우 정확하게 파생 될 수 있습니다. 이러한 시스템은 현재 모든 업무에 적합합니다. 당연히 도전은 특정 질병에 전형적인 뇌파의 패턴을 확인하는 것입니다. 그러한 패턴의 통계적 유의성이 충분하다면, 객관적인 진단 및 표적 치료를위한 기초로서 생채지표로 정의 될 수 있습니다.

- 데이터베이스 기반 분석 :

뇌 활동의 관찰로부터 정확한 결론을 내리기 위해서는 규범적인 데이터베이스와의 비교가 필요합니다. 여기서는 깨어있는 휴식 상태의 뇌파 분석 ( "휴식 뇌파")에 의해 결정되는 뇌의 자기 조직화 과정 외에도 정보 처리 과정을 분석하는 것이 필수적입니다. 이것은 표준화 된 과제를 반복적으로 해결하는 동안 다른 두뇌 영역 ( "evoked potentials"- ERP)의 활성화 관찰에서 결정됩니다. HBImed AG 데이터베이스에는 7~87 세 사이의 수천 명의 건강한 사람과 다른 환자 그룹의자가 조직 및 정보 처리 프로세스가 포함되어 있으며 대다수의 작업이있어 ??대다수의 직원이 가장 정확하고 정확합니다. 이를 위해 개발 된 분석 도구는 한편으로는 생채지표를 식별하고 다른 한편으로는 EEG 레코딩의 타깃 해석을 허용합니다.

- 실용적인 응용 프로그램 :

전극 캡을 사용하여 뇌파를 기록하는 동안 환자는 일정한 간격으로 간단한 작업 (예 : 이미지 비교 또는 수학 문제 해결)을 표시하는 화면을 관찰합니다. 버튼을 누르면 대답이 표시됩니다. 이 프로세스는 약 30 분 정도 걸립니다. 충분한 대비를 확보하기 위해서는 충분한 작업을 완료하고 처리해야합니다. 분석은 현장에서 훈련 된 직원이 수행하거나 HBImed가 제공하는 보고서 서비스를 사용할 수 있습니다.

- 전망 :

주의력 결핍 장애의 아형을 검출하기 위해 이미 개발 된 생채지표는 90% 이상의 건강한 피험자에 대한 차별 지수를 달성합니다. 이것은 더 정확한 진단 및 치료 (예를 들어 적절한 약물의 선택)에 대한보다 명확한 지시를 가능하게한다. 정신 분열증 (조기 발견 포함), 우울증 및 스트레스와 같은 다른 질병에 대한 생채지표가 준비 중입니다. HBImed에 의한 데이터베이스 기반의 분석이 이미 많은 관행과 진료소에서 사용되고 있지만, 생채지표를위한 획기적인 기술은 아직 나오지 않았습니다. HBImed AGs 데이터베이스 및 분석 소프트웨어는 유럽 및 미국에서 의료 기기로 승인되었습니다. 따라서, 생채지표의 추가 확인 및 승인을위한 경로가 삭제됩니다.

- 혁신은 혁신으로 시작됩니다.

우리는 정신과와 신경학의 새로운 시대로 들어서고 있습니다. 처음에는 정신 장애의 진단 및 통계 매뉴얼 (DSM-V)의 다섯 번째 개정판이 생물학적 마커에 따라 정신 장애를 분류하는 것을 목표로 삼았습니다. 마지 못해 나타나는 관행의 반응과 아직까지 여러 가지 불확실성이 존재한다는 사실 때문에 바이오 마커 접근법의 제작자는 6 차 개정까지 DSM에 접근법의 포함을 연기하기로 결정했다. 새로운 접근법은 정신 의학적 진단이 행동뿐만 아니라 어떤 뇌 시스템이 손상되었는지에 대한 지식으로도 이루어진다 고 가정합니다. 객관성과 투명성으로 이어지기 때문에 바이오 마커 접근법이 널리 받아 들여지는 것은 거의 확실합니다.

- 우리는 뇌파의 르네상스에 직면 해 있습니다.

