脑电图发展史

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解密脑电图

解密脑电图

解密脑电图一什么是脑电图脑电图是通过精密的电子仪器从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形,是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性,节律性电活动。

它属于神经电生理技术。

二脑电图的历史对大脑脑电活动的研究始于19世纪中叶,1875年英国Caton发现兔脑和猴脑有微弱电活动。

1924年德国人Hans Berger首次从头皮记录到人脑的电活动,但10年以后他的发现才被证实和承认。

第二次世界大战后,脑电图才广泛应用于临床。

三哪些疾病需要做脑电图检查,它和磁共振有什么不同很多病人不明白为什么做过磁共振还要做脑电图,其实二者检查大相径庭,方法和目的都是不同的。

磁共振是利用磁场来检测影像学的变化,对神经科来说,主要看结构性病变,是否有急性脑血管病,占位性病变。

而脑电图检查是根据脑部异常神经元放电的部位,形式、频率等特征来帮助诊断,对评价脑功能损伤的范围和程度并对预后提供有价值的信息。

是从生理角度判断脑功能的整体情况,尽管现代大型先进的CT、MRI、PET等机器陆续投入使用,脑电图仍是无法取代的诊断技术。

二者联合应用对病情的诊断评估意义重大。

1 癫痫脑电图对癫痫的诊断价值最大,可以帮助确定癫痫的诊断,分类和癫痫综合征,判断癫痫的预后和疗效。

2 脑外伤,脑震荡的病人脑电图可以帮助判断脑外伤的程度。

3 脑血管病,颅内炎症和脑病的诊断。

4 脑器质性疾病特别是鉴别功能性疾病和器质性病变具有一定的临床价值5 代谢性疾病和中毒性疾病引起的脑功能损伤6 新生儿和早产儿通过监测,可以评判脑发育成熟度,预后的评判,在NICU中经常应用到。

7 意识障碍的病人通过脑电图监测,可以帮助判断病人预后,现在广泛用于重症监护病房8 脑死亡的评判四脑电图的几种不同检查及优缺点。

脑电图检查分为常规脑电图、动态脑电图和视频脑电图1 常规脑电图常规脑电图记录时间短,一般20-30分钟,只做清醒期,常常难以记录到异常波,所以异常率低,但价格便宜。

脑电测量原理课件

脑电测量原理课件

心理学研究
通过脑电测量技术,可以 研究个体的心理特征、情 绪变化等,为心理学研究 提供客观指标。
CHAPTER 02
脑电信号基础知识
脑电信号产生机制
神经元活动
脑电信号主要来源于神经 元之间的电活动,包括突 触后电位、动作电位等。
离子流动
神经元内外离子的流动产 生电场,从而形成脑电信 号。
同步化活动
CHAPTER 05
脑电测量在医学领域应用
临床诊断与治疗
癫痫检测
通过脑电测量,医生可以检测癫痫患者的异常脑电活动,从而进 行诊断和治疗。
睡眠障碍诊断
脑电测量可以检测睡眠阶段的脑电活动变化,帮助医生诊断睡眠障 碍并进行针对性治疗。
精神疾病辅助诊断
脑电测量可为抑郁症、焦虑症等精神疾病的诊断提供客观依据,有 助于制定治疗方案。
情绪识别与调节训练
情绪识别
利用脑电测量技术对学 生的情绪进行识别,如 焦虑、抑郁等,为情绪 调节训练提供依据。
情绪调节策略
根据情绪识别结果,教 授学生有效的情绪调节 策略,如深呼吸、肌肉 放松等,帮助学生缓解 负面情绪。
情绪管理能力提升
通过持续的情绪调节训 练,提高学生的情绪管 理能力,促进身心健康 。
重要性
脑电测量是研究大脑机制、诊断 脑部疾病以及评估脑功能状态的 重要手段,对于神经科学、医学 和心理学等领域具有重要意义。
脑电测量历史与发展
早期历史
最早可追溯到19世纪末,当时科 学家们开始研究大脑的电活动, 并发展出脑电图(EEG)技术。
技术发展
随着科学技术的进步,脑电测量 技术不断发展,出现了多种新型 脑电测量技术,如事件相关电位 (ERP)、脑磁图(MEG)等。

