Bước đầu Điện não đồ (EEG)

TỔNG QUAN

Hoạt động điện não

Dưới mui xe, bộ não bao gồm hàng trăm ngàn tế bào, được gọi là tế bào thần kinh, kết nối mật thiết với nhau thông qua các khớp thần kinh, hoạt động như các hoạt động ức chế hoặc kích thích . Nói cách khác: Synapse truyền bá thông tin qua các tế bào thần kinh (kích thích) hoặc ngăn chặn việc truyền thông tin từ một nơron này đến tế bào thần kinh kế tiếp (ức chế).

Bất kỳ hoạt động synaptic nào cũng tạo ra một xung điện tinh tế được gọi là tiềm năng sau synap  (post = behind). Tất nhiên, sự bùng nổ của một tế bào thần kinh đơn lẻ quá nhỏ để được chú ý. Tuy nhiên, bất cứ khi nào một nhóm nhỏ các tế bào thần kinh (khoảng 1000 hoặc nhiều hơn) cháy đồng bộ, chúng tạo ra một điện trường đủ mạnh để lan truyền qua mô, xương và hộp sọ. Cuối cùng, nó có thể được đo trên bề mặt đầu.

Hãy nghĩ về điều này như một tiếng ầm ầm liên tục của những trận động đất tinh tế. Được thực hiện bởi chính nó, mỗi vụ nổ có thể là quá nhỏ để nhận thấy, nhưng nếu một số trong số chúng xảy ra cùng một lúc, trong cùng một vị trí, và trong cùng một nhịp điệu, tất cả chúng đều tăng lên đến một trận động đất lớn. dặm.

EEG là gì và nó hoạt động như thế nào?

Điện não đồ 

(encephalon = não), hoặc EEG, là phương pháp sinh lý lựa chọn để ghi lại tất cả hoạt động điện sinh ra từ não từ các điện cực đặt trên bề mặt da đầu. Để ứng dụng nhanh hơn, các điện cực được gắn vào các mũ đàn hồi tương tự như mũ tắm, đảm bảo rằng dữ liệu có thể được thu thập từ các vị trí da đầu giống nhau trên tất cả các người trả lời.

Mặc dù tên hơi khó (và phát âm) của nó, nắm bắt các sinh vật lý đằng sau điện não thực sự đơn giản đáng ngạc nhiên:

EEG:

• đo  hoạt động điện được tạo ra bởi hoạt động đồng bộ của hàng nghìn nơron (điện áp)
• cung cấp độ phân giải thời gian tuyệt vời, cho phép bạn phân tích các khu vực não nào đang hoạt động tại một thời điểm nhất định - ngay cả ở thời điểm phụ giây

Do các dao động điện áp được đo tại các điện cực rất nhỏ nên dữ liệu được ghi lại được số hóa và gửi tới bộ khuếch đại. Dữ liệu khuếch đại sau đó có thể được hiển thị dưới dạng chuỗi các giá trị điện áp.

Sự khác biệt về giá trong các hệ thống EEG thường do số lượng điện cực, chất lượng của số hóa, chất lượng của bộ khuếch đại và số lượng ảnh chụp nhanh mà thiết bị có thể mất mỗi giây (đây là tốc độ lấy mẫu theo Hz).

EEG là một trong những kỹ thuật hình ảnh nhanh nhất có sẵn vì nó có thể chụp hàng nghìn ảnh chụp nhanh mỗi giây (256 Hz hoặc cao hơn). 100 năm trước, khóa học thời gian EEG là một âm mưu trên giấy. Các hệ thống hiện tại hiển thị dữ liệu dưới dạng dòng điện áp liên tục trên màn hình

Dữ liệu EEG có thể được giải thích như thế nào?

Vì EEG theo dõi thời gian hoạt động điện được tạo ra bởi não, bạn có thể giải thích các khu vực não nào chịu trách nhiệm xử lý thông tin tại một thời điểm nhất định:

1. vỏ não

Phần này của bộ não chủ yếu chịu trách nhiệm xử lý thông tin thị giác. Thí nghiệm EEG với các kích thích thị giác (video, hình ảnh) tập trung vào các hiệu ứng ở các vùng chẩm.

2. vỏ não

Vỏ não là chủ yếu chịu trách nhiệm để nung chảy các khung tham chiếu cơ thể khác nhau (mắt tập trung, đầu trung tâm, tay làm trung tâm, cơ thể làm trung tâm). Ngoài ra, vỏ não thường hoạt động trong các nhiệm vụ tự tham khảo - ví dụ khi chúng ta gặp phải các đối tượng hoặc thông tin quan trọng đối với chúng ta.

3. Vỏ não tạm thời

Vỏ não tạm thời có các khía cạnh bên chịu trách nhiệm cho việc xử lý ngôn ngữ và sản xuất lời nói. Các vùng trung tâm (= bên trong) hoạt động nhiều hơn trong khi điều hướng không gian. Bạn có thể đã nghe nói về hippocampus : Đây là khu vực não trong vỏ não thời gian, nơi chúng tôi tạo ra những kỷ niệm không gian và tự truyện từ những ngày thơ ấu, chẳng hạn.

4. vỏ não phía trước

Phần phía trước của bộ não con người được mở rộng so với các động vật có vú khác. Về cơ bản, vỏ não là tất cả về kiểm soát nhận thức: Nó giúp chúng ta chạy sau khi đèn nhấp nháy, làm cho chúng ta theo đuổi nghiên cứu sau đại học và nghề nghiệp tiến sĩ, và gắn kết nhiều kỷ niệm và kinh nghiệm vào một tập đoàn nhất quán.

Ngoài các đặc điểm của khu vực nơi có hoạt động điện nhất định, bạn cũng có thể phân tích tần suất nào chủ yếu thúc đẩy hoạt động liên tục.

Bất cứ khi nào bộ não của bạn ở trong một trạng thái nhất định, các mô hình tần số thay đổi - não của bạn bắt đầu vào các bánh răng.

• Delta (1 - 4 Hz) - trong phòng thí nghiệm ngủ, sóng delta được kiểm tra để đánh giá độ sâu của giấc ngủ. Nhịp điệu đồng bằng càng mạnh, giấc ngủ càng sâu. Điều thú vị là sóng delta chỉ xuất hiện trong các giai đoạn không phải REM - ví dụ như khi chúng ta không mơ.

Theta (4 - 7 Hz) -  theta được kết hợp với một loạt các xử lý nhận thức như mã hóa bộ nhớ và truy xuất cũng như khối lượng công việc nhận thức. Bất cứ khi nào chúng ta phải đối mặt với những nhiệm vụ khó khăn (đếm ngược từ 100 trong bước 7, hoặc khi nhớ lại cách làm việc tại nhà, chẳng hạn), sóng theta trở nên nổi bật hơn.

Alpha (7 - 12 Hz) - bất cứ khi nào chúng ta nhắm mắt lại và đưa mình vào trạng thái thoải mái, tỉnh táo, sóng alpha chiếm ưu thế. Alpha giảm với mắt mở và buồn ngủ. Do đó, alpha phối hợp xử lý đa giác quan, chú ý và tập trung. Đào tạo phản hồi sinh học thường sử dụng sóng alpha để theo dõi sự thư giãn.

Beta (12 - 30 Hz) -  trên các vùng có động cơ, tần số beta trở nên mạnh mẽ hơn khi chúng ta lập kế hoạch hoặc thực hiện các chuyển động của bất kỳ bộ phận cơ thể nào. Thật thú vị, sự gia tăng này trong phiên bản beta cũng đáng chú ý khi chúng ta quan sát các chuyển động cơ thể của người khác. Bộ não của chúng tôi dường như bắt chước cử động chi của chúng, cho thấy rằng có một “hệ thần kinh gương” phức tạp trong bộ não của chúng ta được điều phối bởi tần số beta

Gamma (> 30 Hz, thường là 40 Hz) -  tại thời điểm này, tần số gamma là các lỗ đen của nghiên cứu EEG. Một số nhà nghiên cứu cho rằng gamma phản ánh sự tập trung chu đáo và phục vụ như tần số sóng mang để tạo điều kiện trao đổi dữ liệu giữa các vùng não. Những người khác kết hợp gamma với chuyển động mắt nhanh chóng, cái gọi là vi túi, được coi là bộ phận không thể tách rời để xử lý cảm giác và thu thập thông tin

Khi nói đến việc phân tích dữ liệu EEG, thừa nhận có thể khá khó khăn. Việc tiền xử lý, xử lý và suy giảm dữ liệu, tính năng trích xuất và tính toán các chỉ số tinh thần như tải công việc, tham gia, buồn ngủ hoặc cảnh giác đều đòi hỏi một trình độ chuyên môn và kinh nghiệm nhất định để xác định và trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu đã thu thập.

Bộ não của bạn là “bật” 24/7

Cho dù bạn đang ngủ hay thức, chuẩn bị cuộc họp kinh doanh tiếp theo hay đi dạo quanh thành phố, như bạn nghĩ, mơ, thấy và cảm nhận, bộ não của bạn vẫn hoạt động liên tục.

Nó hấp thụ tất cả thông tin, nén và tái kết nối dữ liệu hiện có, và tích hợp tất cả vào một trải nghiệm nhất quán, cả bản thân và môi trường xung quanh bạn. Đối với bạn, trải nghiệm đó cấu thành thực tế của bạn. Não của bạn định hình cách bạn nhìn thấy môi trường, bộ lọc và làm nổi bật các đối tượng và thông tin phù hợp nhất với bạn. Dựa trên những suy nghĩ, cảm xúc, ham muốn và kinh nghiệm của bạn, bộ não của bạn cuối cùng sẽ thúc đẩy hành vi của bạn. Nó thậm chí mất kiểm soát đối với các quy trình hành vi mà bạn thậm chí không nhận thấy.

Các khối xây dựng của não

Rõ ràng, phân tích hành vi và các trình điều khiển cơ bản của nó đòi hỏi một sự hiểu biết thấu đáo về sự phức tạp của bộ não con người, cả về cấu trúc và chức năng. Nói cách khác: Các khối xây dựng của não là gì và chúng tương tác như thế nào?

Nhờ tiến bộ gần đây trong kỹ thuật hình ảnh, công nghệ máy tính và xử lý, quy trình phân tích dữ liệu và thuật toán, các nhà thần kinh học trong lĩnh vực học thuật và thương mại của nghiên cứu hành vi con người có thể kết hợp các phương pháp theo những cách thú vị, mới lạ và sâu sắc để đi sâu vào chiều sâu của bộ não con người và cách nó định hình cách chúng ta thấy và tương tác với thế giới.

Một trong những kỹ thuật hình ảnh não linh hoạt nhất là điện não đồ. Tóm lại: EEG. Theo nghĩa đen, đồ thị điện não đồ có nghĩa là viết hoạt động điện của bộ não Tại sao viết? Tương tự như một máy đo địa chấn, các bản ghi EEG ban đầu được thực hiện trên giấy.

Electroencephalography ghi lại hoạt động điện và sóng não bằng cách sử dụng các điện cực đặt trên da đầu. Đo hoạt động điện từ não rất hữu ích vì nó phản ánh cách mà nhiều tế bào thần kinh khác nhau trong mạng não giao tiếp với nhau thông qua các xung điện.

Có một số lý do tại sao EEG là một công cụ đặc biệt để nghiên cứu các quá trình nhận thức thần kinh nằm bên dưới hành vi của con người (Cohen, 2011):

• EEG có độ phân giải thời gian rất cao và nắm bắt các quá trình nhận thức trong khung thời gian trong đó nhận thức xảy ra. Các quy trình nhận thức, cảm nhận, ngôn ngữ, cảm xúc và động cơ rất nhanh. Hầu hết các quá trình nhận thức xảy ra trong vòng hàng chục đến hàng trăm mili giây - nhanh hơn nhiều so với chớp mắt. Ngoài ra, các sự kiện kích hoạt các quá trình nhận thức xảy ra trong các chuỗi thời gian trải dài hàng trăm mili giây đến vài giây. Tương tự như máy ảnh tốc độ cao, EEG có độ phân giải cao và có thể ghi lại những thay đổi sinh lý trong quá trình nhận thức tốt hơn nhiều so với các kỹ thuật chụp ảnh não khác (chẳng hạn như máy quét MRI hoặc PET).

• EEG trực tiếp đo hoạt động thần kinh. Não của bạn liên tục hoạt động, tạo ra hoạt động điện mà tất nhiên là rất tinh tế (ít hơn đáng kể so với pin 9V) nhưng có thể phát hiện được với thiết bị phù hợp. Cảm biến EEG có thể nhận các tín hiệu nhỏ xíu này từ bề mặt da đầu. Nghiên cứu não quốc tế đã thu được những phát hiện nhất quán và thiết lập các lý thuyết được chấp nhận tốt về cách tín hiệu EEG liên quan đến việc xử lý nhận thức, tình cảm hoặc chú ý. Các kỹ thuật như MRI chỉ đo lường hoạt động thần kinh gián tiếp và yêu cầu sự hiểu biết sâu sắc hơn về mối quan hệ giữa những gì được đo lường và cách nó liên quan đến việc xử lý nhận thức.

•  EEG là không tốn kém, trọng lượng nhẹ và di động. Bạn đã bao giờ thử chạy một nghiên cứu thực tế với máy quét MRI chưa? Nó chỉ đơn giản là không thể. Ngược lại, các hệ thống EEG là di động, nhẹ và do đó cho phép thu thập dữ liệu linh hoạt hơn trong môi trường thực tế.

•  EEG giám sát việc xử lý nhận thức-tình cảm khi không có phản ứng hành vi. Các quá trình não cuối cùng dẫn đến hành vi. Tuy nhiên, nếu bạn quan tâm đến các quá trình tâm thần như ức chế phản ứng, sáng tạo hoặc thiền định, các hiệu ứng hành vi có thể rất tinh tế. Ngược lại, các quy trình này là những ứng cử viên lý tưởng cho EEG khi chúng được đi kèm với các mẫu kích hoạt não điện phân biệt.

Với EEG, bạn có thể có được thông tin chi tiết về cách thức hoạt động của bộ não, khu vực não nào hoạt động và cách chúng tương tác. Nhưng chính xác những tín hiệu này được tạo ra như thế nào?

Chúng ta hãy nhìn vào cấu trúc não và chức năng của chúng.

Vùng não và chức năng của chúng

Bộ não con người là cơ quan chính của hệ thống thần kinh trung ương của con người (CNS).

Trung bình, nó nặng khoảng 1,4 kg (2% tổng trọng lượng cơ thể) và chia sẻ nhiều tài sản với bộ não khác có xương sống, bao gồm một bộ phận cơ bản.

Nói xin chào não, hệ thống não, tiểu não và não:

1. Thân não  là phần thấp nhất và lâu đời nhất của não, bao gồm não giữa,  pons và tủy. Thường được gọi là não bò sát, nó kiểm soát các quá trình cơ thể tự trị như nhịp tim, hơi thở, chức năng bàng quang và cảm giác cân bằng. Về cơ bản, thân não kiểm soát mọi thứ bạn muốn tự động làm việc mà không phải suy nghĩ một cách có ý thức.
2. Hệ thống Limbic thường được gọi là bộ não cảm xúc. Nó được chôn sâu trong não và cấu thành một cấu trúc tiến hóa rất cũ. Hệ thống limbic bao gồm thalamus, hypothalamus và amygdala. Hệ thống limbic đóng một vai trò trung tâm trong việc kích thích các tình huống chiến đấu hoặc bay, chẳng hạn như các cuộc phỏng vấn việc làm, các chuyến đi mua sắm Black Friday hoặc hẹn hò với chồng hoặc vợ tương lai của bạn.
3. Cerebellum hoặc "não nhỏ" có hai bán cầu có bề mặt gấp cao. Tiểu não chịu trách nhiệm điều chỉnh và kiểm soát các chuyển động, tư thế và sự cân bằng tốt. Nó nhận đầu vào từ hệ thống giác quan của tủy sống và từ các vùng não khác và tích hợp các đầu vào này để tinh chỉnh hoạt động của động cơ. Tiểu não chiếm khoảng 80% tất cả các tế bào thần kinh não.
4. Cerebrum hoặc vỏ não là phần phía trước và phần lớn nhất của bộ não con người. Nó thường được kết hợp với các chức năng não cao hơn như suy nghĩ có ý thức, lựa chọn hành động và kiểm soát. Cerebrum bao gồm hai bán cầu không được kết nối trực tiếp. Bán cầu phải và trái thay vì giao tiếp gián tiếp thông qua các kết nối tầm xa thông qua đồi và các cấu trúc tiểu não khác. Vỏ não có địa hình rất phức tạp của sulci (furrows) và gyri (rặng núi). Nếu bạn có thể trải ra tất cả những rãnh và rặng núi này, bạn sẽ nhận được tổng diện tích não não khoảng 2500 cm2 - về kích thước của vỏ gối 50 x 50 cm (Peters & Jones, 1984).

