[논문 리뷰] Mining the Mind: Linear Discriminant Analysis of MEG source reconstruction time series supports dynamic changes in deep brain regions during meditation sessions

Daniela Calvetti, Brian P. Johnson외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 29.

Functional Brain Connectivity Studies참고 문헌 107인용 수 9

한 줄 요약

이 연구는 명상 중 동적인 뇌 활동 변화를 식별하기 위해 MEG 원천 재구성 시간 시리즈에 선형 판별 분석(LDA)을 사용한다. 깊은 뇌 구조물—특히 뇌경화핵, 구배핵, 흑질핵, 시상, 편도체, 편도체, 촬상피질—이 휴식 상태와 구별되는 주파수 대역(θ, α, β, γ)에서 상태별로 특이적인 스펙트럼 변화를 겪는 것으로 나타나, 이들이 다양한 주파수 대역에서 명상 상태에 기여한다는 것을 뒷받iesen다.

ABSTRACT

Meditation practices have been claimed to have a positive effect on the regulation of mood and emotion for quite some time by practitioners, and in recent times there has been a sustained effort to provide a more precise description of the changes induced by meditation on human brain. Longitudinal studies have reported morphological changes in cortical thickness and volume in selected brain regions due to meditation practice, which is interpreted as evidence for effectiveness of it beyond the subjective self reporting. Evidence based on real time monitoring of meditating brain by functional imaging modalities such as MEG or EEG remains a challenge. In this article we consider MEG data collected during meditation sessions of experienced Buddhist monks practicing focused attention (Samatha) and open monitoring (Vipassana) meditation, contrasted by resting state with eyes closed. The MEG data is first mapped to time series of brain activity averaged over brain regions corresponding to a standard Destrieux brain atlas, and further by bootstrapping and spectral analysis to data matrices representing a random sample of power spectral densities over bandwidths corresponding to $\alpha$, $\beta$, $\gamma$, and $ heta$ bands in the spectral range. We demonstrate using linear discriminant analysis (LDA) that the samples corresponding to different meditative or resting states contain enough fingerprints of the brain state to allow a separation between different states, and we identify the brain regions that appear to contribute to the separation. Our findings suggest that cingulate cortex, insular cortex and some of the internal structures, most notably accumbens, caudate and putamen nuclei, thalamus and amygdalae stand out as separating regions, which seems to correlate well with earlier findings based on longitudinal studies.

연구 동기 및 목표

• MEG 데이터를 사용하여 명상 중 동적인 뇌 활동 변화를 정량화한다.
• 집중 주의 명상과 개방적 모니터링 명상 상태와 휴식 상태 사이에서 활동이 유의미하게 다른 뇌 영역을 규명한다.
• 자료 기반 분석을 통해 깊은 뇌 구조물의 스펙트럼 전력 변화가 명상 상태를 신뢰성 있게 구분할 수 있는지 검증한다.
• 이전의 장기적 신경영상 연구에서 보고된 명상 유도 뇌 변화와 연계한다.

제안 방법

• 경험이 풍부한 불교 승려들이 휴식 상태, 집중 주의(사마타), 개방적 모니터링(비파사나) 명상 중에 기록한 MEG 데이터를 ICA를 사용해 아티팩트를 제거하고 전처리하였다.
• 뇌경화핵, 구배핵, 흑질핵, 시상, 편도체, 편도체, 촬상피질 등의 뇌 영역을 Destrieux 아틀라스 기반으로 정의하고, 계층적 베이지안 방법을 통해 MEG 역문제를 해결하여 시간에 따라 변화하는 원천 활동을 추정하였다.
• 부트스트래핑된 페리오도그램을 사용하여 θ, α, β, γ 주파수 대역에서 전력 스펙트럼 밀도를 계산하기 위해 스펙트럼 분석을 적용하였다.
• 스펙트럼 전력 행렬 기반으로 뇌 상태를 분류하기 위해 선형 판별 분석(LDA)을 적용하였으며, 가장 구분 능력이 높은 뇌 영역을 식별하였다.
• 각 참가자와 상태별로 주석이 달린 데이터 세트를 생성하여, 참가자 간 및 세션 간 일관성 분석을 가능하게 하였다.
• 결과는 가장 높은 판별 기여도를 보이는 뇌 영역을 식별함으로써 해석되었으며, 이는 상태 간 분리에 기여하는 정도를 나타낸다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 뇌 영역에서 유도된 MEG 스펙트럼 전력 패턴이 명상 상태와 휴식 상태를 신뢰성 있게 구분할 수 있는가?
• RQ2 어느 깊은 뇌 구조물이 명상 중에 가장 유의미한 동적 스펙트럼 변화를 보이는가?
• RQ3 LDA 기반의 명상 상태 분류가 개인 간 및 명상 세션 간에 얼마나 일관성 있는가?
• RQ4 식별된 뇌 영역은 정서 조절, 주의, 보상 시스템의 알려진 신경해부학과 얼마나 일치하는가?

주요 결과

• 뇌경화핵, 구배핵, 흑질핵, 시상, 편도체는 모든 주파수 대역(θ, α, β, γ)에서 상태 간 분리에 가장 중요한 기여를 하였다.
• 편도피질과 촬상피질은 휴식 상태와 비교해 명상 중에 유의미한 스펙트럼 활동 차이를 보이는 주요 피질 영역으로 규명되었다.
• LDA는 명상 상태와 휴식 상태를 안정적으로 분리하였으며, 동일 개인의 여러 명상 세션에서도 일관된 결과를 보였다.
• 이러한 결과는 장기적 명상 훈련으로 인해 이러한 영역에서 구조적 및 기능적 변화가 발생한다는 장기적 연구 결과와 일치한다.
• 구배핵과 흑질핵의 관여는 목표 지향적 행동과 습관 학습에 기여하는 바를 뒷받cheon하며, 사마타와 비파사나 명상의 인지적 요구와 일치한다.
• 좌측 편도체의 일관된 활성화는 여러 주파수 대역에서 관찰되었으며, 불안과 스트레스 감소와 연관되어 있어 명상 중 정서 조절 기능을 뒷받cheon한다.