脑功能认知研究的历史与发展-FMRI、MEG、EEG、ERP

脑功能认知研究的历史与发展-FMRI、MEG、EEG、ERP

设想一个放在你手中的奶油色物体,这是一个看起来象由两个半球组成的椭球状粘稠物,坐落在一根粗壮的茎上,在它的表面,有着各种各样深浅不一的皱褶,还可以区分出有着特定的颜色,形状和纹理的不同区域,这些区域以一定的方式互相交连折叠在一起。

这个外表奇怪的东西就是我们的大脑,那根粗壮的茎是脑干,皱褶是大脑的沟回,而彼此连接的区域是大脑的各种功能区结构。

确定这些脑区之间的连接方式和与之相应的心理功能,揭示大脑的工作机制,了解人类精神和智力的奥秘,正是千百年来人类最富吸引力也最具挑战意义的问题。

可喜的是,在今天我们终于开始有能力涉足于这个领域,尽管只是一小步小步地艰难探索,智慧女神的真实面貌还是正逐渐地呈现在我们面前。

其实,早在18世纪前叶,意大利医生和生物学家佛洛恩斯(Flourens)就已经通过观察和实验来研究脑。

他通过一定的方式,在不同的动物身上越来越多地摘除它们的脑区域,然后观察产生的结果。

他发现,摘除不同的脑区之后,并不是脑的特定功能受到损害,而是所有功能都逐渐减弱。

这样的事实清楚地表明,将不同的功能选择性地完全定位于脑的某一特定区域是不可能的。

于是,这种认为脑是均一的,没有专一功能区域的设想,就导致了脑的整体性活动概念出现。

与这种整体性脑功能活动想法相反,18世纪后期德国医生加尔(Gall)鼓吹的另一种鲜明对照的观点却久负盛名。

这种观点认为脑能够被分隔成若干固定的小室,各自有高度专一的功能。

加尔通过研究死后的人颅骨的物理特征,再与死者生前的性格特征匹配,发展出一套理论。

他和他的信徒检测颅骨的表面隆凸作为脑的特征,将头骨分成39个区域,相应地将人类复杂的心智功能也分成39种,包括“繁衍的本能”、“爱”、“友谊”、“谨慎”、“仁慈”、“希望”、“记忆”“数学概念”、“文字知觉”、“推理”、“比较”、“空间方位感”、“因果关系”、“时间知觉”、“大小知觉”等等,建立了曾经在西方广泛流传的颅相学(Phrenology)。

脑电图基础知识

脑电图基础知识
无创脑电图技术
利用先进的电磁成像技术,实现无创、高分辨率的脑电图监测,为临 床诊疗和康复领域提供更安全、舒适的解决方案。
脑电图在神经科学中的应用拓展
神经机制研究
脑电图在神经科学中广泛应用于研究神经机制和认知过程,未来将进一步揭示脑神经活动 的奥秘,为神经科学领域的发展做出重要贡献。
脑疾病诊断
脑电图在脑疾病诊断方面具有重要价值,未来随着脑电图技术的不断创新,其在帕金森病 、阿尔茨海默病等神经退行性疾病的诊断和鉴别诊断中的应用将更加广泛。
目的
脑电图主要用于临床诊断、研究以及监测大脑功能状态。它 可以提供关于大脑在各种生理和病理条件下的功能状态和神 经元活动的信息。
发展历程和应用领域
发展历程
自19世纪末以来,脑电图技术不断发展,从最初的静态脑电图到现在的动态 脑电图,以及多导联、高分辨率的脑电图技术。
应用领域
脑电图广泛应用于临床医学、神经科学、心理学、康复医学等领域。它可以 帮助诊断和治疗许多神经系统疾病,如癫痫、脑炎、痴呆等,同时也是研究 大脑认知和情感等高级功能的重要工具。
THANKS
脑电图可以评估神经康复患者的预后情况,预测康 复治疗效果。
通过脑电图监测,可以了解患者大脑的电活动情 况,判断神经功能恢复的程度和速度,为制定康
复治疗方案提供依据。
神经疾病辅助诊断
一些神经疾病如帕金森病、多发性硬 化等,在临床诊断时需要借助其他辅 助检查手段。
脑电图可以辅助诊断这些神经疾病, 通过观察大脑电活动的变化,为临床 诊断提供参考依据。
06
脑电图未来发展趋势和前景
脑电图技术和设备的创新与进步
01
数字化和自动化程度更高
采用更先进的数字信号处理技术和人工智能算法,提高脑电图记录和

