EEG 基礎

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

EEG信號的分類
EEG信號按頻譜不同可劃分為四種基本類型：

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

EEG信號捕獲

國際腦電圖和神經生理學聯合會決定電極位置，標記為10-20電極排列。

分類方法：
支持向量機
線性鑒別分析
K近鄰
神經網絡

腦信號的采集技術

侵入性

1.基于 BCI 的內皮質電極陣列

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

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

非侵入式信號采集BSAT
1.基于近紅外光譜的B其基

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

信號采集系統是整個BBI系統的源模塊，用于放大、過濾和數字化大腦信號

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

總結

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

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。