Vỏ não được chia thành bốn phần, thùy. Trong khi có các đối tác trái và phải cho mỗi thùy, có sự khác biệt tinh tế giữa bán cầu. Đôi khi bán cầu não phải gắn liền với sự sáng tạo và trí tưởng tượng, trong khi bán cầu não trái được kết hợp với khả năng logic như nhận thức số và không gian.

Tuy nhiên, sự kết hợp này đang dần dần bị loại bỏ khi nghiên cứu khoa học được đưa ra với các công nghệ hình ảnh phức tạp hơn và các kỹ thuật phân tích, cho phép hiểu biết sâu sắc hơn bao giờ hết.

Tuy nhiên, một bộ phận cơ bản vẫn được thực hiện giữa 4 thùy: Thỉnh thoảng, thời gian, đỉnh, và phía trước.

1. 5. Thùy chẩm là trung tâm xử lý thị giác của bộ não của chúng ta, bao gồm xử lý không gian visuo cấp thấp (định hướng, tần số không gian), sự phân biệt màu sắc và nhận thức chuyển động. Vỏ não chẩm nằm ở phần sau cùng của hộp sọ. Tất cả những thứ mà chúng ta thấy được xử lý ở đây. Tổn thương mắt thường liên quan đến ảo giác thị giác, màu sắc hoặc sự chuyển động của chứng mất máu cũng như mù lòa.
   6. Thùy thái dương được kết hợp với đầu vào cảm biến chế biến có nguồn gốc, hoặc cao hơn, ý nghĩa bằng cách sử dụng ký ức hình ảnh, ngôn ngữ và liên kết cảm xúc. Temporal vỏ não chịu trách nhiệm cho bộ nhớ dài hạn. Cấu trúc thời gian sâu bao gồm hippocampus, là một cấu trúc trung tâm để điều hướng, mã hóa bộ nhớ sinh học và truy xuất. Ngoài ra, vỏ não trái thời gian chịu trách nhiệm cho việc hiểu, xử lý và sản xuất ngôn ngữ (các lĩnh vực của Broca và Wernicke). Thiệt hại cho các khu vực này gây ra thâm hụt trong đọc hoặc nói (aphasias). Thậm chí còn tồn tại một hội chứng nước ngoài hiếm gặp gây ra bởi tổn thương thời gian trái - những bệnh nhân bị ảnh hưởng âm thanh như thể họ nói tiếng mẹ đẻ của họ với giọng nước ngoài.
   7. Thùy đỉnh tất cả về tích hợp thông tin xuất phát từ nguồn bên ngoài cũng như phản hồi giác quan nội bộ từ cơ xương, chân tay, đầu, mắt, otoliths, vv .. Vỏ não chịu trách nhiệm kết hợp tất cả các nguồn thông tin này vào một đại diện mạch lạc về cách cơ thể của chúng ta liên quan đến môi trường, và làm thế nào tất cả mọi thứ (đối tượng, con người) trong môi trường không gian liên quan đến chúng ta. Nhiệm vụ đòi hỏi chuyển động mắt hoặc tay cũng như phối hợp mắt-mắt sẽ là không thể nếu không có vỏ não, nó cũng xử lý, lưu trữ và lấy hình dạng, kích thước và hướng của vật thể để nắm bắt. Hơn nữa, các khu vực thành phố dường như có liên quan đến việc tự xử lý và cảm xúc của cơ quan.
   8. Trán trán là khu vực mà hầu hết các suy nghĩ và quyết định có ý thức của bạn được thực hiện. Ngoài ra, vỏ não phía trước có chứa các khu vực vận động, nơi các động tác tự nguyện của tất cả các chi và mắt được kiểm soát. Các thùy trán có chứa hầu hết các tế bào thần kinh nhạy cảm với dopamine. Điều này là rất có liên quan để nhận thức được kể từ khi hệ thống dopamine chịu trách nhiệm cho bất kỳ xử lý nhận thức liên quan đến phần thưởng, sự chú ý, trí nhớ ngắn hạn, lập kế hoạch và động lực.

Kích hoạt thần kinh và điện trường

Não bao gồm hàng trăm tỷ tế bào, được gọi là tế bào thần kinh. Trên thực tế, có khoảng 85 tỷ tế bào thần kinh trong não người, tất cả đều liên quan mật thiết với nhau.

Các tế bào thần kinh thường bao gồm một thân tế bào và một hoặc nhiều nhánh đuôi tất cả đều kết thúc ở các khớp thần kinh. Synapse hoạt động như các hoạt động ức chế hoặc kích thích giữa các tế bào thần kinh. Điều này có nghĩa là các khớp thần kinh truyền các xung thông tin xuyên qua các tế bào thần kinh (kích thích) hoặc ngăn chặn việc truyền thông tin từ một nơron này đến tế bào thần kinh kế tiếp (ức chế).

Việc truyền khớp thần kinh được kích hoạt bằng cách giải phóng các chất dẫn truyền thần kinh (dopamine, epinephrine, acetylcholine, vv), gây ra sự thay đổi điện áp trên màng tế bào. Nói cách khác: Bất kỳ hoạt động synaptic nào cũng tạo ra một trường điện tinh tế, cũng được gọi là điện thế sau synap (post = behind). Tiềm năng sau synap thường kéo dài hàng chục đến hàng trăm mili giây.

Khả năng sau synap của một tế bào thần kinh đơn lẻ quá nhỏ để có thể nhận thấy được. Tuy nhiên, bất cứ khi nào sự thay đổi điện áp kết hợp với điện thế sau synap xảy ra cho một nhóm nhỏ các tế bào thần kinh (khoảng 1000 hoặc hơn), thì điện trường thu được trở nên mạnh hơn nhiều. Hãy nghĩ về điều này như một tiếng ầm ầm liên tục của những trận động đất tinh tế.

Được thực hiện bởi chính nó, mỗi burst có thể là quá nhỏ để được ghi lại, Tuy nhiên, nếu có một số người trong số họ xảy ra cùng một lúc, trong cùng một vị trí, và trong cùng một nhịp điệu, tất cả họ thêm vào một trận động đất lớn sẽ được đáng chú ý thậm chí hàng ngàn dặm. Trong trường hợp của bộ não con người, tất nhiên kích thước nhỏ hơn nhiều.

Cháy: Các tế bào hình chóp

Không phải tất cả các điện trường được tạo ra bởi não đều đủ mạnh để lan truyền qua mô, xương và hộp sọ về phía bề mặt da đầu. Nghiên cứu chỉ ra rằng nó chủ yếu là hoạt động đồng bộ của các tế bào thần kinh hình chóp trong các vùng não vỏ não có thể đo được từ bên ngoài. Tên của chúng bắt nguồn từ hình kim tự tháp / hình tam giác của thân tế bào.

Các tế bào hình chóp có thể được tìm thấy trong tất cả các vùng vỏ não (vỏ não, tạm thời, đỉnh, vỏ não phía trước), nơi chúng luôn hướng vuông góc với bề mặt vỏ não. Thân tế bào đang đi ra khỏi bề mặt (đối với chất xám), trong khi dendrite của chúng đang hướng về phía bề mặt (để biết thêm chi tiết, xem Luck, 2014 và Buzsáki et al., 2012). 
Định hướng độc đáo này của các tế bào tạo ra một điện trường với một định hướng rất ổn định. Ngược lại, các tế bào trong cấu trúc não sâu hơn (chẳng hạn như thân não hoặc tiểu não) không có định hướng cụ thể này.

Kết quả là, các điện trường có nhiều khả năng lan ra nhiều hướng khác nhau và hủy bỏ thay vì chiếu theo một hướng ổn định tới bề mặt da đầu - ngay cả khi hàng trăm nghìn tế bào thần kinh ở những vùng sâu hơn này cho thấy hoạt động đồng bộ.

Tín hiệu EEG

Để ghi lại hoạt động điện được tạo ra bởi não, các nhà nghiên cứu EEG không phải mở hộp sọ để đặt các cảm biến. Rất may, nó dễ dàng hơn nhiều so với điều đó - họ chỉ đơn giản là ghi lại các dữ liệu điện từ các cảm biến đặt trên bề mặt da đầu, cái gọi là điện cực. Ứng dụng đầu tiên cho con người vào những năm 1920 bởi nhà thần kinh học người Đức Hans Berger (Jung & Berger, 1979), EEG là một kỹ thuật ghi âm không tốn kém, không xâm lấn và hoàn toàn thụ động.

EEG có nhiều lợi ích so với các kỹ thuật hình ảnh khác hoặc quan sát hành vi thuần túy. Lợi ích trung tâm nhất của EEG là độ phân giải thời gian tuyệt vời của nó, tức là, có thể mất hàng trăm đến hàng nghìn ảnh chụp nhanh hoạt động điện qua nhiều cảm biến trong một giây. Điều này làm cho EEG trở thành một công nghệ lý tưởng để nghiên cứu thời gian chính xác của hành vi xử lý nhận thức và cảm xúc.

Trái với các bản ghi sinh lý khác (như GSR ) thường chỉ yêu cầu một cảm biến duy nhất, các bản ghi EEG được thực hiện với các dãy điện cực, bao gồm các số cảm biến khác nhau, từ 10 đến 500 điện cực, tùy thuộc vào phạm vi của thí nghiệm. Để ứng dụng nhanh hơn, các điện cực EEG được gắn vào mũ đàn hồi, mắt lưới hoặc lưới cứng, đảm bảo rằng dữ liệu có thể được thu thập từ các vị trí da đầu giống hệt nhau trong các phiên hoặc người trả lời.

Vì các tín hiệu điện rất nhỏ nên dữ liệu được ghi lại được số hóa và gửi tới bộ khuếch đại. Sự khác biệt về giá trong các hệ thống EEG thường do số lượng và chất lượng của các điện cực, chất lượng của số hóa cũng như chất lượng và tốc độ lấy mẫu của bộ khuếch đại. Thông thường, các hệ thống EEG có tỷ lệ lấy mẫu cao hơn thường đắt hơn các thiết bị có tỷ lệ lấy mẫu thấp hơn.

Khi dữ liệu được khuếch đại, nó có thể được hiển thị như một chuỗi thời gian của các giá trị điện áp. 100 năm trước, khóa học EEG diễn ra trên giấy. Trong khi các bản ghi EEG trong môi trường lâm sàng thường dựa trên giấy, các hệ thống EEG trong học tập và thương mại cho thấy dữ liệu như dòng điện áp liên tục trên màn hình máy tính.

EEG so với các kỹ thuật hình ảnh não khác:

• • Magnetencephalography (MEG) ghi lại các từ trường được tạo ra bởi hoạt động thần kinh. Giống như EEG, MEG có độ phân giải thời gian tuyệt vời và thường được coi là thu được hoạt động thần kinh sâu sắc hơn nhiều so với EEG. Máy quét MEG lớn, văn phòng phẩm và đắt tiền. Họ yêu cầu bảo trì kỹ thuật và tài nguyên đào tạo nặng.

• • Chức năng cộng hưởng từ hình ảnh (fMRI) đo lường những thay đổi trong lưu lượng máu kết hợp với hoạt động thần kinh. Tăng thần kinh bắn đòi hỏi oxy, được phân phối bởi máu, và các tính chất từ ​​của máu oxy là khác nhau từ những người không có máu oxy. Thuộc tính này được đo bằng fMRI như một sự biến dạng của từ trường được tạo ra bởi các proton. fMRI có độ phân giải không gian tuyệt vời trong khi đồng thời thiếu độ phân giải thời gian của EEG.

• Chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) là một kỹ thuật hình ảnh hạt nhân xâm lấn dựa trên bức xạ gamma của một phân rã được đưa vào cơ thể của người trả lời. Với PET, bạn có thể theo dõi hoạt động trao đổi chất (ví dụ, chuyển hóa glucose) của tế bào thần kinh trong hoạt động nhận thức. Trong khi các lần quét PET mạnh mẽ hơn nhiều đối với các hiện vật chuyển động, chúng thiếu độ phân giải thời gian cao của các bản ghi EEG.

EEG nhịp điệu và dao động

Bạn đã học được rằng hoạt động vỏ não có liên quan với điện thế sau synap của tế bào thần kinh. Tất nhiên, tiềm năng sau synap của một tế bào thần kinh đơn lẻ là quá nhỏ để được phát hiện. Tuy nhiên, nếu các điện thế sau synap xảy ra cùng một lúc và đồng bộ cho hàng trăm nghìn tế bào thần kinh tương tự, chúng tổng hợp và tạo ra một điện trường, được truyền ở tốc độ gần như ánh sáng xuyên suốt mô não và sọ. Cuối cùng, nó có thể được đo từ da đầu.

Hãy suy nghĩ về điều này như một khán giả vỗ tay sau một buổi hòa nhạc. Lúc đầu, tất cả mọi người vỗ tay theo nhịp điệu riêng của họ, gây ra tiếng ồn trắng mà không có bất kỳ mô hình quan sát nào. Sau một thời gian ngắn, tuy nhiên, khán giả được đồng bộ - tất cả mọi người đột ngột vỗ tay cùng một lúc, trong cùng một nhịp điệu. Sự vỗ tay đồng bộ này to hơn nhiều so với tiếng ồn trắng vài phút trước. Tại một thời điểm nhất định, quá trình đồng bộ hóa sẽ bị mờ dần.

Không phân biệt đó là hoạt động thần kinh, sự vỗ tay của đám đông hay tiếng ầm ầm của một trận động đất, tất cả những hiện tượng này xảy ra do sự đồng bộ hóa các mô hình dao động.

Hàng tỷ tế bào thần kinh trong não người có các mô hình bắn rất phức tạp, pha trộn một cách khá phức tạp. Các dao động thần kinh có thể đo bằng EEG thậm chí có thể nhìn thấy được trong dữ liệu thô, chưa được lọc, chưa xử lý. Tuy nhiên, tín hiệu luôn luôn là một hỗn hợp của một số tần số cơ sở cơ bản, được coi là phản ánh một số trạng thái nhận thức, tình cảm hoặc sự chú ý nhất định. Vì các tần số này thay đổi phụ thuộc vào từng yếu tố, đặc tính kích thích và trạng thái bên trong, nghiên cứu phân loại các tần số này dựa trên dải tần số cụ thể hoặc dải tần số: Băng tần Delta (1 - 4 Hz), băng theta (4 - 8 Hz), alpha band (8 - 12 Hz), băng tần beta (13 - 25 Hz) và băng tần gamma (> 25 Hz).

1. Băng tần Delta (1 - 4 Hz)Là sóng não biên độ chậm nhất và cao nhất, dao động trong phạm vi 1 - 4 Hz được mô tả là sóng delta (Niedermeyer & da Silva, 2012). Sóng delta chỉ xuất hiện trong giấc ngủ không sâu (giai đoạn 3), còn được gọi là giấc ngủ chậm (SWS). Trong các phòng thí nghiệm ngủ, sức mạnh băng tần delta được kiểm tra để đánh giá độ sâu  của giấc ngủ. Nhịp điệu đồng bằng càng mạnh, giấc ngủ càng sâu. Tần số Delta mạnh hơn ở bán cầu não phải, và các nguồn delta thường được bản địa hóa trong vùng đồi. Kể từ khi giấc ngủ được kết hợp với bộ nhớ củng cố, tần số delta đóng một vai trò cốt lõi trong sự hình thành và sắp xếp nội bộ của bộ nhớ sinh học cũng như kỹ năng có được và thông tin học được.