脑成像技术的发展

脑成像技术的发展

脑成像技术的发展随着科技的发展,人们对大脑的认知越来越深入。

脑成像技术作为一项重要的神经科学工具,被广泛应用于研究大脑的结构、功能和活动。

本文将介绍脑成像技术的发展历程、主要类型和应用领域。

一、脑成像技术的发展历程随着计算机技术、物理学和神经科学的不断进步,脑成像技术也在不断发展和完善。

70年代初期,神经科学研究者发现了“脑电图”(Electroencephalogram,EEG)的概念,这项技术可以记录脑电活动的传输。

这颗种脑电图技术极大推动了神经科学田地的发展。

之后又出现了同位素扫描(PET)和取向磁共振成像(MRI)等技术,随着计算机技术的不断改善,脑成像技术得到了极大的提高,能够对大脑进行更加准确的观察和研究。

二、主要脑成像技术类型1. 脑电图( EEG )脑电图技术是一种非侵入性的技术,可以记录头皮表面产生的电位变化。

通常是通过放置一些电极,记录大脑表面电位的变化,来研究脑电活动。

2. 功能性磁共振成像(fMRI)功能性磁共振成像技术是一种非侵入性技术,可以非常清晰的展示大脑活动的地点和程度。

它基于成像技术所使用的磁共振技术,可以监测到大脑血流量增加的区域并进行扫描和记录。

通过与基线血流量进行比对,可以查看大脑区域的功能特性。

3. 脑磁图成像(MEG)脑磁图成像技术是一种非侵入性技术,可以检测到脑部磁场的变化。

它通过检测头部周围的磁场活动,来确定大脑活动区域的位置和活动程度。

4. 核磁共振成像(MRI)核磁共振成像技术是一种非侵入性技术,可以提供大脑的结构和功能信息。

它利用位于医学成像设备内的磁场和无需使用X射线进行体内内部信息的成像。

三、应用领域脑成像技术的应用领域非常广泛,主要用于神经心理学、精神疾病、认知神经科学等领域。

下面举几个例子:1. 认知神经科学通过使用fMRI和PET等技术,研究者可以观察到受试者的大脑响应和情绪反应,以及不同刺激对于大脑区域的影响。

这可以有助于了解认知神经和神经心理病理的机制。

脑电图基础知识

脑电图基础知识

在神经科学中的应用
癫痫诊断与治疗
脑电图是癫痫诊断的重要手段,可以帮助医生确定癫痫的类型、病灶位置等,指导治疗方案的选择。
意识障碍评估
脑电图可以评估患者的意识状态,对于昏迷、植物状态等意识障碍患者的诊断和治疗具有参考价值。
在临床医学中的应用
脑电图可以检测到与抑郁症等精神疾病相关的脑波活动,有助于疾病的诊断。
α节律
β节律
γ节律
β节律是脑电图的另一种波形,频率为14-30Hz,通常在大脑皮层处于紧张活动状态时出现。
γ节律频率为30-100Hz,与大脑的高级功能如认知、记忆等有关。
03
脑电图的节律和波形
02
01
1
脑电图的各区段
2
3
清醒状态下脑电图主要表现为α节律和β节律,偶尔可见少量δ波和θ波。
觉醒脑电图
抑郁症等精神疾病的辅助诊断
脑电图可以监测精神疾病治疗过程中的脑波变化,对于评估治疗效果具有一定的参考价值。
治疗效果评估
在精神医学中的应用
脑电图的干扰和解读
04
远离电磁波、金属等干扰源,采用屏蔽室、滤波器等设备减小干扰。
常见干扰及排除
电磁干扰
清除面部和四肢的静电,避免肌肉活动,使用电极膏减少干扰。
新的技术进步
脑电图信号的解读
未来将进一步深入研究脑电图信号的解读,理解大脑活动的内在机制。
临床应用拓展
脑电图在精神疾病、认知障碍等临床领域的应用将得到进一步拓展,帮助医生更好地诊断和治疗相脑机接口中具有重要的应用价值,可以实现人与机器的直接交互。
脑机接口
脑电图信号在模式识别领域也具有重要的应用价值,可以用于身份识别、情绪识别等。
肌肉电活动

