Ｓｍａｌｌ－ｗｏｒｌｄｎｅｓｓ 및 Ｗｏｒｋ Ｏｕｔｐｕｔ을 이용한 정신분열병 구분방법

Abstract

본 발명은 Small-worldness 및 Work Output을 이용한 정신분열병 구분방법에 관한 것으로, 해결하고자 하는 과제는 정신분열병을 진단하기 위한 기준을 수치적으로 정량화하여 정상인, 정신분열병 고위험군 및 정신분열병 환자를 객관적으로 구분할 수 있는 Small-worldness 및 Work Output을 이용한 정신분열병 구분방법을 제공하는 것이다.본 발명에 따른 Small-worldness를 이용한 정신분열병 구분방법은 피험자의 복수개의 뇌파신호 쌍의 동기화를 이용하여 Small-world 네트워크를 구성하는 단계와, 상기 Small-world 네트워크에서 뇌파신호 쌍의 특성 경로 길이(characteristic path length)와 뇌파신호 클러스터의 클러스터링 계수(clustering coefficient)를 계산하여 상기 Small-world 네트워크의 특성을 결정하는 단계와, 상기 특성 경로 길이(characteristic path length)와 클러스터링 계수(clustering coefficient)를 이용하여 상기 Small-world 네트워크의 Small-worldness를 계산하는 단계 및 상기 Small-worldness를 이용하여 상기 피험자가 정신분열병에 대한 정상인인지, 고위험군인지 또는 환자인지를 구분하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.