2. 2. Băng theta (4 - 8 Hz) Dao động não trong dải tần số 4 - 8 Hz được gọi là dải theta  (Niedermeyer & da Silva, 2012). Các nghiên cứu thường xuyên báo cáo hoạt động theta trán  để tương quan với các khó khăn của hoạt động tâm thần, ví dụ như trong sự chú ý tập trung  và thu thập thông tin, xử lý và học tập hoặc trong quá trình thu hồi trí nhớ. Tần số Theta trở nên nổi bật hơn với việc tăng độ khó của công việc. Đây là lý do tại sao theta thường được kết hợp với não xử lý khối lượng công việc cơ bản  hoặc bộ nhớ làm việc (Klimesch, 1996; O'Keefe & Burgess, 1999; Schack,  Klimesch & Sauseng, 2005). Theta có thể được ghi lại từ tất cả trên vỏ não, chỉ ra rằng nó được tạo ra bởi một mạng lưới rộng lớn bao gồm các khu vực trước trán  trung tâm, vỏ não thái dương trung tâm, đỉnh và trung gian. Rõ ràng, theta phục vụ như tần số sóng mang  để xử lý nhận thức trên các vùng não xa nhau (Mizuhara, Wang, Kobayashi, & Yamaguchi, 2004).

Tần số sóng não

3. Băng tần alpha (8 - 12 Hz)
   Được phát hiện lần đầu tiên bởi Hans Berger vào năm 1929, alpha được định nghĩa là hoạt động dao động nhịp nhàng trong dải tần số 8 - 12 Hz (Niedermeyer & da Silva, 2012). Alpha được tạo ra ở các vị trí vỏ não sau, bao gồm các vùng não tạm thời, chẩm và hậu môn. Sóng Alpha có một số tương quan chức năng phản ánh các chức năng cảm giác, động cơ và bộ nhớ. Bạn có thể thấy mức độ tăng cường sức mạnh của băng tần alpha trong khi thư giãn về tinh thần và thể chất khi nhắm mắt lại. Ngược lại, sức mạnh alpha bị giảm, hoặc bị ức chế, trong hoạt động tinh thần hoặc cơ thể với đôi mắt mở. Sự ức chế alpha tạo thành một tín hiệu hợp lệ của các trạng thái hoạt động tinh thần và sự tham gia, ví dụ như trong sự chú ý tập trung vào bất kỳ loại kích thích nào (Pfurtscheller & Aranibar, 1977).

4. Băng tần Beta (12-25 Hz) 
   dao động trong phạm vi 12 - 25 Hz thường được gọi là hoạt động của băng tần beta (Niedermeyer & da Silva, 2012). Tần số này được tạo ra ở cả hai khu vực phía sau và phía trước. Hoạt động, bận rộn hoặc lo lắng suy nghĩ và tập trung hoạt động thường được biết là tương quan với sức mạnh beta cao. Trên vỏ não trung tâm (dọc theo dải vận động), sức mạnh beta trở nên mạnh mẽ khi chúng ta lập kế hoạch hoặc thực hiện các chuyển động, đặc biệt khi đạt hoặc nắm bắt đòi hỏi phải di chuyển ngón tay và tập trung chú ý. Điều thú vị là sự gia tăng sức mạnh beta này cũng đáng chú ý khi chúng ta quan sát các chuyển động cơ thể của người khác. Bộ não của chúng ta dường như bắt chước các cử động chi của người khác, cho thấy có một "hệ thần kinh gương" phức tạp trong não chúng ta được điều phối bởi tần số beta (Zhang và cộng sự, 2008).

4. 4. Băng tần Gamma (trên 25 Hz)

Hiện tại, tần số gamma là các lỗ đen của nghiên cứu EEG vì vẫn chưa rõ chính xác tần số gamma não được tạo ra ở đâu và những dao động này phản ánh những gì. Một số nhà nghiên cứu cho rằng gamma, tương tự như theta, đóng vai trò như một tần số sóng mang để liên kết các hiện diện giác quan của một vật thể với nhau thành một dạng mạch lạc, do đó phản ánh một quá trình chú ý. Những người khác cho rằng tần số gamma là một sản phẩm phụ của các quá trình thần kinh khác như chuyển động mắt và vi mô, và do đó không phản ánh quá trình xử lý nhận thức. Nghiên cứu trong tương lai sẽ phải giải quyết vai trò của gamma một cách chi tiết hơn.

Thu thập dữ liệu EEG sạch

“Không có thay thế cho dữ liệu sạch” - những lời khôn ngoan của Giáo sư Steve Luck từ UC Irvine rằng bạn nên ghi nhớ bất cứ khi nào bạn thu thập dữ liệu EEG. Cho đến nay, không có thuật toán nào có thể khử nhiễm dữ liệu được ghi lại kém. Bạn chỉ đơn giản là không thể làm sạch hoặc xử lý dữ liệu theo cách cải thiện tín hiệu một cách kỳ diệu. Nguyên tắc cơ bản của “GABA - rác trong, rác thải” cũng áp dụng cho dữ liệu EEG. Do đó, luôn bắt đầu với dữ liệu được ghi lại đúng cách. Ghi dữ liệu sạch sẽ có một vài đặc quyền:

• • Chạy nhiều thử nghiệm hơn mỗi năm. 
    Đừng lãng phí thời gian của bạn để cố gắng tận dụng tốt nhất dữ liệu được ghi lại kém. Thu thập dữ liệu sạch ngay từ đầu.

• • Xuất bản nhiều bài báo tốt hơn. 
    Dữ liệu sạch sẽ ngụ ý rằng giả thuyết của bạn có thể được kiểm tra tốt hơn nhiều. Nếu bạn chỉ có dữ liệu xấu, làm thế nào bạn có thể chắc chắn rằng một hiệu ứng là do sự khác biệt trong các trạng thái nhận thức, và không chỉ là một tác dụng phụ của một số vật phẩm? Người đánh giá sẽ tôn trọng những nỗ lực của bạn trong việc nâng cao chất lượng dữ liệu.

• • Tăng khả năng tài trợ và cung cấp việc làm tốt hơn. 
    Trình bày dữ liệu sạch trong một ứng dụng tài trợ giúp tăng đáng kể cơ hội tài trợ của bạn . Ngoài ra, trình bày kết quả dựa trên dữ liệu sạch tại một hội nghị hoặc tại cuộc phỏng vấn việc làm tiếp theo sẽ cho thấy kỹ năng nghiên cứu của bạn trong ánh sáng tốt nhất của họ.

Điện cực EEG

Các hệ thống EEG sử dụng các điện cực gắn vào da đầu để nhận các điện thế được tạo ra bởi não. Tất nhiên, bạn chỉ có thể gắn dây vào da - tuy nhiên, điều này sẽ tạo ra một kết nối điện rất không ổn định. Thay vào đó, hãy lựa chọn các điện cực EEG ướt. Đây là những đĩa kim loại hoặc bột viên kết nối với da thông qua gel dẫn điện, dán hoặc kem, thường dựa trên nước muối.

Sự kết hợp đúng của kim loại điện cực và dán dẫn điện là quan trọng vì một số kim loại ăn mòn khá nhanh, dẫn đến dữ liệu kém.

Trong điều kiện tối ưu, da của bạn, điện cực và điện cực gel hoạt động như tụ điện và làm giảm sự truyền các tần số thấp (ví dụ như thay đổi điện áp chậm trong dải tần số delta). Loại điện cực ướt phổ biến nhất được làm bằng bạc (Ag) với một lớp mỏng clorua bạc (AgCl) - bạn thường sẽ tìm thấy các mô tả như điện cực Ag / AgCl. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng các điện cực EEG khô. Chúng tiếp xúc trực tiếp với da mà không cần gel điện cực. Thông thường, các điện cực khô nhanh hơn nhiều, tuy nhiên đồng thời có nhiều chuyển động hơn so với các cảm biến ướt (chuyển động của điện cực, nắp, hoặc người trả lời; Saab và cộng sự, 2011).

Điện cực mảng và vị trí

Các hệ thống phổ biến nhất để xác định và đặt tên các vị trí điện cực / vị trí dọc theo da đầu đã được cung cấp bởi Hiệp hội Encephalographic Mỹ (1994) cũng như Oostenveld & Praamstra (2001). Thông thường, chúng được gọi là hệ thống 10-20 và hệ thống 10-5, tương ứng. Trong hệ thống 10-20, các điện cực được đặt ở 10% và 20% dọc theo các đường kinh độ và vĩ tuyến.

• Nasion (Nz)
  Trầm giảm giữa hai mắt ở đầu mũi.
• Inion (Iz)
  Vết sưng ở phía sau đầu.
• Các điểm mũi nhọn bên trái và bên phải
  Bạn có thể cảm thấy những áp thấp này ở trước tai bằng ngón tay khi bạn mở và khép miệng.

Đường thẳng đứng kết nối nasion (mặt trước) và inion (mặt sau) cũng như đường ngang 
kết nối các điểm trước-auricular trái và phải được chia thành mười phần bằng nhau. 
Tương tự, đường xích đạo được chia thành 10% và 20% phần.

Ngoài ra, các điện cực EEG có thể được đặt trong một lưới bằng nhau, thường được gọi là sắp xếp trắc địa. Ở đây, khoảng cách giữa các điện cực lân cận luôn giống nhau. Hệ thống 10 - 20 phổ biến hơn và thường được báo cáo trong các nghiên cứu và báo cáo. Vì nó sẽ quá tẻ nhạt để đặt hàng chục điện cực bằng tay trên da đầu, điện cực EEG thường được lắp ráp trong mảng, mũ hoặc dải cảm biến có thể được áp dụng rất nhanh. Điều này đẩy nhanh quá trình thiết lập một cách đáng kể.

Số lượng và phân phối điện cực

Theo các khuyến nghị của Luck (2014) và Michel và các đồng nghiệp (2004), không có một số điện cực tối ưu phù hợp cho các thí nghiệm EEG. Số lượng và vị trí của các điện cực có thể khác nhau phụ thuộc vào kết quả và kết quả hiện có. Nếu không có gì được biết về quá trình não quan tâm và đồng đăng ký với các bản ghi MRI là cần thiết (ví dụ để tái tạo nguồn), bạn có thể muốn ghi lại từ ít nhất 64 kênh để hiểu rõ hơn về tín hiệu bắt nguồn từ đâu. Tuy nhiên, các mô hình EEG dựa trên bề mặt điển hình hoạt động tốt với 32 kênh hoặc ít hơn. Kẻ thù tồi tệ nhất để thử nghiệm hiệu quả là dữ liệu quá mức cần thiết - nó luôn luôn được khuyến khích để bắt đầu nhỏ, và sau đó mở rộng khi bạn đạt được chuyên môn và kiến ​​thức.

Một khía cạnh khác cần ghi nhớ là phân phối điện cực. Cố gắng đặt điện cực đều trên da đầu (Michel và cộng sự, 2004) vì bạn sẽ có thể rút ra kết luận đại diện hơn. Hãy tưởng tượng ví dụ sau: Tài liệu và nghiên cứu trước đây của bạn chỉ ra rằng các hiệu ứng mạnh nhất trong mô hình EEG được mong đợi ở các khu vực phía trước bên trái. Tuy nhiên, bạn không nên chỉ đặt một vài điện cực trên các khu vực phía trước bên trái và bỏ bê các khu vực khác. Thay vào đó, sử dụng một số điện cực hợp lý và ghi lại từ các khu vực khác. Bằng cách này, bạn có thể đảm bảo tách riêng các hiệu ứng khỏi các hiện vật: Trong khi các hiệu ứng chỉ ảnh hưởng đến các điện cực quan tâm, các hiện vật có thể nhìn thấy ở tất cả các điện cực, bất kể chúng được đặt ở đâu.

Tham chiếu và điện cực mặt đất (và một số môn toán)

Các bản ghi EEG thu được từ một số điện cực. Bạn có thể nghĩ rằng giá trị tại Cz phản ánh hoạt động điện tại chính địa điểm đó. Tuy nhiên, không có điều gì như điện áp tại một điểm duy nhất. Thay vào đó, điện áp EEG phản ánh tiềm năng (hoặc dòng điện) giữa vị trí (ví dụ Cz) và điện cực mặt đất (G).

Do đó, điện áp được ghi lại giữa Cz và G đơn giản là Cz - G. Vì điện cực mặt đất được nối với mạch nối đất trong bộ khuếch đại, luôn luôn có một số nhiễu điện do điện cực nối đất giới thiệu. Kết quả là, điện áp đo được giữa Cz và G chứa hoạt động dựa trên não cũng như nhiễu điện.

Để khắc phục hạn chế này, các hệ thống EEG giới thiệu điện cực tham chiếu R. Bộ khuếch đại ghi lại tiềm năng giữa Cz và điện cực mặt đất (Cz - G) cũng như điện thế giữa điện cực đối chiếu và điện cực mặt đất (R - G). Dựa trên điều này, bộ khuếch đại tính toán sự khác biệt giữa Cz và điện cực tham chiếu là [Cz - G] - [R - G], giống với Cz - G - R + G, đơn giản hóa thành Cz - R (như G hủy bỏ). Do đó, đầu ra của bộ khuếch đại là điện thế giữa vị trí ghi (Cz) và điện cực tham chiếu - như thể điện cực mặt đất (G) không tồn tại.

Bây giờ đâu là nơi tốt nhất cho điện cực tham chiếu? Trên thực tế, không có sự lựa chọn nào của tham chiếu chỉ ảnh hưởng đến điện áp tuyệt đối trên tất cả các điện cực trong khi điện áp tương đối vẫn hoàn toàn không thay đổi.

Điều này có nghĩa là việc thay đổi vị trí của tham chiếu có thể làm cho điện áp da đầu trông khá khác nhau, mặc dù phân bố chung hoàn toàn giống nhau. Hãy tưởng tượng một cảnh quan với núi và thung lũng. Thay đổi điện cực tham chiếu tương tự như làm ngập cảnh quan bằng nước. Trong khi mực nước biển thay đổi, hình dạng tuyệt đối của cảnh quan hoàn toàn không thay đổi. Điều này được thảo luận chi tiết hơn trong Michel et al. (2004).

Trở kháng điện trở

Một kết nối điện ổn định giữa điện cực và da đầu là chìa khóa để ghi lại tín hiệu EEG sạch. Tuy nhiên, tế bào da chết, bí mật da nhờn (bã nhờn) và mồ hôi tích lũy trên da đầu và tạo thành một bức tường điện trở vì chúng không truyền bá hoạt động điện tốt. Biểu thức kỹ thuật trong trường hợp các bản ghi EEG là trở kháng, được đo bằng đơn vị Ohm (Ω).
Các hệ thống EEG thường cung cấp các chỉ báo chất lượng dựa trên phần cứng hoặc phần cứng, nơi trở kháng của mỗi điện cực được hiển thị bằng đồ họa. Màu xanh lá cây và giá trị trở kháng thấp hàm ý chất lượng ghi âm cao, màu đỏ và giá trị trở kháng cao hàm ý chất lượng ghi âm thấp. Nói cách khác: Chỉ khi các trở kháng thấp bạn có thể hoàn toàn chắc chắn rằng tín hiệu ghi lại phản ánh các quá trình bên trong đầu thay vì các quá trình giả tạo từ môi trường xung quanh. Do đó, bất cứ khi nào bạn thu thập dữ liệu EEG, hãy đảm bảo rằng các trở kháng càng thấp càng tốt.

Dưới đây là một số lời khuyên về cách bạn có thể giảm trở kháng:

• • Hướng dẫn người trả lời đến buổi thử nghiệm với mái tóc khô và ướt. 
    Không nên sử dụng các sản phẩm chăm sóc tóc (ví dụ như keo xịt tóc, dầu xả, sáp hoặc gel) và tóc phải khô hoàn toàn. Ngoài ra, hướng dẫn người trả lời không đeo bất kỳ kẹp tóc hoặc kẹp nào vì chúng sẽ phải được gỡ bỏ. Tóc ướt và các phương pháp điều trị khác sẽ gây ra trở kháng cao hơn. Ngoài ra, chân tóc - nếu không bị phát hiện - có thể gây ra các kết nối giữa các điện cực lân cận và khó phát hiện khi nắp / dải EEG được đặt lên. Một lợi ích khác của tóc rửa sạch là bạn có thể di chuyển tóc tốt hơn nhiều so với các web EEG (tóc là dây dẫn kém).