脑电的简介

脑电的简介

1 脑电的简介脑部神经活动是在胎儿时期的第17-23周开始的,据说自始至终的由大脑整合的电信号展示的不仅仅是大脑的功能而且还有身体的信息。

这一设想推动我们把高级数字信号处理器方法应用到脑电上,因此,也为后面的章节奠定了基础。

尽管这本书到处都表达了作者企图评论脑部活动的生理学方面,有好几个争议不得不强调一下,那就是起源的本质,实际模型和媒介特性。

这个媒介明确了神经元(即所谓的信号源)到电极(传感器所在的位置)的路径。

如果理解了脑神经元功能和脑神经生理学性能,以及构成生成信号的机制,那么就很容易的理解他们的记录是至关重要的,这是针对于使用这些信号来检测,诊断和至于脑混乱和相关疾病的人来说。

那么一篇简介的脑电史首先被介绍。

1.1发展史Carlo Matteucci(1811–1868)和Emil Du Bois-Reymond(1818–1896)是第一批注册电信号的学者,使用检流计检测肌肉神经紧张发出的电信号,定义了神经生理学的概念。

然而,由Hermann Von Helmholz提出的动作流已经阐明,也证实了肌肉收缩所产生的负面变化。

Richard Caton (1842–1926),来自英国利物浦的一位科学家,使用一个检流计把两个电极放到一个受试者的头皮上,由此在1875年首次以电信号的形式记录了大脑的活动。

从那以后,电子-脑-图的概念就被结合在一起,以至于EEG自此以后往往用来表示大脑的电子神经活动。

Fritsch(1838–1927)和Hitzig(1838–1907)发现人类大脑可以接受电刺激。

Vasili Yakovlevich Danilevsky(1852–1939)跟随Caton的工作,通过对大脑生理学的研究,在1877年完成了他的一篇博士生论文。

在这次工作中,他通过电刺激研究了大脑活动以及动物自发的脑电活动。

把癫痫发作和异常放电联想到一起的观点由Kaufman提出的。

Pravidch-Neminsky (1879–1952),一位俄罗斯生理学家,在1912年记录了一只狗完整头骨的硬脑壳脑电。

《脑电图基础知识》课件

《脑电图基础知识》课件

相干性分析
相干性分析研究大脑不同区域之间的相互关系。
机器学习方法
机器学习技术被用于自动化脑电图分析和模式 识别。
常见的脑电图异常结果
癫痫发作
脑电图揭示了癫痫发作时的异常 电活动模式。
睡眠中的尖波
睡眠中的尖波是正常睡眠阶段的 特征之一。
阿尔法波
阿尔法波是一种低频、高振幅的 脑电活动,在放松状态下出现。
安德拉基和博巴尔的工作开创了脑电图研究的新篇章。
3
现代脑电图
使用高级技术和计算机分析,脑电图已经深入研究中枢神经系统。
脑电图的基本原理
1 神经元活动
脑电图是通过观察大脑的神经元活动电位来测量。
2 电极放置
电极被放置在头皮上,以记录不同区域的电活动。
3 波形和频率
脑电图波形和频率可提供关于大脑状态的重要信息。
《脑电图基础知识》PPT 课件
欢迎来到《脑电图基础知识》PPT课件。探索脑电图的奇妙世界,从历史到应 用,一起揭开脑电图的神秘面纱。
脑电图基础知识的定义
了解脑电图是如何记录大脑活动的。探索脑电图的定义、测量单位和特征波。
脑电图的历史背景
1
1875 年
理查·卡莱尔首次记录到人类脑电图。
2
20 世纪 30 年代
脑电图的发展趋势和前景
1
更高的空间分辨率
新的脑电图技术使我们能够以更高的空间分辨率观察大脑活动。
2
脑电图与其他技术的结合
将脑电图与功能磁共振成像(fMRI)等技术相结合,可以提供更多信息。
3
脑电图在神经科学中的应用
脑电图在研究神经网络和大脑认知功能等方面的应用将得到更广泛的发展。
脑电图的应用领域
临床诊断