르네상스는 뇌파의 신경 메커니즘과 관련된 새로운 분석 방법 및 획기적인 발견의 개발과 관련이 있습니다. 새로운 방법의 대다수 (예 : 뇌파 및 유발 된 반응을 독립적 인 구성 요소로 분해, LORETA - 저해상도 전자기 단층 촬영)는 불과 몇 년 전에 실험실 환경에서 시작되었습니다. 그러나 이러한 새로운 방법을 임상 실습에 도입하는 것이 시급한 과제입니다. 불행하게도, 기존의 표준 데이터베이스는 새로 개발 된 기술을 사용하지 않습니다.

NeuroGuide 연구

Research


HBI 참조(규범적) 데이터베이스는 다음과 같은 그룹의 다중 채널 뇌파 기록을 포함합니다 :

• 1. 어린이 / 청소년 : 7-17 세 (n = 300)
• 2. 성인 : 18-60 세 (n = 500)
• 3. 노인 : 나이 61+ (n = 200)

HBI 참조(규범적) 데이터베이스 포함 / 배제 기준 :

19채널 EEG는 눈을 뜨고 (최소 3 분), 눈을 감았을 때 (최소 3 분), 두 개의 자극 GO / NOGO 작업, 산술 및 독서 과제, 청각 인식 및 청력 인식을 포함한 다섯 가지 다른 작업 조건으로 기록됩니다. QEEG의 특성은 표준화되었습니다. 개별 연령대의 평균값과 표준 편차가 얻어진다. "정상성"과의 편향은 z-scores (표준화 된 데이터와 개별적인 EEG 매개 변수 편차의 표준화 된 척도)를 계산함으로써 평가됩니다.

시각적 연속 수행 과제의 그림 및 조건
시각적 연속 수행 과제의 그림 및 조건

Event-Related Potentials 사건관련전위 :

심리학 과제에 대한 뇌 반응 (즉, 유발 된 잠재력)은 독립적 인 구성 요소로 분해됩니다. 구성 요소는 특유의 심리적 작동과 관련이 있습니다. 구성 요소의 진폭과 대기 시간을 표준 데이터와 비교하면 환자의 다양한 정보 처리 단계에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 임상 환경에서 HBI 데이터베이스는 개별화 된 치료 계획을위한 귀중한 자원입니다. 이러한 응용 프로그램의 예가 그림 1에 나와 있습니다.
Deviations from normality
단순히 ADHD 환자의 생체 뇌파 (왼쪽, 위)를 보면 이상은 나타나지 않습니다. 그러나 데이터를 스펙트럼으로 압축하고 스펙트럼을 표준 데이터와 비교하면 중앙 영역에 반영된 세타 주파수 범위 (정상, 오른쪽 스펙트럼)의 정규성과 통계적으로 유의미한 (p <0.01) 편차를 보입니다 (하단의 맵 참조). ). 세타 활동에 대한 전자기 단층 촬영이 그림의 맨 아래에 표시됩니다.
이 데이터를 바탕으로이 환자에게 다음과 같은 두 가지 대체 요법이 제안됩니다.
• Ritalin이나 Concerta와 같은 정신 자극제
• 뇌 컴퓨터 인터페이스 (BCI)의 방법론을 사용하여 부주의를 수정하기 위해 베타/세타 비율을 교육합니다.
정상과의 차이

- ICA(Independent Component Analysis 독립 구성 요소 분석) :

데이터베이스와 ERP의 독립 구성 요소를 비교하면 다음과 같습니다.
1. 환자가 어떤 심리적 수술을 저해하는가?
2. 기능 장애를 교정 할 수 있는 방법.

evoked potential의 구성 요소를 비교하는 예가 아래 / 아래 그림에 나와 있습니다. 이 그림은 표준 (두꺼운 선)과 비교하여 ADHD 환자 (가는 선)에 대한 4 가지 구성 요소의 시간 동역학을 보여줍니다. 구성 요소는 비교 작업,주의 전환, 참여 및 모니터링 작업과 관련됩니다. 이러한 환자와 규범에 대한 구성 요소 맵은 오른쪽에 표시됩니다. 빨간색 필인 (fill-in)으로 표시된 것처럼이 환자에서 하나의 구성 요소 만 선택적으로 축소됩니다. 우리의 연구에 따르면 전체 ADHD 인구는 뚜렷한 구성 요소를 선택적으로 억제함으로써 특징 지어지는 각기 다른 범주로 나뉘어 질 수 있으며 각각 특정 약물에 반응합니다.