• • • Làm sạch tất cả các điện cực bằng cồn. 
      Bạn có thể sử dụng 70% rượu isopropanol - rượu gạc hoặc Q-tips nhúng trong rượu, ví dụ. Sau khi đặt trên nắp EEG và trước khi cắm vào các điện cực, bạn có thể nhấn Q-tip nhúng cồn vào mỗi ổ cắm điện cực và chà nhẹ nhàng, nhưng với mục đích giữa hai ngón tay. Cũng áp dụng cồn trên các vị trí ghi âm quan trọng khác như điện cực tham chiếu (thường là phía sau tai trái / tai phải) hoặc trên / dưới / bên cạnh mắt (đối với ghi âm điện tử, EOG). Nhớ hướng dẫn người trả lời nhắm mắt lại vì rượu bốc hơi có thể gây phản ứng tiêu cực cho mắt. Luôn đợi cho đến khi rượu hoàn toàn bốc hơi trước khi bạn tiến hành.
  • • Áp dụng gel điện cực / dẫn điện dán. 
      Một số bột nhão dẫn điện là mài mòn và chứa các hạt đá pumice (tương tự như mặt nạ trên khuôn mặt). Trong trường hợp này, bạn có thể giảm trở kháng ồ ạt bằng cách nhúng một Q-Tip hoặc một thanh gỗ với một miếng gạc bông vào dán và sau đó áp dụng dán cho mỗi ổ cắm điện cực. Một lần nữa, nhẹ nhàng đẩy xuống và chà thanh. Sau đó, điền vào các ổ cắm với dán và đưa vào điện cực. Gel không mài mòn (tương tự như gel dùng để ghi siêu âm) không dựa vào kỹ năng cọ xát của bạn. Thay vào đó, bạn chỉ cần dán gel vào ổ cắm. Đáng chú ý là không lạm dụng ứng dụng gel. Nếu bạn áp dụng quá nhiều gel, bạn có thể tạo cầu nối gel giữa các điện cực lân cận, gây ra dữ liệu không hợp lệ và giả tạo là khó (hoặc không thể) để tiết kiệm trong quá trình hậu xử lý.

Mã hóa số hóa, khuếch đại và chuyển tiếp

Một khi điện áp đã được chọn bởi các điện cực, tín hiệu tương tự, liên tục phải được khuếch đại và số hóa để được lưu trữ trên máy tính. Mặc dù tất cả điều này xảy ra dưới mui xe và không có bạn nhận thấy, nó là tốt để biết một số sự kiện cơ bản về khuếch đại và số hóa.

Vì bộ não của bạn liên tục hoạt động, có những dao động liên tục và các biến thể của điện áp được tạo ra. Tuy nhiên, các hệ thống EEG chụp các bức ảnh rời rạc của quá trình liên tục này, tạo ra các mẫu dữ liệu - tương tự như các bức ảnh chụp bằng máy ảnh. Các hệ thống EEG khác nhau về tỷ lệ lấy mẫu (số lượng mẫu trên giây) mà chúng có thể thực hiện.

Tương tự như dao động, tỷ lệ lấy mẫu được thể hiện trong các mẫu trên giây với đơn vị Hertz (Hz) - một hệ thống EEG với tốc độ lấy mẫu là 250 Hz có thể lấy 250 mẫu mỗi giây, ví dụ. Vì 1 giây cũng có thể được biểu thị bằng 1000 ms, các mẫu lân cận cách nhau 1000/250 = 4 ms. Ngược lại, nếu EEG được lấy mẫu ở 500 Hz, các mẫu cách nhau 1000/500 = 2 ms. Nếu bạn quan tâm đến các phép đo có độ chính xác thời gian cao hơn, bạn chắc chắn nên thu thập dữ liệu EEG với tốc độ lấy mẫu cao hơn (ví dụ: 500 Hz hoặc cao hơn). Tuy nhiên, thường, tỷ lệ lấy mẫu cao có thể gây ra tình trạng quá tải dữ liệu vì chúng đòi hỏi nhiều không gian đĩa hơn và thời gian xử lý và phân tích dài hơn. Đặc biệt nếu bạn quan tâm đến các phân tích dựa trên tần số (chẳng hạn như sự trườn trước của các băng tần alpha hoặc beta), tốc độ lấy mẫu là 128 Hz là quá đủ.

Ngoài ra để số hóa, tín hiệu EEG được khuếch đại. Đó là lý do tại sao các hệ thống EEG quá đắt.

Hãy coi đây là hệ thống âm thanh cho dữ liệu của bạn: Giống như loa đơn trên điện thoại của bạn, khuếch đại kém không nhận được nhiều tín hiệu hơn so với bộ khuếch đại cao cấp (như hệ thống DOLBY 3D tại rạp chiếu phim). ngay cả những thay đổi điện áp rất tinh tế. Một số hệ thống EEG là mô-đun, cho phép bạn tùy ý kết hợp các điện cực và các loại bộ khuếch đại khác nhau trong khi các hệ thống EEG khác như là sự kết hợp cố định của lưới điện cực và hộp khuếch đại.

Sau khi các tín hiệu đã được số hóa và khuếch đại, chúng được truyền tới máy ghi . Điều này có thể đạt được thông qua kết nối có dây (qua cổng USB chẳng hạn) hoặc qua Bluetooth. Bộ khuếch đại có dây vẫn còn phổ biến trong các viện nghiên cứu khoa học, khoa học thần kinh và phòng thí nghiệm tâm lý học. Ngược lại, các phòng thí nghiệm thương mại và tiếp thị thần kinh cũng như phòng thí nghiệm kỹ thuật và VR dần dần áp dụng tai nghe EEG không dây vì chúng cho phép người trả lời tự do di chuyển và khám phá môi trường mà không bị ràng buộc vào trạm kiểm tra tại phòng thí nghiệm.

Làm sạch dữ liệu EEG và hiện vật

Trước khi bạn nhảy vào thu thập và phân tích dữ liệu, có một điều bạn nên làm cho câu thần chú của mình: Không có thay thế cho dữ liệu sạch (bạn có thể nhớ câu này từ đầu chương này). Luôn đảm bảo dữ liệu của bạn càng sạch càng tốt, nghĩa là dữ liệu đã thu thập chỉ phản ánh hoạt động của não. Âm thanh đơn giản trong lý thuyết - trong thực tế, tuy nhiên, có một nhưng. Vì các điện cực sẽ nhận hoạt động điện từ các nguồn khác trong môi trường, điều quan trọng là tránh, giảm thiểu hoặc ít nhất là kiểm soát các loại hiện vật này nhất có thể:

Các hiện vật sinh lý

• • 1. Hoạt động cơ bắp (EMG, ECG) tạo ra dòng điện được các điện cực nhặt lên. Cơ càng gần các điện cực thì tác động của chúng càng lớn lên bản ghi sẽ càng lớn. Đặc biệt là hoạt động của các cơ mặt (trán, má, miệng), cơ cổ và cơ xương hàm có tác động nghiêm trọng đến ghi EEG. Nên tránh bị siết chặt bằng mọi giá - hướng dẫn người trả lời phải treo một cách dễ dàng. Một lời khuyên ở phía bên: Trừ khi bạn muốn kết thúc với các hiện vật cơ bắp mạnh mẽ, hãy chắc chắn rằng người trả lời không nhai kẹo cao su hoặc ăn kẹo trong quá trình ghi. Vì tim là cơ, nó cũng ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu EEG. Vì trái tim không thể được chỉ dẫn đơn giản là dừng lại, bạn phải dựa vào các thủ tục khử nhiễm tín hiệu để loại bỏ nhiễu ECG khỏi các bản ghi EEG. Lý tưởng nhất, bạn có thể theo dõi nhịp tim bằng cảm biến quang học (Photoplethysmogram,

• • 2. Chuyển động mắt . Chuyển động của mắt (ngang và dọc) ảnh hưởng đến các điện trường được các điện cực chọn lên. Chuyển động dọc theo chiều dọc (lên xuống) trông có hình sin hơn, trong khi chuyển động ngang của mắt (phải sang trái) trông có hình hộp hơn. Mắt có một trường điện từ mạnh được thiết lập bởi hàng triệu tế bào thần kinh trong võng mạc. Di chuyển đôi mắt của bạn cũng thay đổi điện trường được tạo ra bởi bóng mắt. Bạn nên ghi lại chuyển động của mắt bằng cách sử dụng máy theo dõi mắt hoặc bằng cách đặt thêm các điện cực EEG xung quanh mắt.

• • 3. Nhấp nháy. Tương tự như chuyển động của mắt, nhấp nháy gây nhiễu tín hiệu não một chút. Nếu người trả lời nhấp nháy trong khi một kích thích nhất định được hiển thị trên màn hình, EEG có thể không phản ánh các quá trình vỏ não khi nhìn thấy kích thích. Là một chuyên gia về EEG, bạn có thể có xu hướng loại trừ thử nghiệm này khỏi phân tích vì dữ liệu EEG không chứa thông tin liên quan. Tuy nhiên, nếu nhấp nháy xảy ra không có hệ thống trong suốt quá trình ghi, sự suy giảm dựa trên các quy trình thống kê như hồi quy và nội suy hoặc tách nguồn mù có thể phù hợp hơn. Trong trường hợp này, các phần dữ liệu bị ô nhiễm được thay thế bằng dữ liệu nội suy sử dụng các kênh dữ liệu xung quanh hoặc các điểm thời gian.

Các nguồn tạo tác bên ngoài

• • 1. Chuyển động của điện cực hoặc chuyển động tai nghe có thể gây ra hiện vật nặng có thể nhìn thấy trong kênh bị ảnh hưởng hoặc trong tất cả các kênh. Lý do cho điều này là đa tạp: Tai nghe EEG trở nên lỏng lẻo, một điện cực mất tiếp xúc với ổ cắm. Nó luôn luôn được khuyến khích để đảm bảo rằng tai nghe ngồi snug trên đầu, và rằng tất cả các điện cực được gắn chặt vào da.

• • 2. Dòng nhiễu (50 Hz ở Mỹ, 60 Hz ở EU) có thể có hiện vật mạnh mẽ trên ghi điện cực - điều này trở nên khá rõ ràng trong dữ liệu EEG thô. Đặc biệt khi trở kháng kém, nhiễu đường mạnh hơn. Nếu điện cực tham chiếu bị ảnh hưởng, nhiễu đường truyền bị bắt được truyền đến tất cả các điện cực khác. Gladfully, các tần số nhận thức của não cũng dưới 50 hoặc 60 Hz, cho phép bạn lọc dữ liệu của bạn cho phù hợp hoặc tập trung vào các tần số quan tâm

• • 3. Lắc lư và lắc lư có thể có tác động mạnh mẽ đến việc ghi. Đặc biệt là đầu lắc hoặc đập thay đổi phân phối nước, ảnh hưởng đến các tính chất điện và các trường được tạo ra bởi não. Đảm bảo người trả lời không quay đầu quá nhanh hoặc đột ngột xuống vì điều này sẽ gây ra thay đổi trong dữ liệu khó xử lý trong quá trình xử lý.

Phân tích EEG: Chỉ số và tính năng

Khi nói đến phân tích EEG và tính năng trích xuất, bạn có thể dễ dàng cảm thấy bị choáng ngợp bởi danh sách lớn các bước xử lý trước mà bạn phải thực hiện để nhận được từ tín hiệu thô đến kết quả. Trong thực tế, thiết kế mô hình EEG thông minh là một nghệ thuật - phân tích dữ liệu EEG là một kỹ năng. Nó chắc chắn đòi hỏi một mức độ chuyên môn nhất định và kinh nghiệm, đặc biệt là khi nói đến xử lý tín hiệu, phát hiện tạo tác, suy giảm hoặc khai thác tính năng. Bất kỳ bước nào trong số các bước này đều yêu cầu các quyết định sáng suốt về cách nhấn mạnh tốt nhất các quy trình hoặc số liệu quan tâm EEG mong muốn.

Tín hiệu hợp lệ cho bạn có thể là tiếng ồn đối với bất kỳ ai khác. Chỉ đơn giản là không phải là một kênh xử lý dữ liệu chung mà bạn có thể áp dụng cho bất kỳ tập dữ liệu EEG nào, bất kể đặc điểm của thiết bị, dân số người trả lời, điều kiện ghi, kích thích hoặc mô hình thử nghiệm tổng thể.

May mắn thay, một số hệ thống EEG hiện đại đi kèm với một chế độ tự động xử lý dữ liệu - chúng dẫn đầu và áp dụng các thủ tục tự động hóa hoặc tự động tạo ra các chỉ số nhận thức cao cấp có thể được sử dụng để đưa ra kết luận nhanh hơn nhiều.

Điện thế liên quan đến sự kiện (ERP)

Mục tiêu của các mô hình EEG liên quan đến sự kiện là thu thập các quá trình não được kích thích bởi các kích thích bên ngoài. Các mô hình EEG liên quan đến sự kiện trình bày các kích thích liên tục 100 hoặc nhiều hơn, ví dụ. Đồng thời, kích thích được hiển thị rất ngắn trong khoảng 200 đến 1000 ms.

Hãy xem xét logic đằng sau các nghiên cứu EEG liên quan đến sự kiện:

• • 1. 1. Có hoạt động EEG liên tục mạnh mẽ và tiếng ồn ngẫu nhiên hoàn toàn không liên quan đến sự khởi đầu của một kích thích. Hãy nghĩ đây là "hoạt động mặc định" bên trong của bạn (những suy nghĩ và trạng thái tinh thần liên tục của bạn).
       2. Khi bạn trình bày một kích thích, bạn kích hoạt hoạt động EEG kích thích liên quan. Đây là một ví dụ: Hiển thị hình ảnh của một khuôn mặt (kích thích) kích hoạt các quá trình não liên quan đến nhận thức khuôn mặt. Các quy trình này nhỏ hơn nhiều so với hoạt động liên tục.
       3. Để phát hiện ra dữ liệu EEG liên quan đến kích thích từ dữ liệu liên tục không liên quan, kích thích được hiển thị nhiều lần - ví dụ 50 lần hoặc hơn. Khi kết thúc thu thập dữ liệu, bạn sẽ có 50 thử nghiệm, là các phần dữ liệu được khóa theo thời gian kích hoạt và thường dao động từ khoảng 200 ms trước khi kích hoạt đến 1000 ms sau khi khởi phát kích thích. Mỗi thử nghiệm là một thời gian tất nhiên của dữ liệu ở mỗi điện cực. Việc lựa chọn các phần dữ liệu từ bản ghi EEG liên tục được gọi là epoching hoặc segmentation (đôi khi theo sau là hiệu chỉnh đường cơ sở của mỗi thử nghiệm mà trung bình của dữ liệu EEG trước mỗi kích thích được trừ khỏi dữ liệu sau khi kích thích).
       4. Sau khi loại bỏ các kỷ nguyên có chứa hiện vật (hoặc sửa chữa dữ liệu do nhấp nháy, ví dụ), các kỷ nguyên còn lại là mẫu trung bình theo mẫu, dẫn đến một thời gian trung bình của dữ liệu EEG. Bằng cách lấy trung bình thời gian EEG  của tất cả các thử nghiệm, chỉ có hoạt động EEG có liên quan đến kích thích tồn tại trong khi nhiễu nền ngẫu nhiên không liên quan bị suy giảm (càng nhiều lần lặp lại thì dữ liệu EEG liên quan đến sự kiện càng sạch).
       5. Dạng sóng EEG trung bình còn lại là điện thế liên quan đến sự kiện, phản ánh hoạt động EEG kích thích trung bình được kích hoạt bởi một kích thích cụ thể.