脑机接口技术的发展历程与趋势分析

脑机接口技术的发展历程与趋势分析

脑机接口技术的发展历程与趋势分析脑机接口技术(Brain-Computer Interface,BCI)是一种通过直接连接人脑与计算机系统,实现人与计算机之间信息交互的技术。

它能够将人类的思维、意图等信息转化为计算机可读的信号,并反过来将计算机生成的信息传递给人脑,从而实现与计算机的无缝交互。

脑机接口技术的发展经历了多个阶段,呈现出了明显的历程和趋势。

一、BCI的发展历程1. 早期探索:20世纪60年代,科学家开始探索利用脑电图(Electroencephalogram,EEG)与计算机进行交互。

通过采集人脑电图信号,科学家成功实现以特定脑电模式控制计算机文本信息显示的实验。

2. 控制单一物体:70年代,随着对脑电信号研究的深入,科学家们实现了以脑电信号控制机械臂、光标等单一物体的实验。

这一阶段的BCI主要集中在信号采集和数据处理技术的发展。

3. 打字与通信:80年代至90年代,随着脑电信号分析技术的进步,研究者们开始探索将BCI应用于实际生活中。

通过分析脑电信号中的P300事件相关电位,科学家们成功实现了通过BCI方式打字、发送电子邮件等基本通信功能。

4. 运动恢复:2000年代,随着脑影像学技术(如功能性磁共振成像)的发展,BCI在运动恢复领域取得重大突破。

科学家们通过解码人脑运动意图,使瘫痪患者能够通过BCI控制假肢、轮椅等外部设备,实现运动恢复与自主生活。

5. 多模态交互:近年来,BCI逐渐向多模态融合发展,如结合眼动追踪、功能性近红外光谱等辅助信号,提高BCI的精确性与稳定性。

同时,虚拟现实、增强现实等技术的应用,使得BCI在游戏、教育和娱乐等领域有了更广泛的应用。

二、BCI的发展趋势分析1. 神经科学研究的突破:随着神经科学研究的深入,BCI在解读脑信号、理解大脑机制等方面将取得更多突破。

相信未来能够发展出更高分辨率、更稳定的脑电信号采集技术,从而实现对大脑活动的更准确解码。

2. 个性化适配的发展:不同人的大脑结构和功能存在较大差异,未来BCI技术将更加注重个性化适配。

脑电图

脑电图
ห้องสมุดไป่ตู้

1.脑波特征:频率--同一周期的脑波在1秒钟 内重复出现的次数。

表示方法 -周波/秒,C/S,CPS,Hertz (Hz)
常规走纸速度
3cm = 1秒
人类脑电活动的频率在0.5—30HZ之间。 δ频带:0.5--3HZ θ频带:4--7HZ α频带: 8--13HZ β频带: 18--30HZ γ频带: >30HZ
18岁,男,饭后数小时有2次晕厥发作。在作糖耐量试验期间描记EEG。 1、试验开始前,EEG正常。 2、血糖水平在48mg%,EEG显示低至中等波幅弥散的θ(a)和δ波(b) 3、血糖33mg%时,双侧同步爆发高波幅δ和θ波,额区为著 4、饮葡萄汁后EEG恢复正常
5.正常EEG
由于上述特征,我们不能用单一“正常 标准”来界定正常脑电图,而应根据不同年 龄段及不同生理状态来界定。
脑波特征---反应性
通过各种方法诱致的正常和异常的 EEG改变,称为反应性。这些方法包括睁 闭眼试验、过度换气、光或其它感觉刺激、
警醒水平的变化等。
4.EEG特征