정상과의 차이
- 정보 처리 :

분석은 다음 단계로 구성됩니다.

1. 눈동자 아티팩트 수정 및 제거

a) 수평 및 수직 안구 운동에 해당하는 개별 독립 성분 분석 (ICA) 구성 요소의 활성화 곡선을 제로화하는 것에 기반한 공간 여과 기술 사용
b) EEG의 과도한 진폭과 과도하고 빠르며 느린 주파수 활동을 갖는 신기원을 제외한다.

2. 고속 푸리에 변환 (FFT)

고속 푸리에 변환 (FFT)에서 0.5에서 30 Hz까지의 주파수 대역에서 모든 좁은 bin에 대해 EEG 파워와 간섭을 추출합니다.

3. 사건 관련 전위 계산

시행 착오의 각 범주와 높은 시간 해상도를 가진 각 채널에 대한 임상 시험에서 평균 뇌파를 측정하여 사건 관련 전위를 계산합니다.

4. 개별 ERP의 분해

해당 건강한 피험자 그룹에 대해 계산 된 ERP 수집에서 ICA로 추출한 공간 필터를 적용하여 개별 ERP를 독립적 인 구성 요소로 분해합니다.

5. 추출 된 전기 생리 학적 및 행동 변수의 비교

신중하게 구축되고 통계학적으로 통제된 연령 회귀된 규범 적 데이터베이스에 대해 계산 된 해당 변수에 대해 변수가 변환되고 가우스 분포로 확인되었습니다.


-비교

비교는 환자와 Z- 점수의 형태로 적절한 연령 일치 참조 그룹 간의 차이를 표현하는 매개 변수 통계 절차를 사용하여 이루어집니다. 분석 결과와 통계 비교 결과는 개별 보고서로 작성됩니다.





HBi 데이터베이스는 EU와 미국에서 의료 기기로 승인되었습니다.

현재 데이터베이스의 러시아 과학 아카데미의 인간 뇌 연구소 (Human Brain Institute, HBI)와 러시아 과학 아카데미 (Russian Medical Academy of Sciences)의 실험 의학 연구소 (Institute of Experimental Medicine)에서 개발 된 방법론으로 구축 된 새로운 데이터베이스에서 해결되었습니다. 이 방법론은 소련 국가 상 (구 소련에서 가장 높은 과학 상)을 수상했으며 인간 생리학 분야의 독창적 인 발견으로 공식 인정 받았습니다. 데이터베이스는 현재 유럽과 미국의 임상 진료 뿐만 아니라 해외 여러 과학 센터에서 사용되고 있습니다. 정량화뇌파 (QEEG) 및 유발 된 또는 사건 관련 잠재력 (ERP)은 정신 장애의 진단 및 표적 치료를 지원하는 유용한 도구입니다. 생체 표지자를 사용하여 뇌 질환을 분류하고보다 개인화 된 치료법을 사용하는 방법과 뇌 질환에 영향을 미치는 신경 치료법에 대해 알아보십시오. 보다 정확한 진단을하고 환자를보다 효과적으로 치료하십시오!

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HBImed HISTORY

HBImed 회사소개

정신 질환은 정치, 의료 서비스 제공자 및 경제에 막대한 부담을주는 메가 트렌드입니다. 보다 저렴하고 객관적인 진단 도구에 대한 요구가 강하다. HBImed AG의 제품과 서비스는 정신 장애에 대한 객관적인 진단을 가능하게하고 목표 지향적이고 개인화 된 치료에 기여합니다. HBImedAG에서 작성한 분석 도구 및 참조 데이터베이스는 범위와 정밀도 측면에서 고유합니다. HBImed AG는 2009 년 스위스에서 25년간의 뇌 연구 및 생체지표를 이용한 임상 적용 및이시기에 개발 된 참조 데이터베이스를 임상 적용 제품으로 전환하기 위해 설립되었습니다.