Nghiên cứu đã xác định các hệ thống ERP cho tất cả các phương thức cảm giác - tầm nhìn, cảm ứng và âm thanh, kích thích khứu giác và kích thích xúc giác. Tất cả những kích thích cảm giác này đều kích hoạt hoạt động EEG liên quan đến sự kiện.

Các hệ thống ERP có thể được mô tả bằng một số đặc điểm: Hình thức và hình dạng, số lượng, độ trễ, biên độ của "wiggles", thành phần ERP (đỉnh tích cực và tiêu cực) và địa hình (là phân bố điện áp ở thời gian cao điểm trên tất cả các điện cực). Các thành phần ERP như N400, P300 hoặc N170 đại diện cho một số thành phần ERP được phân tích rộng rãi và được hiểu rõ nhất trong nghiên cứu học thuật.

Bạn có thể lựa chọn: Bạn có thể vẽ lôgic theo thời gian khóa để kích hoạt hoặc theo thứ tự bản đồ điện áp thay đổi đặc điểm phân phối của chúng theo thời gian phụ thuộc vào thuộc tính kích thích hoặc trạng thái bên trong khác nhau. Phụ thuộc vào nơi điện áp mạnh nhất (cực dương và cực âm), bạn có thể phỏng đoán vùng não nào hoạt động tại một thời điểm nhất định.

Thông thường, các nhà khoa học so sánh các hệ thống ERP của các điều kiện thử nghiệm khác nhau - ví dụ như ERP được gợi lên bởi các kích thích khuôn mặt so với các ngôi nhà. Ngoài ra, bạn có thể so sánh các hệ thống ERP của các nhóm đối tượng khác nhau - ví dụ như trẻ em bị rối loạn phổ Tự kỷ so với các điều khiển được kết hợp với nhau. Trong cả hai trường hợp, phân tích của bạn tập trung vào sự khác biệt về độ trễ ERP, biên độ hoặc phân bố địa hình tại một số thời điểm nhất định bị khóa thời gian kích thích giữa các điều kiện.

Các nghiên cứu ERP yêu cầu hai điều:

• • 1. Kích thích lặp lại. Vì bạn không thể có được ERP từ một bài thuyết trình kích thích (dữ liệu EEG sẽ chứa cả các khía cạnh kích thích và kích thích liên quan đến kích thích), bạn cần lặp lại bài thuyết trình (nghĩ 100 lần lặp lại).
    2. Thời gian kích thích chính xác.Các mô hình liên quan đến sự kiện cho rằng dữ liệu EEG của mỗi lần thử nghiệm chính xác được khóa theo thời gian để kích thích khởi phát. Điều này đòi hỏi rằng bất kỳ dấu kích thích khởi phát nào phải được gửi chính xác trong thời điểm trình bày kích thích. Bất cứ khi nào có độ trễ thay đổi ngẫu nhiên giữa điểm đánh dấu khởi động và sự khởi đầu thực tế của một kích thích, thời gian khóa chính xác của dữ liệu EEG để kích hoạt khởi phát không thể được đảm bảo. Kết quả là, dạng sóng ERP trung bình có thể được rửa sạch hoặc biến mất hoàn toàn vì các thử nghiệm đơn lẻ không hoàn toàn phù hợp với các kích thích kích thích tương ứng. Cách duy nhất để hoàn toàn chắc chắn về kích hoạt thực tế kích thích trên màn hình, ví dụ, là để gắn một photodiode trên màn hình trình bày kích thích và lưu trữ mức độ sáng của nó với các dữ liệu khác. Bất cứ khi nào một kích thích xuất hiện trên màn hình, tín hiệu photodiode thay đổi,

Bạn có thể tìm thêm thông tin chi tiết về việc thu thập và phân tích các mô hình ERP trong Luck (2014).

Phân tích EEG: Chỉ số và tính năng

Các thiết kế ERP được giới hạn trong một bộ hoạt động não cụ thể được kích thích bởi các kích thích cảm giác. Tuy nhiên, bộ não là một bộ dao động liên tục và tạo ra hoạt động nhịp nhàng ngay cả trong sự vắng mặt hoàn toàn của các kích thích - trong khi ngủ, ví dụ. Để khai thác hoạt động của não bộ, hành vi của chúng ta, hành vi, ý tưởng và cảm xúc của chúng ta, một cách tiếp cận phân tích khác nhau là cần thiết, dựa trên sự phân tích tần số.

Các tần số chính góp phần vào sự kết hợp não là gì? Làm thế nào để các tần số khác nhau phụ thuộc vào những thay đổi trong trạng thái nội bộ hoặc các yếu tố môi trường?

Trước đây bạn đã học được rằng bộ não tạo ra các tần số chủ yếu thấp từ 1 đến 80 Hz. Chúng có thể được phân loại thành các dải tần số cụ thể (như delta, theta, alpha, beta và gamma) và kết hợp với các quá trình não ở những vùng cụ thể nằm dưới sự chú ý, nhận thức và cảm xúc.

So với ERP, phân tích tần số có liên quan chặt chẽ hơn với các quá trình sinh lý và cấu trúc não. Đây là lý do tại sao nó thường dễ dàng hơn nhiều để dính vào phân tích tần số và dải tần số. Một lợi ích khác của phân tích tần số là cần ít dữ liệu hơn để đi đến kết luận. Tuy nhiên, phân tích dựa trên tần số đi kèm với một chi phí: Ngược lại với các thiết kế ERP cho phép những hiểu biết về điện áp thay đổi mili giây, các biện pháp EEG dựa trên tần số có độ chính xác thời gian ít hơn nhiều.

Phân tích dựa trên tần số được khuyến nghị bất cứ khi nào thời gian thử nghiệm bị giới hạn và phân tích của bạn không phải là về thời gian chính xác của hoạt động liên quan đến kích thích mà là về trạng thái tinh thần, tình cảm hoặc nhận thức chung của người trả lời. Phân tích tần số đặc biệt hữu ích trong các nghiên cứu về trạng thái nhận thức - khi đo EEG trong khi người trả lời tham dự nội dung phương tiện, phản ánh về chất lượng sản phẩm hoặc thực phẩm hoặc điều hướng web hoặc giao diện phần mềm.

Chúng tôi sẽ trình bày thêm nhiều ví dụ hơn nữa.

Một số thuật ngữ được sử dụng rộng rãi nhất trong phân tích tần số là sức mạnh, phản ánh cường độ của một tần số cụ thể trong tín hiệu. Công suất cao hơn có nghĩa là tín hiệu EEG chứa một tần số cụ thể đến một mức độ lớn. Bạn cũng có thể nói rằng tín hiệu EEG được điều khiển bởi một tần số cụ thể. Nếu bạn muốn bắt đầu với phân tích dựa trên tần suất, hãy tìm cho mình một người trả lời và chạy một trong những thử nghiệm EEG lâu đời nhất và được nhân rộng nhất:

• • 1. Mắt mở . Ghi lại dữ liệu EEG trong 2 phút từ người trả lời và chỉ dẫn họ giữ cho mắt họ mở (chắc chắn họ được phép nhấp nháy).
    2. Nhắm mắt lại . Ghi lại dữ liệu EEG trong 2 phút nữa và hướng dẫn người trả lời nhắm mắt và tập trung vào suy nghĩ bên trong và hình ảnh tinh thần của họ.

Khi bạn phân tích cả hai điều kiện riêng biệt với FFT và trích xuất các tần số nằm bên dưới dữ liệu EEG tự phát, bạn sẽ thấy rằng điều kiện nhắm mắt cho thấy sức mạnh tần số cao hơn nhiều trong dải alpha (8 - 12 Hz) trong kênh chẩm so với mắt điều kiện mở. Hiệu ứng giảm sức mạnh alpha khi mở mắt được gọi là chặn alpha và ban đầu được mô tả bởi Hans Berger vào năm 1929

Không đối xứng trán

Trong những thập kỷ qua, phân tích dựa trên tần số dữ liệu EEG đã trở nên phức tạp hơn nhiều. Một trong các số liệu dựa trên tần suất nâng cao hơn là tính bất đối xứng phía trước hoặc nghiêng ngang phía trước.

Chỉ số tham gia và động lực này thường sử dụng công suất băng tần beta (12 - 25 Hz) hoặc gamma (> 25 Hz), đặc biệt là ở các điện cực trên các vùng vỏ não phía trước (các kênh F3 và F4 chẳng hạn). Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng sức mạnh băng tần cao hơn ở vỏ não phía trước trái và phải cho thấy cảm xúc tích cực, sự tham gia và động lực (xem Davidson, 2004; Schaffer và cộng sự, 1983). Những bằng chứng gần đây cho thấy rằng việc thực sự có thể được sử dụng để thử nghiệm sự tham gia của người trả lời khi đối mặt với quảng cáo truyền thông, sản phẩm và dịch vụ vật lý (Astolfi và cộng sự, 2008; Vecchiato và cộng sự, 2012; Yilmaz và cộng sự, 2014).

Dựa trên nghiên cứu về các dấu ấn sinh học EEG có các đặc tính cá tính ổn định cho sự tò mò và hứng thú cho các kích thích mới, sự suy giảm phía trước phản ánh khuynh hướng “tránh tiếp cận” tạm thời của một người để tham gia hoặc rút lui. Một cách gián tiếp, sự tham gia tạm thời này cũng phản ánh động cơ của một người (Harmon-Jones và cộng sự, 2010). Ngoài ra, sức mạnh băng tần phía trước ben trái lớn có thể đóng vai trò như một chỉ số của các cảm xúc liên quan đến sự tham gia như niềm vui, trong khi sức mạnh băng tần phía trước phải lớn có thể cho biết trạng thái cảm xúc tiêu cực (ghê tởm, sợ hãi hoặc buồn bã).

Bạn có thể đã thu thập dữ liệu EEG từ những người trả lời xem quảng cáo trên TV và bạn muốn biết quảng cáo nào và cảnh nào thúc đẩy mức độ tương tác của đối tượng mục tiêu và quảng cáo nào cần được sửa đổi trước khi ra mắt thị trường. Trong trường hợp này, tính bất đối xứng phía trước có thể được tính toán khá dễ dàng từ dữ liệu EEG liên tục. Hai điện cực mà bạn cần là F3 và F4. Hầu như tất cả tai nghe EEG đều bao gồm các vị trí tiêu chuẩn này. Nếu hệ thống EEG của bạn không có điện cực F3 và F4, bạn cũng có thể 
sử dụng các điện cực trong vùng lân cận của các vị trí F3-F4 ban đầu.

Làm theo các bước xử lý sau:

• • 1. Xử lý tiền dữ liệu. Các thủ tục khác nhau từ nghiên cứu đến nghiên cứu, vì vậy không thể đưa ra các khuyến nghị chung. Điểm xuất phát tuyệt vời cho việc tìm kiếm một chuỗi các bước tối ưu là các bài báo gốc về sự bất đối xứng phía trước cũng như các cuốn sách của Luck (2014) và Cohen (2014).
    2. Kỷ nguyên dữ liệu. Trong bước này, dữ liệu EEG liên tục trong mỗi quảng cáo được chia thành các phần nhỏ hơn. Các nghiên cứu khoa học đề xuất các thời kỳ chồng chéo với thời lượng lên đến 2 giây. Nếu bạn kiểm tra quảng cáo trong 60 giây
    3. Áp dụng phép biến đổi tần số cho từng kỷ nguyên để xác định tần số nào cho phép dữ liệu. Bạn có thể tập trung vào sức mạnh trong băng tần beta (12 - 25 Hz).
    4. Tính toán bất đối xứng phía trước cho mỗi kỷ nguyên:

Nói cách khác, sự khác biệt về quyền lực giữa bán cầu não trái và phải được chia cho tổng công suất của cả hai bán cầu. Tính không đối xứng cao hơn phản ánh hành vi tiếp cận trong khi tính không đối xứng thấp hơn phản ánh sự tránh né.

• • 5. Vẽ không đối xứng phía trước . Thủ tục tạo ra một điểm bất đối xứng trên mỗi kỷ nguyên. Bây giờ bạn có thể vẽ đồ thị thời gian của các điểm để hình dung sự thay đổi trong động lực / sự tham gia trong quá trình kích thích. Ngoài ra, bạn có thể có giá trị trung bình trên tất cả các epochs để có được một chỉ số không đối xứng phía trước toàn cầu.Kết hợp với nhau, không đối xứng phía trước của dải tần số beta và gamma có thể được giải thích liên quan đến số lượng động lực hướng tới (tiếp cận) hoặc tránh xa (tránh) một kích thích hoặc hình ảnh tinh thần. Không đối xứng phía trước có thể được trích xuất từ ​​tai nghe EEG với điện cực nằm ở vùng da đầu phía trước (lý tưởng, F3 và F4), cho phép bạn phân tích những thay đổi ngắn hạn trong động lực trong quá trình trình bày kích thích.

Chỉ số nhận thức-nhận thức

Bổ sung vào các tín hiệu não dựa trên tần số kết hợp với sự tham gia và động lực, nghiên cứu học thuật và thương mại đang nghiên cứu các quy trình vỏ não có khối lượng công việc tâm thần hoặc buồn ngủ.

Khả năng giám sát liên tục mức độ mệt mỏi, sự chú ý, nhiệm vụ và khối lượng công việc trong môi trường hoạt động đặc biệt hữu ích trong các tình huống mà hành vi sai có thể dẫn đến các tình huống nguy hiểm. Một ví dụ: Giám sát khối lượng công việc nhận thức, buồn ngủ và tham gia nhiệm vụ trong bộ điều khiển nhà máy điện có thể hữu ích để phân tích cách não phản ứng với môi trường rất đơn điệu (nếu mọi thứ suôn sẻ), và khối lượng công việc vỏ não và điểm tham gia thích nghi với thiên tai hiếm hoi các tình huống đe dọa tính mạng. Thông tin này có thể được sử dụng để tối ưu hóa thiết bị, giao diện phần mềm hoặc toàn bộ môi trường làm việc để tăng sự tham gia, động lực và năng suất.

Bên cạnh đó, việc khai thác liên tục các dấu hiệu tâm lý và sinh lý của sự tham gia và cảnh giác từ hoạt động não liên tục cho phép thiết kế các hệ thống vòng kín, cung cấp phản hồi về các trạng thái nhận thức, tình cảm và chú ý. Nói cách khác: Bất cứ khi nào khối lượng công việc dựa trên não hoặc mức buồn ngủ vượt quá giá trị ngưỡng được chỉ định (hoặc mức độ tương tác giảm xuống dưới một giá trị nhất định), người trả lời có thể được thông báo để bắt đầu phản đối. Chuỗi nghiên cứu này sẽ tiếp tục phát triển trong vài năm tới, thiết kế các hệ thống hoàn toàn thích nghi đáp ứng hoàn toàn tự động các trạng thái người dùng dựa trên não.

Dòng B-Alert EEG từ Giám sát não nâng cao (ABM), ví dụ, cung cấp hai chỉ số nhận thức, đã được xác nhận trong một số dự án nghiên cứu học thuật (Berka và cộng sự, 2004/2007; Johnson và cộng sự, 2011; Stevens và cộng sự, 2007; Stikic và cộng sự, 2014):

• • 1. Các trạng thái nhận thức phản ánh mức độ tham gia, chú ý và tập trung tổng thể trong quá trình thu thập thông tin và quét hình ảnh. Mức độ tham gia được dự báo theo quy mô liên tục với cực cực với các giá trị bằng không (tương tác thấp) và một (mức độ tương tác cao). Để phân loại các giá trị ở giữa các thái cực này, ABM cung cấp bốn mức phân loại tăng tương tác sau:
       • Khởi phát lúc ngủ [0.1]
       • Phân tâm [0.3]
       • Mức độ tương tác cao [0.9]
       • Mức độ tham gia thấp [0.6]

• • 2. Khối lượng công việc phản ánh bất kỳ quá trình nhận thức nào liên quan đến các quy trình điều hành như bộ nhớ làm việc, giải quyết vấn đề và lý luận phân tích. Khối lượng công việc liên quan đến hoạt động của băng theta tăng lên với mức nhu cầu công việc cao hơn và tải bộ nhớ làm việc, ví dụ như khi ghi nhớ danh sách hoặc cố gắng chặn các kích thích mất tập trung để tập trung vào các yếu tố liên quan đến nhiệm vụ. Một lần nữa, phạm vi số cho khối lượng công việc là từ 0 đến một, với các giá trị lớn đại diện cho khối lượng công việc tăng lên. Ngược lại với chỉ số trạng thái nhận thức, khối lượng công việc có điểm ngọt ở trung tâm của thang đo:
       • Chán nản [lên đến 0,4]
       • Khối lượng công việc tối ưu [0,4 - 0,7]
       • Căng thẳng và quá tải thông tin [trên 0.7]
       
       
       

Lợi ích chính của các chỉ số này - tương tự như chỉ số không đối xứng trước trán - là phạm vi giá trị được chuẩn hóa của chúng giữa các giá trị bằng 0 và một. Giá trị nhỏ hơn thể hiện mức độ tương tác ít hoặc giảm hoặc khối lượng công việc, trong khi giá trị lớn hơn phản ánh mức độ tương tác tăng hoặc cao hoặc khối lượng công việc.

