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编程问答

EEG基础

發(fā)布時間:2023/12/20 编程问答 47 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 EEG基础 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

EEG 基礎(chǔ)

腦電圖(Electroencephalogram,EEG)是通過精密的電子儀器,從頭皮上將腦部的自發(fā)性生物電位加以放大記錄而獲得的圖形,是通過電極記錄下來的腦細(xì)胞群的自發(fā)性、節(jié)律性電活動。有常規(guī)腦電圖、動態(tài)腦電圖監(jiān)測、視頻腦電圖監(jiān)測。

EEG信號的分類
EEG信號按頻譜不同可劃分為四種基本類型:

α波:頻率分布為8-13HZ,主要包含兩個波段,μ1(8-10HZ)和μ2(10-13HZ),振幅約為20-100μV,在枕頁及頂葉候補α波最顯著。
β波:頻率在(13-30HZ)包含兩個波段β1(13-20HZ),β2(20-30HZ),振幅約為5-20μV,主要出現(xiàn)在額葉。
θ波:頻率在4-7HZ,振幅約為100-150μV,在困倦時出現(xiàn),是中樞神經(jīng)系統(tǒng)抑制的表現(xiàn)。
δ波:頻率在0.5-3.5HZ,振幅約為0-200μV,只出現(xiàn)在睡眠,深度麻醉,缺氧或大腦病變時出現(xiàn)。

EEG信號捕獲

國際腦電圖和神經(jīng)生理學(xué)聯(lián)合會決定電極位置,標(biāo)記為10-20電極排列。

分類方法:
支持向量機
線性鑒別分析
K近鄰
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

腦信號的采集技術(shù)

侵入性

1.基于 BCI 的內(nèi)皮質(zhì)電極陣列

使用皮質(zhì)內(nèi)電極陣列測量大腦的電活動需要外科手術(shù),將電極陣列植入大腦。它會穿透大腦,并能夠記錄大腦的神經(jīng)元水平潛在的變化。

2.基于電譜圖 (ECoG) 的 BCI
ECoG 也是一種正在使用的侵入性 BCI 技術(shù)。它從大腦表面測量大腦的電活動。在這個過程中,EcoG電極被植入大腦,它們位于皮層頂部,測量皮層表面的潛在變化。

非侵入式信號采集BSAT
1.基于近紅外光譜的B其基

功能近紅外光譜 (fNIRS) [37]被廣泛用作非侵入性 BCI 模式。在fNIRS期間,它測量人類皮層表層中氧血紅蛋白([HbO]和脫氧血紅蛋白[HbD])的濃度變化。
2.與 fNIRS 的蓋特康復(fù)
使用通過中風(fēng)患者的頭皮獲得的NIRS信號操作手部康復(fù)機器人。在研究期間,NIRS信號從9個通道記錄下來,其中6個健康受試者用于手打開和關(guān)閉 HbO 和 HbD 信號的均值和斜率被選為訓(xùn)練兩種類型的分類器的特征。

信號采集系統(tǒng)是整個BBI系統(tǒng)的源模塊,用于放大、過濾和數(shù)字化大腦信號

干電極,濕電極
BCIs 的未來估計運動意圖將更側(cè)重于非侵入性 BSAT,特別是用于可穿戴機器人控制的日常生活輔助應(yīng)用。同時,入侵技術(shù)的安全性方面的可靠性和改進也將變得更加有效。同樣,需要進一步研究BSAT技術(shù)的適當(dāng)組合,以利用與大腦活動有關(guān)的空間和時間信息。此外,還需要進一步研究大腦信號噪聲源的更準(zhǔn)確識別,以及硬件過濾技術(shù)和防噪聲記錄方法的發(fā)展。電氣干擾目前是一個主要的噪聲源,仍然是一個需要克服的挑戰(zhàn)。因此,開發(fā)最佳方法,將具有更少的噪聲干擾,更好的時間分辨率,在未來將是一個更好的解決方案,為實時BI應(yīng)用。此外,錄音的可靠性還取決于主體、皮膚狀況、周圍環(huán)境等。為了提高可用性,提高BSAT不依賴于這種生理標(biāo)準(zhǔn)是重要的。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的EEG基础的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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