왜 정량적 뇌파가 필요합니까?

최근의 연구에 따르면 ADHD, 정신 분열증, 강박 장애, 우울증, 특정 학습 장애 등의 특정 장애가 여러 표면 전극에 의해 머리에서 기록되는 자발적 및 유도 된 전기 전위의 특정 패턴과 관련되어 있으며 이러한 자발적이고 특히 유발 된 전위는 뇌의 기능과 기능 장애에 대한 신뢰할 수있는 뇌 지표를 제공합니다. 자발적 및 유발 된 전기 전위의 측정 된 데이터는 표준 데이터베이스 (예 : 인간 두뇌 색인 참조 데이터베이스(HBIRD)의 데이터와 비교할 수 있습니다. 매개 변수 통계 절차를 통해 데이터를 비교함으로써 환자와 해당 연령에 일치하는 참조 그룹 간의 차이를 계산할 수 있습니다. 이 컴퓨터 분석은 진단 및 치료 계획의 도움으로 유용한 도구로 사용됩니다. ADHD에 특별히 초점을 맞춘 QEEG에 대한 기사는 정량적 뇌파 분야의 선도적이며 세계적으로 유명한 과학자 인 Juri Kropotov 교수의 잠재력, 신경 생리학 및 신경 요법을 불러 일으켰습니다.

HBI 데이터베이스 란 무엇입니까?

HBimed의 HBI 데이터베이스는 규범적 표준 뇌파 데이터의 포괄적인 수집이며, 뉴로피드백 치료사들에게 자신의 환자의 데이터 평가 및 평가에 도움을 줍니다. HBI데이터베이스에는 스펙트럼 데이터뿐만 아니라 매우 높은 신호 대 잡음 비율을 갖는 유발 전위 데이터가 포함되어 있어 비교할 수없는 통계적 중요성을 갖습니다. 기존의 데이터베이스와의 차이점은 HBimed의 HBI 데이터베이스가 최신 평가 방법 (예 : 뇌파의 분해 및 독립적 인 구성 요소로의 반응 유발 및 LORETA - 저해상도 전자기 단층 촬영)을 고려한다는 점입니다. HBImed HBI 데이터베이스는 러시아 과학 아카데미의 Human Brain Institute 및 러시아 과학원의 실험 의학 연구소에서 개발 된 방법을 기반으로합니다. 이 방법은 소련의 국가 상을 수상했으며 공식적으로 인간 생리학 분야의 독창적 인 발견으로 인정 받고 있습니다. 데이터베이스는 현재 전 세계의 많은 과학 센터와 유럽 및 미국의 병원 및 클리닉에서 사용되고 있습니다.



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HBImed Basic II

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HBIMed Research Journal Articles

Electroencephalographic study of children with attention deficit hyperactivity disorder before and after treatment with strattera Journal Article ; Nikishina, IS; Chutko, LS; Surushina, SIu; Yakovenko, EA; Kropotov, Juri D
Zh Nevrol Psikhiatr Im S S Korsakova. 108(12):60-2, 2008.

Changes in the late positive component of evoked potentials in the GO/NOGO test after cryocingulotomy Journal Article ; Kropotov, Juri D; Poliakov, IuI; Ryzhenkova, IuIu; Konenkov, SIu; Ponomarev, Valery A; Anichkov, AD; Pronina, MV
Fiziol Cheloveka. Mar-Apr;33(2):16-22, 2007.

Use of cortexin in adolescence neurasthenia Journal Article ; Chutko, LS; Kropotov, Juri D; Surushkina, SIu; Iakovenko, EA; Nikishena, IS; Livinskaia, AM; Anisomova, TI
Zh Nevrol Psikhiatr Im S S Korsakova; 106(2):50-1, 2006.

Transcranial micropolarisation in the treatment of adolescent neurasthenia Journal Article ; Chutko, LS; Kropotov, Juri D; Surushkina, SIu; Iakovenko, EA; Nikishena, IS; Anisimova, TI; Livinskaia, AM
Vopr Kurortol Fizioter Lech Fiz Kult. , Jul-Aug;(4):34-5, 2005.

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