Vì các số liệu được tính theo từng giây, bạn có thể dễ dàng đánh giá các trạng thái nhận thức thay đổi như thế nào trong suốt quá trình diễn thuyết kích thích động (điều hướng trang web hoặc phần mềm, xem video hoặc khám phá trung tâm mua sắm) ). Ngoài ra, bạn có thể tính toán điểm tóm tắt bằng cách lấy trung bình qua các khoảng thời gian dài hơn, ví dụ như trên một cảnh video, một trang web hoặc một phần cửa hàng để trích xuất mức độ chung về khối lượng công việc hoặc mức độ tương tác.

Một gia đình khác của tai nghe EEG cũng cung cấp các số liệu nhận thức-tình cảm được sản xuất bởi Emotiv - EPOC Emotive và EPOC +. Các thiết bị này cho phép bạn thu thập các chỉ số sau:

• • 1. Sự tham gia / Chán nản phản ánh sự tỉnh táo lâu dài và hướng chú ý có ý thức đối với các kích thích liên quan đến nhiệm vụ.
    2. Kích động ( kích thích ) phản ánh sự kích thích sinh lý tức thời đối với các kích thích kết hợp với hóa trị dương.
    3. Căng thẳng (Thất vọng)
    4. Thiền (Thư giãn)

Vì Emotiv không cung cấp các ấn phẩm có thể truy cập công khai về tính hợp lệ của các thang đo này, giá trị khoa học của các số liệu đang được tranh luận (ví dụ, Phạm & Trần, 2012).

Chỉ số EEG dựa trên tần số được sử dụng trong các trường ứng dụng thương mại và học tập sau đây:

• • • Kỹ thuật y sinh . Các thiết kế dựa trên tần số được sử dụng trong bối cảnh giao diện Brain-Computer. Bằng cách theo dõi hoạt động alpha trên các vùng động cơ, các nhà nghiên cứu có thể phát hiện nếu người trả lời có kế hoạch di chuyển một số chi. Quan trọng hơn, những khu vực này tiếp tục dao động với một tần số cụ thể ngay cả khi chân tay bị tê liệt (sau một tai nạn, ví dụ). Những tín hiệu não sau đó có thể được theo dõi để cho phép bệnh nhân để chỉ đạo cánh tay hoặc chân robot dựa trên hoạt động não của họ.
    • Khoa học thần kinh người tiêu dùng . Chỉ số EEG dựa trên tần số có thể được đánh giá từ những người trả lời khám phá các cửa hàng thực hoặc ảo để điều tra điểm tham gia, động lực hoặc buồn ngủ trong chuyến đi mua sắm. Ở đâu trong cửa hàng có mức độ tương tác cao, đâu là động lực thấp nhất? Trong khi selfreports và phỏng vấn thường thiên vị do hạn chế trong bộ nhớ của người trả lời hoặc kỹ năng phức tạp (hoặc do tuổi thọ xã hội), EEG cho phép giám sát trực tiếp và không xâm nhập trong quá trình thăm dò thực tế.
    • Nghiên cứu tiếp thị . Các chỉ số EEG dựa trên tần suất được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu thương mại về hiệu quả thương hiệu trong bao bì sản phẩm và thiết kế, bao gồm các trang web và giao diện phần mềm để xác định rào chắn và cải tiến luồng công việc dựa trên các quy trình nhận thức.
    • Quảng cáo, đoạn giới thiệu và thử nghiệm phương tiện . Quảng cáo truyền hình được cho là làm cho người mua sắm tiềm năng mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Giám sát hoạt động EEG của người trả lời xem quảng cáo hoặc đoạn giới thiệu và phân tích dữ liệu dựa trên nội dung tần suất của họ có thể cung cấp thông tin chi tiết chưa được lọc, không thiên vị vào trạng thái nhận thức của khán giả. Tương tự, video hướng dẫn và tài liệu về lớp học trực tuyến có thể được đánh giá liên quan đến chỉ số tương tác và khối lượng công việc, cho phép bạn loại bỏ tài liệu khó theo dõi.

Kết thúc?

Không có gì cả, nếu bạn đã tìm thấy hướng dẫn này thú vị, chúng tôi đặt cược bạn sẽ yêu thích hướng dẫn bỏ túi EEG 64 trang đầy đủ của chúng tôi. Có bất kỳ câu hỏi nào cho chúng tôi? Vui lòng liên hệ với nhóm chuyên gia EEG của chúng tôi để đưa nghiên cứu của bạn lên cấp độ tiếp theo

CÁC THÀNH PHẦN CỦA ĐO LƯỜNG EEG

M. Teplan

Viện Khoa học Đo lường, Học viện Khoa học Slovakia, Dúbravská cesta 9, 841 04 Bratislava, Slovakia

Trừu tượng:

Đo điện não thường được sử dụng trong các lĩnh vực y tế và nghiên cứu. Bài viết đánh giá này trình bày giới thiệu về phép đo EEG. Mục đích của nó là giúp định hướng trong lĩnh vực EEG và xây dựng kiến ​​thức cơ bản để thực hiện các bản ghi EEG. Bài viết được chia thành hai phần. Trong phần đầu, nền tảng của chủ đề, một tổng quan lịch sử ngắn gọn, và một số lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến EEG được đưa ra. Phần thứ hai giải thích ghi EEG

1. Giới thiệu

Y học hiện đại áp dụng nhiều kỹ thuật hình ảnh của cơ thể con người. Nhóm các phép đo điện sinh học bao gồm các hạng mục như điện tâm đồ (ECG, tim), điện tâm đồ (EMG, co thắt cơ bắp), điện não đồ (EEG, não), từ não đồ (MEG, não), điện phân (EGG, dạ dày), electrooptigraphy (EOG, lưỡng cực mắt) cánh đồng). Kỹ thuật hình ảnh dựa trên các nguyên lý vật lý khác nhau bao gồm chụp cắt lớp vi tính (CT), chụp cộng hưởng từ (MRI), MRI chức năng (fMRI), chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) và chụp cắt lớp phát xạ photon đơn (SPECT).

Electroencephalography là một kỹ thuật hình ảnh y tế đọc hoạt động điện da đầu được tạo ra bởi cấu trúc não. Điện não đồ (EEG) được định nghĩa là hoạt động điện của một loại xen kẽ được ghi lại từ bề mặt da đầu sau khi được các điện cực kim loại và phương tiện dẫn điện thu được [1].

EEG đo trực tiếp từ bề mặt vỏ não được gọi là electrocortiogram trong khi khi sử dụng đầu dò sâu, nó được gọi là điện. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ đề cập đến EEG đo từ bề mặt đầu. Vì vậy, đọc điện não đồ là một thủ tục hoàn toàn không xâm lấn có thể được áp dụng nhiều lần cho bệnh nhân, người lớn bình thường và trẻ em hầu như không có nguy cơ hoặc giới hạn.

Khi các tế bào não (tế bào thần kinh) được kích hoạt, dòng điện cục bộ được tạo ra. EEG đo chủ yếu là các dòng chảy trong quá trình kích thích synap của các nhánh của nhiều tế bào thần kinh hình chóp trong vỏ não. Sự khác biệt về tiềm năng điện là do các điện thế được xếp loại sau synap tổng hợp từ các tế bào hình chóp tạo ra lưỡng cực điện giữa soma (cơ thể của tế bào thần kinh) và nhánh gai (nhánh thần kinh). Dòng điện não bao gồm chủ yếu là Na +, K +, Ca ++ và Cl- ion được bơm qua các kênh trong màng tế bào thần kinh theo hướng được điều chỉnh bởi điện thế màng [2]. Hình ảnh vi mô chi tiết phức tạp hơn, bao gồm các loại khớp thần kinh khác nhau liên quan đến nhiều chất dẫn truyền thần kinh khác nhau. Chỉ có số lượng lớn các tế bào thần kinh hoạt động có thể tạo ra hoạt động điện ghi trên bề mặt đầu. Giữa điện cực và lớp nơron hiện tại xuyên qua da, sọ và một vài lớp khác. Các tín hiệu điện yếu được phát hiện bởi các điện cực đầu được khuếch đại ồ ạt, và sau đó được hiển thị trên giấy hoặc được lưu vào bộ nhớ máy tính [3]. Do khả năng phản ánh cả hoạt động điện bình thường và bất thường của não, EEG đã được tìm thấy là một công cụ rất mạnh trong lĩnh vực thần kinh và sinh lý thần kinh lâm sàng. Hoạt động điện não của con người bắt đầu xung quanh EEG đã được tìm thấy là một công cụ rất mạnh mẽ trong lĩnh vực thần kinh và sinh lý thần kinh lâm sàng. Hoạt động điện não của con người bắt đầu xung quanh EEG đã được tìm thấy là một công cụ rất mạnh mẽ trong lĩnh vực thần kinh và sinh lý thần kinh lâm sàng. Hoạt động điện não của con người bắt đầu xung quanh17-23 tuần phát triển trước khi sinh. Người ta cho rằng khi sinh, số lượng tế bào thần kinh đã được phát triển, khoảng 10 11 tế bào thần kinh [4]. Điều này làm cho mật độ trung bình là 10 4 nơron trên mỗi mm khối. Các tế bào thần kinh được kết nối lẫn nhau vào lưới thần kinh thông qua các khớp thần kinh. Người lớn có khoảng 500 nghìn tỷ đồng (5.10 14 ) khớp thần kinh. Số lượng các khớp thần kinh trên một nơron với tuổi tăng, tuy nhiên số lượng tế bào thần kinh có tuổi giảm, do đó tổng số các khớp thần kinh giảm theo độ tuổi. Từ quan điểm giải phẫu, não có thể được chia thành ba phần: não, tiểu não và thân não. Các cerebrum bao gồm bán cầu não trái và phải với lớp bề mặt cao phức tạp được gọi là vỏ não. Vỏ não là một phần chi phối của hệ thống thần kinh trung ương. Các cerebrum có được các trung tâm cho khởi đầu phong trào, nhận thức có ý thức về cảm giác, phân tích phức tạp, và biểu hiện của cảm xúc và hành vi. Tiểu não điều phối các chuyển động tự nguyện của cơ và giữ thăng bằng. Thân não kiểm soát hô hấp, điều hòa tim, biorythms, neurohormone và tiết hormon, vv [5]. Ảnh hưởng lớn nhất đến EEG đến từ hoạt động điện của vỏ não do vị trí bề mặt của nó.

Có một số khác biệt về lý thuyết và thực tế giữa EEG và MEG. Mặc dù MEG được sản xuất bởi các dòng điện giống nhau, nó có thể cung cấp thông tin bổ sung cho EEG [6].

2. EEG: Lịch sử, sóng não, ứng dụng
Lịch sử

Trong hơn 100 năm lịch sử của nó, bệnh não đã trải qua tiến bộ lớn. Sự tồn tại của dòng điện trong não được phát hiện vào năm 1875 bởi một bác sĩ người Anh Richard Caton. Caton quan sát EEG từ bộ não tiếp xúc của thỏ và khỉ. Năm 1924, Hans Berger, một nhà thần kinh học người Đức, đã sử dụng thiết bị vô tuyến thông thường của mình để khuếch đại hoạt động điện của não được đo trên da đầu người. Ông đã thông báo rằng dòng điện yếu được tạo ra trong não có thể được ghi lại mà không cần mở hộp sọ, và được mô tả bằng đồ họa trên một dải giấy. Các hoạt động mà ông quan sát thay đổi theo tình trạng chức năng của não, chẳng hạn như trong giấc ngủ, gây mê, thiếu oxy và trong một số bệnh thần kinh, chẳng hạn như trong bệnh động kinh. Berger đặt nền tảng cho nhiều ứng dụng hiện nay của điện não đồ.electroencephalogram là người đầu tiên mô tả tiềm năng điện não ở người. Ông đã đúng với đề nghị của mình, rằng hoạt động của não thay đổi một cách nhất quán và dễ nhận biết khi tình trạng chung của chủ đề thay đổi, như từ thư giãn đến sự tỉnh táo [7]. Sau đó vào năm 1934, Adrian và Matthews xuất bản bài báo xác minh khái niệm “sóng não con người” và xác định dao động thường xuyên khoảng 10 đến 12 Hz mà chúng gọi là “nhịp điệu alpha” [7].

Phân loại sóng não

Để có được các mẫu não cơ bản của các cá nhân, các đối tượng được hướng dẫn nhắm mắt lại và thư giãn. Các mẫu não tạo thành các hình dạng sóng thường là hình sin. Thông thường, chúng được đo từ đỉnh đến đỉnh và thường nằm trong khoảng từ 0,5 đến 100 µ V theo biên độ, thấp hơn khoảng 100 lần so với tín hiệu ECG. Bằng phương tiện phổ công suất biến đổi Fourier từ tín hiệu EEG thô có nguồn gốc. Trong sự đóng góp phổ điện của sóng sin với tần số khác nhau có thể nhìn thấy. Mặc dù phổ liên tục, dao động từ 0 Hz đến một nửa tần số lấy mẫu, trạng thái não của cá nhân có thể làm cho một số tần số nhất định chiếm ưu thế hơn. Sóng não đã được phân loại thành bốn nhóm cơ bản (Hình 1):

- beta (> 13 Hz),

- alpha (8-13 Hz),

- theta (4-8 Hz),

- delta (0,5-4 Hz).

Hình 1. Các mẫu sóng não có tần số chiếm ưu thế thuộc nhóm beta, alpha, theta và delta

Các nhịp điệu được biết đến nhiều nhất và được nghiên cứu rộng rãi nhất của bộ não con người là nhịp điệu alpha bình thường. Alpha có thể được thường quan sát tốt hơn trong các khu vực sau và chẩm với biên độ điển hình khoảng 50 μ V (đỉnh-đỉnh).Theo kinh nghiệm của chúng tôi, alpha cũng có ý nghĩa thống kê giữa các khu vực sau và trung tâm so với các khu vực khác. Hoạt động alpha được gây ra bằng cách nhắm mắt lại và thư giãn, và bãi bỏ bằng cách mở mắt hoặc cảnh báo bằng bất kỳ cơ chế nào (suy nghĩ, tính toán). Hầu hết mọi người đều nhạy cảm với hiện tượng “nhắm mắt”, tức là khi họ nhắm mắt lại, mô hình sóng của họ thay đổi đáng kể từ beta thành sóng alpha. Nguồn gốc chính xác của nhịp điệu alpha vẫn chưa được biết đến. Sóng alpha thường được quy cho các tiềm năng dendrite được tổng hợp. Các tiềm năng gợi lên (ví dụ như sinh ra trong thân não) thường bao gồm các tiềm năng sợi (sợi trục) và các thành phần khớp thần kinh [8].

EEG nhạy cảm với sự liên tục của các trạng thái khác nhau, từ trạng thái ứng suất, sự tỉnh táo đến trạng thái nghỉ ngơi, thôi miên và ngủ. Trong trạng thái bình thường của sự tỉnh táo với đôi mắt mở, sóng beta chiếm ưu thế. Trong hoạt động alpha thư giãn hoặc buồn ngủ tăng lên và nếu giấc ngủ xuất hiện sức mạnh của các dải tần số thấp hơn tăng lên. Giấc ngủ thường được chia thành hai loại rộng: giấc ngủ chuyển động không dính mắt (NREM) và giấc ngủ REM. NREM và REM xảy ra trong các chu kỳ xen kẽ. NREM được chia thành giai đoạn I, giai đoạn II, giai đoạn III, giai đoạn IV. Hai giai đoạn cuối tương ứng với giấc ngủ sâu hơn, nơi sóng delta chậm cho thấy tỷ lệ cao hơn. Với tần số chiếm ưu thế chậm hơn, phản ứng với kích thích giảm.

Các vùng khác nhau của não không phát ra cùng một tần số sóng não cùng một lúc. Tín hiệu EEG giữa các điện cực đặt trên da đầu bao gồm nhiều sóng với các đặc tính khác nhau. Một lượng lớn dữ liệu nhận được từ ngay cả một lần ghi EEG chỉ là một khó khăn cho việc giải thích.

Mô hình sóng não của cá nhân là duy nhất. Trong một số trường hợp, chỉ có thể phân biệt người theo hoạt động não điển hình của họ. Ví dụ, đối tượng tự coi mình là loại hợp lý hoặc là loại toàn diện / trực quan có thể chứng minh hoạt động cao hơn nhất định ở bán cầu não phía trước và bên trái của họ tương ứng.

Các ứng dụng

Ưu điểm lớn nhất của EEG là tốc độ. Các mô hình phức tạp của hoạt động thần kinh có thể được ghi lại xảy ra trong các phần của một giây sau khi một kích thích đã được thực hiện. EEG cung cấp độ phân giải không gian ít hơn so với MRI và PET. Vì vậy, để phân bổ tốt hơn trong não, hình ảnh EEG thường được kết hợp với quét MRI. EEG có thể xác định các điểm mạnh và vị trí tương đối của hoạt động điện ở các vùng não khác nhau.

Theo nghiên cứu của R. Bickford [8] và các ứng dụng lâm sàng của EEG ở người và động vật được sử dụng để:

(1) theo dõi sự tỉnh táo, hôn mê và não chết;

(2) xác định các khu vực thiệt hại sau chấn thương đầu, đột quỵ, khối u, vv;

(3) các tuyến đường thử nghiệm (bằng tiềm năng gợi lên);

(4) giám sát sự tham gia nhận thức (nhịp điệu alpha);

(5) tạo ra các tình huống phản hồi sinh học, alpha, vv;

(6) kiểm soát độ sâu gây tê (“gây mê servo”);

(7) điều tra chứng động kinh và xác định nguồn gốc động kinh;

(8) kiểm tra tác động của bệnh động kinh;

(9) hỗ trợ trong cắt bỏ vỏ não thực nghiệm của tập trung động kinh;

(10) theo dõi sự phát triển não bộ của con người và động vật;

(11) thuốc thử cho các hiệu ứng co giật;

(12) điều tra rối loạn giấc ngủ và sinh lý học.

Đối xứng của hoạt động alpha trong bán cầu có thể được theo dõi. Trong trường hợp tổn thương bị hạn chế như khối u, hemorhage, và trombosis, nó là bình thường đối với vỏ não để tạo ra tần số thấp hơn. Biến dạng tín hiệu EEG có thể được biểu hiện bằng cách giảm biên độ; giảm tần số chiếm ưu thế vượt quá giới hạn bình thường; sản xuất gai hoặc hoa văn đặc biệt. Điều kiện động kinh tạo ra sự kích thích vỏ não và sự xuất hiện của sóng điện áp cao (lên đến 1000 µ V) được gọi là “gai” hoặc “tăng đột biến và sóng” [8]. Các mẫu EEG đã được chứng minh là được sửa đổi bởi một loạt các biến, bao gồm các yếu tố sinh hóa, trao đổi chất, tuần hoàn, nội tiết tố, thần kinh và hành vi [7]. Theo dõ thay đổi hoạt động điện trong các hiện tượng liên quan đến lạm dụng ma túy như sự hưng phấn và tham ái, các khu vực não và các hoạt động đánh dấu những hiện tượng này có thể được xác định.

Vì quy trình EEG không xâm lấn và không đau, nó được sử dụng rộng rãi để nghiên cứu tổ chức não của các quá trình nhận thức như nhận thức, trí nhớ, sự chú ý, ngôn ngữ và cảm xúc ở người lớn và trẻ em bình thường. Với mục đích này, ứng dụng hữu ích nhất của ghi âm EEG là kỹ thuật ERP (sự kiện liên quan đến sự kiện).

Điện thế gợi

Điện thế gợi  hoặc điện thế liên quan đến sự kiện (ERP) là biến động điện áp đáng kể do hoạt động thần kinh gợi lên. Điện thế gợi được khởi xướng bởi một kích thích bên ngoài hoặc bên trong [8]. ERP là phương pháp phù hợp để nghiên cứu các khía cạnh của quá trình nhận thức về cả bản chất bình thường và bất thường (rối loạn thần kinh hoặc tâm thần [9]).

Các hoạt động tinh thần, chẳng hạn như những hoạt động liên quan đến nhận thức, chú ý chọn lọc, xử lý ngôn ngữ và bộ nhớ, tiến hành theo các khoảng thời gian theo thứ tự hàng chục mili giây. Trong khi PET và MRI có thể bản địa hóa các khu vực kích hoạt trong một nhiệm vụ tinh thần nhất định, các ERP có thể giúp xác định thời gian của các hoạt động này [10].

Biên độ của các thành phần ERP thường nhỏ hơn nhiều so với các thành phần EEG tự phát, do đó chúng không được nhận ra từ dấu vết EEG nguyên. Chúng được trích xuất từ ​​tập hợp các bản ghi đơn bằng cách lấy trung bình số kỷ nguyên (thời gian ghi) của EEG bị khóa thời gian cho các sự kiện cảm giác, nhận thức hoặc động cơ lặp đi lặp lại [11]. Các biến động EEG nền tự phát, ngẫu nhiên tương đối với thời điểm khi kích thích xảy ra, được tính trung bình, để lại tiềm năng não liên quan đến sự kiện . Những tín hiệu điện này chỉ phản ánh hoạt động liên quan đến việc xử lý kích thích theo cách bị khóa thời gian . Do đó, ERP phản ánh, với độ phân giải thời gian cao, các mô hình hoạt động thần kinh được kích thích bởi một kích thích.

Định lượng điện não đồ

Tiến bộ công nghệ tăng khả năng của não để đọc dữ liệu hoạt động não từ toàn bộ đầu đồng thời. Định lượng EEG (QEEG) áp dụng các phép đo đa kênh có thể xác định tốt hơn các cấu trúc không gian và địa phương hóa các khu vực có hoạt động của não hoặc bất thường. Các kết quả thường được sử dụng để lập bản đồ não địa hình được trình bày với các bản đồ màu trong 2D và 3D để tăng cường trực quan hóa.

Giao diện máy tính não

Giao diện máy tính não (BCI) là một hệ thống truyền thông nhận ra lệnh của người dùng chỉ từ sóng não của anh ta và phản ứng theo họ. Đối với mục đích này PC hoặc / và chủ đề được đào tạo. Nhiệm vụ đơn giản có thể bao gồm chuyển động mong muốn của một mũi tên được hiển thị trên màn hình chỉ qua tưởng tượng của chủ thể về chuyển động của bàn tay trái hoặc tay phải của người đó. Như là hậu quả của quá trình hình ảnh, một số đặc điểm của sóng não được nâng lên và có thể được sử dụng để nhận dạng lệnh của người dùng, ví dụ: sóng động cơ mu (sóng não của tần số alpha liên quan đến chuyển động vật lý hoặc ý định di chuyển) hoặc một số ERP nhất định.

Phản hồi sinh học EEG

Cái gọi là mindmaschines hoặc brainmaschines là các thiết bị để cảm ứng các trạng thái tâm trí khác nhau (ví dụ như thư giãn, hiệu suất hàng đầu) bằng cách cuốn các sóng não vào các dải tần số mong muốn bằng các kích thích âm thanh và hình ảnh lặp đi lặp lại. Để thực hiện việc đào tạo hiệu quả hơn, các phương pháp phản hồi sinh học đã được tham gia. Ban đầu, những thay đổi về sức đề kháng hoặc nhiệt độ da ngón tay được theo dõi. Phản hồi sinh học EEG hoặc phản hồi thần kinh sử dụng tín hiệu EEG cho đầu vào phản hồi. Đề nghị rằng quy trình học tập này có thể giúp một chủ đề thay đổi hoạt động sóng não của mình. Một trong những phương pháp liên quan đến việc huấn luyện phản hồi thần kinh là cái gọi làtần số sau phản ứng. Những thay đổi trong hoạt động của não theo cách mong muốn, ví dụ như tăng hoạt động alpha, tạo ra phản ứng thị giác, âm thanh hoặc xúc giác thích hợp. Vì vậy, một người có thể nhận thức đúng hướng của đào tạo.

Một số nhà nghiên cứu cho rằng đối tượng có thể cải thiện hoạt động tâm thần, bình thường hóa hành vi và ổn định tâm trạng thông qua vòng phản hồi tích cực hoặc tiêu cực, trong khi những người khác thì hoài nghi về những vấn đề gây tranh cãi này. Có một số phát hiện cho thấy các ứng dụng cho một số phạm vi nhất định của điều kiện, như rối loạn thiếu tập trung, trầm cảm, động kinh, và nghiện rượu .

3. Kỹ thuật ghi EEG

Các phép đo mẫu vật sử dụng hệ thống ghi âm bao gồm

- điện cực với môi trường dẫn điện

- bộ khuếch đại có bộ lọc

- Bộ chuyển đổi A / D

- thiết bị ghi âm.

Điện cực đọc tín hiệu từ bề mặt đầu, bộ khuếch đại mang tín hiệu microvolt vào phạm vi mà chúng có thể được số hóa chính xác, chuyển đổi thay đổi tín hiệu từ analog sang dạng kỹ thuật số, và máy tính cá nhân (hoặc thiết bị có liên quan khác) lưu trữ và hiển thị dữ liệu thu được. Một bộ thiết bị được thể hiện trong Hình 2.

Các bản ghi da đầu của hoạt động thần kinh trong não, được xác định là EEG, cho phép đo các thay đổi tiềm năng theo thời gian trong tiến hành mạch điện cơ bản giữa điện cực tín hiệu (hoạt động) và điện cực tham chiếu [12]. Thêm điện cực thứ ba, được gọi là điện cực mặt đất, là cần thiết để nhận được điện áp vi sai bằng cách trừ đi cùng một điện áp hiển thị tại các điểm hoạt động và tham chiếu. Cấu hình tối thiểu cho phép đo EEG đơn kênh bao gồm một điện cực hoạt động, một (hoặc hai liên kết đặc biệt được liên kết với nhau) và một điện cực mặt đất. Các đa kênh cấu hình có thể bao gồm lên đến 128 hoặc 256 điện cực hoạt động.

Hình 2. Thiết bị ghi EEG: bộ khuếch đại, nắp điện cực, keo dẫn điện, bơm và hỗ trợ khử trùng

Ghi điện cực

Điện cực ghi EEG và chức năng thích hợp của chúng là rất quan trọng để có được dữ liệu chất lượng cao phù hợp để diễn giải. Nhiều loại điện cực tồn tại, thường có các đặc tính khác nhau. Về cơ bản có các loại điện cực sau:

- dùng một lần (loại gel không có gel và trước )

- Điện cực đĩa có thể tái sử dụng (vàng, bạc, thép không gỉ hoặc thiếc)

- headbands và mũ điện cực

- Điện cực dựa trên muối

- điện cực kim

Đối với dựng phim đa kênh, mũ điện cực được ưu tiên, với số lượng điện cực được lắp đặt trên bề mặt của nó (Hình 3). Các điện cực da đầu thường được sử dụng bao gồm các đĩa Ag-AgCl , đường kính 1 đến 3 mm, với các dây dẫn dài linh hoạt có thể được cắm vào một bộ khuếch đại [7]. Điện cực AgCl có thể ghi lại chính xác những thay đổi rất chậm trong tiềm năng [9]. Điện cực kim được sử dụng cho các bản ghi âm dài và được chèn vào dưới da đầu.

Chuẩn bị da khác nhau, thường làm sạch bề mặt da từ dầu và đánh răng từ các bộ phận khô được khuyến khích. Với điện cực dùng một lần và đĩa, dán mài mòn được sử dụng để mài mòn da nhẹ. Với các hệ thống nắp, việc đặt kim vào cuối tiêm được sử dụng để cạo da, có thể gây kích ứng, đau và nhiễm trùng. Đặc biệt là khi EEG của người được đo lặp đi lặp lại và nắp được gắn cho cùng các điểm điện cực, có một mối đe dọa của một số cơn đau và chảy máu. Đó là lý do tại sao các giao thức vệ sinh và an toàn phải được giữ.

Sử dụng các điện cực bạc- clorua, không gian giữa điện cực và da nên được lấp đầy bằng cách dán dẫn điện cũng giúp đỡ để dính. Với hệ thống nắp, có một lỗ nhỏ để tiêm thạch dẫn điện. Keo dẫn điện và keo dẫn điện hoạt động như môi trường để đảm bảo giảm trở kháng tiếp xúc tại giao diện da điện cực .

Năm 1958, Liên đoàn quốc tế về điện não và bệnh lý thần kinh lâm sàng áp dụng tiêu chuẩn hóa cho vị trí điện cực được gọi là hệ thống vị trí điện cực 10-20 [13]. Hệ thống này tiêu chuẩn hóa vị trí vật lý và chỉ định các điện cực trên da đầu. Đầu được chia thành khoảng cách tỷ lệ từ các cột mốc nổi bật (nasion, điểm preauricular, inion) để cung cấp độ phủ đầy đủ của tất cả các vùng của não. Nhãn 10-20xác định khoảng cách tỷ lệ phần trăm giữa tai và mũi, nơi các điểm cho điện cực được chọn. Vị trí điện cực được dán nhãn theo các vùng não lân cận: F (phía trước), C (trung tâm), T (thời gian), P (hậu nghiệm) và O (chẩm). Các chữ cái được kèm theo các số lẻ ở phía bên trái của đầu và với số chẵn ở bên phải (Hình 4). Bên trái và bên phải được xem xét theo quy ước từ quan điểm của một chủ đề.

Hình 3. Nắp điện cực với các điện cực được đặt sau hệ thống vị trí điện cực 10-20

Hình 4. Nhãn cho các điểm theo hệ thống vị trí điện cực 10-20

Vì nó được biết đến từ chụp cắt lớp các vùng não khác nhau có thể liên quan đến các chức năng khác nhau của não bộ. Mỗi điện cực da đầu nằm gần một số trung tâm não, ví dụ F7 nằm gần các trung tâm cho các hoạt động hợp lý, Fz gần các trung tâm có chủ ý và động lực, F8 gần với các nguồn cảm xúc xung. Cortex xung quanh các vị trí C3, C4 và Cz có chức năng cảm biến và động cơ. Các địa điểm gần P3, P4 và Pz đóng góp vào hoạt động của nhận thức và sự khác biệt. Gần bộ vi xử lý cảm xúc T3 và T4 được đặt, trong khi tại T5, T6 chức năng bộ nhớ nhất định đứng. Các khu vực thị giác chính có thể được tìm thấy dưới các điểm O1 và O2. Tuy nhiên, các điện cực da đầu có thể không phản ánh các khu vực cụ thể của vỏ não, vì vị trí chính xác của các nguồn hoạt động vẫn là vấn đề mở do những hạn chế do không đồng nhất gây ratính chất của hộp sọ, định hướng khác nhau của các nguồn vỏ não, sự gắn kết giữa các nguồn, vv [4].

Trở kháng cao có thể dẫn đến biến dạng có thể khó tách biệt với tín hiệu thực tế. Nó có thể cho phép tạo ra các tần số điện bên ngoài trên dây điện được sử dụng hoặc trên cơ thể. Màn hình trở kháng được xây dựng trong một số thiết bị EEG thương mại có sẵn. Để ngăn chặn sự biến dạng tín hiệu trở kháng tại mỗi tiếp xúc điện cực với da đầu nên tất cả đều dưới 5 K Ohms, và cân bằng trong 1 K Ohm của nhau. Tiêu chuẩn tương tự là cần thiết cho việc sử dụng lâm sàng của EEG và để xuất bản trong hầu hết các tạp chí có uy tín. Thực tế, trở kháng của toàn bộ mạch bao gồm hai điện cực được đo, nhưng được xây dựng trong kiểm tra trở kháng thường hiển thị kết quả đã được chia cho hai. Kiểm soát tất cả các trở kháng là mong muốn cũng sau khi hoàn thành mọi phép đo đơn lẻ.

Một số vị trí điện cực tham chiếu ghi khác nhau được đề cập trong tài liệu. Các tham chiếu vật lý có thể được chọn làm đỉnh (Cz), tai liên kết , liên kết-mastoids, tai -tai, tai trái, tai C7, tham chiếu lưỡng cực và đầu mũi. Không tham khảocác kỹ thuật được thể hiện bằng tham chiếu trung bình chung, tham chiếu trung bình có trọng số và nguồn gốc. Mỗi kỹ thuật đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn tài liệu tham khảo có thể tạo ra sự biến dạng địa hình nếu khu vực trung tính tương đối điện không được sử dụng. Việc liên kết các điện cực tham chiếu từ hai lỗ tai hoặc cột nhầy làm giảm khả năng hoạt động tăng giả tạo ở một bán cầu. Tuy nhiên, việc sử dụng phương pháp này có thể làm trôi đi tham chiếu "hiệu quả" từ mặt phẳng giữa nếu điện trở ở mỗi điện cực khác nhau [14]. Tham chiếu Cz là thuận lợi khi nó nằm ở giữa các điện cực hoạt động, tuy nhiên đối với các điểm gần nó làm cho độ phân giải kém. Không tham khảokỹ thuật không bị các vấn đề liên quan đến một tham chiếu vật lý thực tế. Việc đề cập đến tai và đỉnh liên kết (Cz) chiếm ưu thế.

Với thiết bị đo đạc hiện đại, việc lựa chọn điện cực đất không có vai trò quan trọng trong phép đo [15]. Trán (Fpz) hoặc vị trí tai được ưu tiên [16], nhưng đôi khi cổ tay hoặc chân cũng được sử dụng. Sự kết hợp của tất cả các điện cực hoạt động với điện cực tham chiếu và mặt đất tạo ra các kênh. Cấu hình chung được gọi là dựng phim

Bộ khuếch đại và bộ lọc

Các tín hiệu cần phải được khuếch đại để làm cho chúng tương thích với các thiết bị như màn hình, bộ ghi hoặc bộ chuyển đổi A / D. Bộ khuếch đại đủ để đo các tín hiệu này phải đáp ứng các yêu cầu rất cụ thể. Họ phải cung cấp lựa chọn khuếch đại cho tín hiệu sinh lý, loại bỏ nhiễu và nhiễu tín hiệu nhiễu, và bảo đảm bảo vệ khỏi hư hỏng thông qua điện áp và dòng điện dâng cho cả bệnh nhân và thiết bị điện tử. Các yêu cầu cơ bản mà bộ khuếch đại sinh học phải thỏa mãn là [17]:

- Quá trình sinh lý cần được theo dõi không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ bộ khuếch đại nào.

- Tín hiệu đo được không bị bóp méo.

- Bộ khuếch đại nên cung cấp khả năng tách tín hiệu và nhiễu tốt nhất có thể.

- Bộ khuếch đại phải bảo vệ bệnh nhân khỏi bất kỳ nguy cơ điện giật nào.

- Bộ khuếch đại chính nó phải được bảo vệ chống lại thiệt hại có thể là do điện áp đầu vào cao khi chúng xảy ra trong quá trình ứng dụng máy khử rung tim hoặc thiết bị phẫu thuật điện.

Tín hiệu đầu vào cho bộ khuếch đại bao gồm năm thành phần:

Các biopotential biopotential mong muốn, không mong muốn, một tín hiệu nhiễu đường dây điện 50/60 Hz và sóng hài của nó, tín hiệu nhiễu tạo ra bởi giao diện mô / điện cực và tiếng ồn. Thiết kế thích hợp của bộ khuếch đại cho phép loại bỏ phần lớn các nhiễu tín hiệu. Trạng thái sinh học mong muốn xuất hiện dưới dạng tín hiệu vi sai giữa hai đầu vào đầu vào của bộ khuếch đại vi sai [17].

Độ khuếch đại khuếch đại là tỷ số tín hiệu đầu ra cho tín hiệu đầu vào. Để cung cấp chất lượng tín hiệu tối ưu và mức điện áp thích hợp để xử lý tín hiệu tiếp theo, bộ khuếch đại phải đạt mức 100- 100.000 [17] (nhu cầu cao nhất không phải là tốt nhất, kết hợp nhiều tham số hơn, ví dụ như phạm vi của bộ chuyển đổi A / D, tỷ lệ lấy mẫu, tiếng ồn của các yếu tố được sử dụng) và cần duy trì tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu tốt nhất có thể . Để giảm tác động của bộ khuếch đại vi sai môi trường ồn ào điện phải có tỷ lệ loại bỏ chế độ chung phổ biến cao (ít nhất 100 dB) và trở kháng đầu vào cao (ít nhất 100 M Ohms). Các chế độ chungtỷ lệ từ chối là tỷ số của độ lợi của chế độ vi phân (tín hiệu mong muốn) so với độ lợi của chế độ chung (tín hiệu đầu vào ban đầu giữa đầu vào và mặt đất).

Các phòng được bảo vệ bằng điện đặc biệt giảm thiểu tác động của nền điện đô thị, đặc biệt là tiếng ồn dòng điện xoay chiều 50/60 Hz. Đối với các mục đích y tế thông thường, phòng được bảo vệ là không cần thiết. Đối với mục đích nghiên cứu khi số lượng thông tin tối đa được mong muốn, phòng được che chắn được sử dụng. Sau đó, các bộ khuếch đại chạy trên pin và cáp quang dẫn đến PC đứng bên ngoài từ không gian được bảo vệ. Ngoài cáp quang, các bộ chuyển đổi điện / quang và quang / điện là cần thiết. Thông thường sự quan tâm nằm dưới mức nhiễu này và chúng ta có thể sử dụng các bộ lọc low-pass với mức cắt dưới 50/60 Hz, hoặc để giữ dải tần số cao hơn, bộ lọc có thể được áp dụng, có thể giảm chỉ một dải hẹp xung quanh 50/60 Hz (nhưng làm méo pha).

Khi máy tính được sử dụng như các thiết bị ghi , các kênh truyền hình tín hiệu analog được lặp đi lặp lại lấy mẫu tại một khoảng thời gian cố định (khoảng cách mẫu), và mỗi mẫu được chuyển đổi thành một đại diện kỹ thuật số bởi một analog- to-kỹ thuật số (A / D) chuyển đổi. Bộ chuyển đổi A / D được giao tiếp với một hệ thống máy tính sao cho mỗi mẫu có thể được lưu trong bộ nhớ của máy tính. Độ phân giải của bộ chuyển đổi được xác định bởi biên độ nhỏ nhất có thể được lấy mẫu. Điều này thu được bằng cách chia phạm vi điện áp của bộ chuyển đổi A / D bằng 2 được nâng lên công suất của số bit của bộ chuyển đổi A / D [7]. Bộ chuyển đổi A / D thường sử dụng tối thiểu 12 bit (mức giá trị 4.096 sành điệu). Khả năng giải quyết 0.5 µV được khuyến cáo [18]. Cần có tỷ lệ lấy mẫu đầy đủ, ít nhất gấp đôi thành phần tần số cao nhất mà chúng tôi quan tâm.

Bộ lọc tương tự (phần cứng) phải được tích hợp trong bộ khuếch đại. Một bộ lọc thông cao là cần thiết để giảm tần số thấp đến từ tiềm năng chảy điện sinh học (hơi thở, vv), mà vẫn còn trong tín hiệu sau khi trừ điện áp đối với điện cực mặt đất. Tần số cắt của nó thường nằm trong khoảng 0,1-0,7 Hz. Để đảm bảo rằng tín hiệu bị giới hạn băng tần, bộ lọc thông thấp có tần số cắt bằng tần số cao nhất mà chúng tôi quan tâm [7] được sử dụng (trong khoảng từ 40 Hz đến dưới một nửa tỷ lệ lấy mẫu ). Analog low-passbộ lọc ngăn chặn sự biến dạng của tín hiệu bằng hiệu ứng nhiễu với tốc độ lấy mẫu, được gọi là răng cưa, sẽ xảy ra nếu tần số lớn hơn một nửa tỷ lệ lấy mẫu tồn tại mà không giảm bớt.

Khi dữ liệu được lưu trữ, có thể sử dụng tính năng lọc kỹ thuật số. Sức mạnh của các bộ lọc tương tự bị hạn chế do đó để hiển thị và xử lý các tín hiệu tiếp tục giảm các thành phần DC thường là cần thiết. Có thể chọn lọc tuyến tính (FIR, IIR) hoặc các phương pháp lọc phi tuyến tính mới. Sự lựa chọn nên được thực hiện theo các mục tiêu đưa vào xử lý tín hiệu. Bộ lọc phản ứng xung chủ yếu (FIR) được sử dụng không làm biến dạng các pha sóng. Chiều rộng điểm dữ liệu thường nằm trong khoảng 1000 và một trong các chức năng cửa sổ (Blackman, Hanning, Hamming hoặc hình chữ nhật) nên được chọn. Bộ lọc nên được thiết kế theo cách ảnh hưởng đến các đặc tính tín hiệu hữu ích một cách tối thiểu.

Trước khi thực hiện các phép đo cuối cùng, toàn bộ hệ thống EEG cần được kiểm tra. Hiệu chuẩn kênh liên thông với các thông số tín hiệu sóng đã biết không được hiển thị sự khác biệt đáng kể. Tiếng ồn đầu ra (được gọi là đầu vào) bao gồm chủ yếu từ tiếng ồn do mạch khuếch đại analog và mạch chuyển đổi A / D gây ra. Giá trị tiếng ồn nên phù hợp với thông tin nhà sản xuất, khoảng 0,3-2 μ V pp. (Dao động từ cao điểm tiêu cực đến đỉnh dương) nhưng giá trị này phụ thuộc vào cách lập dự tiếng ồn và vào cấu hình hệ thống (low-pass filter, tỷ lệ lấy mẫu, lựa chọn mạch). Tiếng ồn có thể được xác định bằng cách kết nối các đầu vào của bộ khuếch đại với nhau, hoặc loại bỏ chúng thành một dung dịch mặn, hoặc "đoản mạch"các đầu vào, và sau đó đo đầu ra của bộ khuếch đại. Số bit thông tin hữu ích có thể được tính là công suất của hai từ tỷ lệ biên độ tín hiệu EEG trung bình trên biên độ tiếng ồn (ví dụ: kết quả 50 µV / 1 µ V trong hơn 5 bit).

Một trong những hạn chế của bản ghi âm là do yêu cầu lưu trữ. Ví dụ, 1 giờ tám kênh tín hiệu 14 bit được lấy mẫu với 500 Hz chiếm 200 MB bộ nhớ. Có các hệ thống ghi âm di động được sử dụng để theo dõi lâu hơn đối tượng mà không hạn chế sự di chuyển của một người. Một số hệ thống ghi âm EEG thương mại đến từ các nhà cung cấp sau đây: Lexicor, điện trắc địa, Biosemi, NeuroScan, Sigma Medizin, Công cụ chính xác liên lạc, Stellate, Công nghệ tư tưởng, Xltek.

Đồ tạo tác

Trong số đánh giá cơ bản của các dấu vết EEG thuộc về quét cho biến dạng tín hiệu được gọi là đồ tạo tác. Thông thường, nó là một chuỗi có biên độ cao hơn và hình dạng khác so với các dãy tín hiệu không bị nhiễm bẩn lớn. Các đồ tạo tác trong EEG đã ghi có thể liên quan đến bệnh nhân hoặc kỹ thuật. Các đồ tạo tác có liên quan đến bệnh nhân là các tín hiệu sinh lý không mong muốn có thể làm nhiễu đáng kể EEG. Các đồ tạo tác kỹ thuật, chẳng hạn như nhiễu dòng điện AC, có thể giảm bằng cách giảm trở kháng điện cực và bằng các dây điện cực ngắn hơn. Các nguồn tạo tác EEG phổ biến nhất có thể được phân loại theo cách sau:

Bệnh nhân có liên quan:

- bất kỳ chuyển động cơ thể nhỏ

- EMG

- ECG (xung, tốc độ-maker)

- chuyển động mắt

- đổ mồ hôi

Kỹ thuật:

- 50/60 Hz

- biến động trở kháng

- chuyển động cáp

- tiếp điểm dây bị hỏng

- quá nhiều điện cực dán / thạch hoặc miếng khô

- pin yếu

Việc loại trừ phân đoạn đồ tạo tác khỏi các dấu vết EEG có thể được quản lý bởi các chuyên gia được đào tạo hoặc tự động. Để phân biệt đối xử tốt hơn với các đồ tạo tác sinh lý khác nhau, các điện cực bổ sung để theo dõi chuyển động của mắt, ECG và hoạt động cơ bắp có thể là quan trọng

Ghi chú về thiết lập thử nghiệm

Đối với việc thu thập dữ liệu chất lượng phù hợp, cần phải xem xét lựa chọn nhóm người tình nguyện phù hợp với phổ dữ liệu nhân khẩu học và các thông số khác phù hợp. Vị trí của các đối tượng trong các phép đo EEG phải đủ thoải mái để tránh các hoạt động không mong muốn, một vị trí nằm làm giảm sự xuất hiện của một số đồ tạo tác do chuyển động yếu, có thể dẫn đến ngủ, đặc biệt là khi một căn phòng không ồn ào tối được thiết kế. Việc giữ các điều kiện và hướng dẫn tương tự cho các đối tượng trong toàn bộ thời gian thử nghiệm là mong muốn.

Phần kết luận

Electroencehalography thuộc về các công cụ hình ảnh điện sinh học được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực y tế và nghiên cứu. EEG đo lường những thay đổi về điện thế gây ra bởi một số lượng lớn các lưỡng cực điện được hình thành trong quá trình kích thích thần kinh. Tín hiệu EEG bao gồm các sóng não khác nhau phản ánh hoạt động điện não theo vị trí điện cực và hoạt động ở các vùng não lân cận. Để sử dụng các kỹ thuật EEG, cần phải có các thành phần hệ thống ghi sau:

- Nắp điện cực có keo dẫn điện hoặc điện cực đĩa Ag-AgCl có dán dẫn điện.

- Bộ khuếch đại có độ khuếch đại tổng thể từ 100-100.000, với trở kháng đầu vào tối thiểu 100 M Ohms và tỷ lệ loại bỏ chế độ chung ít nhất 100 dB.

- Bộ lọc analog tích hợp trong thiết bị có bộ lọc thông cao với tần số cắt trong khoảng 0,1-0,7 Hz và bộ lọc thông thấp với tần số cắt ít hơn một nửa tỷ lệ lấy mẫu. Trong thực tế, tần số trên 50 Hz hiếm khi tham gia vì chúng đóng góp không đáng kể vào phổ năng lượng của EEG.

- Bộ chuyển đổi A / D ít nhất 12 bit có độ chính xác thấp hơn tiếng ồn tổng thể (0.3-2 µ V.), Và tần số lấy mẫu thường là từ 128 - 1024 Hz.

- PC đủ nhanh để tiếp nhận dữ liệu để ghi và cuối cùng là phân tích trực tuyến, với khối lượng đĩa cứng đủ.

- Bộ lọc FIR cao cấp kỹ thuật số với tần số cắt tương tự như vượt qua tương tự cao.

Chất lượng chung của thiết bị ghi phụ thuộc vào sự kết hợp đúng của các thông số đã đề cập. Trước khi xử lý dữ liệu thêm, tín hiệu EEG thô phải được kiểm tra để tạo các đồ tạo tác