EEG是脑功能状态的指示器
脑功能受内外环境的影响→反映脑功能状态的 EEG也受内外环境的影响。包括: -生理因素 年龄 睡眠-清醒周期 精神活动 -物理因素 光,声等 -化学因素 药物 -代谢因素 血糖,有毒代谢产物等
4.电极的要求
头皮电极有针电极、管状电极和盘状电极,
常规记录提倡使用盘状电极
提倡针灸毫针作为蝶骨电极常规使用,应注
意高压消毒,避免交叉感染 为了特定目的使用的皮层脑电图和深部电极 脑电图,均主要在有条件的专业诊疗中心进 行,不推荐常规使用
5.电极安放

脑电信号分析技术研究及应用

脑电信号分析技术研究及应用

脑电信号分析技术研究及应用随着科学技术的不断进步,我们对人类大脑的认知也越来越深入,脑电信号分析技术便是其中的一项重要成果。

本文将为大家介绍脑电信号分析技术的发展、原理以及应用。

脑电信号分析技术的发展脑电信号分析技术最初应用于医学领域,用于诊断神经系统疾病。

20世纪初,意大利医生卡莱塔诺利首次记录到了人类大脑的电活动,并成为脑电图(EEG)研究的先驱。

随着科技的发展,人们逐渐发现脑电信号不仅仅是医学领域的研究对象,而且还有着广泛的应用前景。

20世纪70年代,计算机技术的快速发展和微电子学领域的进步,为脑电信号分析技术的研究提供了便利。

此后,各种基于脑电信号的生物反馈技术、脑机接口技术、神经心理学和认知神经科学等领域的研究受到越来越多的关注。

脑电信号分析技术的原理脑电信号分析技术是通过测量头皮上的电位变化来记录脑活动。

当大脑细胞兴奋或抑制时,会产生微弱的电信号,这些电信号被称为脑电波。

脑电信号可以分为三种类型:1. α波:代表放松状态或静息状态。

2. β波:代表警觉状态或思考状态。

3. δ、θ波:代表睡眠状态或深度放松状态。

脑电信号分析技术将脑电波的振幅、频率、相位等特征进行分析,可以了解大脑的活动状态和认知过程。

脑电信号还可以结合其他神经生理学指标(如瞳孔反应、肌肉电活动等)进行分析,以综合评估大脑的活动状态和行为表现。

脑电信号分析技术的应用1. 医学脑电信号分析技术在医学领域的应用始于上世纪60年代,主要用于诊断癫痫、脑损伤、睡眠障碍等神经系统疾病。

近年来,脑电信号分析技术还逐渐应用于评估疼痛、认知功能障碍、神经精神病等疾病的治疗效果。

2. 心理学脑电信号分析技术被广泛用于研究认知心理学、神经心理学和社会心理学等领域。

在认知心理学研究中,脑电信号分析技术用于研究注意力、工作记忆、情感、意识等认知过程。

在神经心理学研究中,脑电信号分析技术用于研究神经退化性疾病、脑损伤等病理过程。

在社会心理学研究中,脑电信号分析技术用于研究心理回应、情绪调节、社交行为等。

脑信号记录和EEG分析技术的发展

脑信号记录和EEG分析技术的发展

脑信号记录和EEG分析技术的发展脑信号记录和脑电图(Electroencephalography,简称EEG)分析技术是神经科学和临床医学中重要的研究工具。

随着科技的迅速进步,这些技术得到了巨大的发展和应用。

本文将回顾脑信号记录和EEG分析技术的发展历程,并探讨其在科学研究和临床实践中的应用。

脑信号记录技术是一种用来测量脑活动的技术手段。

早期的脑信号记录技术可以追溯到19世纪末期,当时的研究人员使用金属电极直接插入病人的大脑皮层,通过观察神经元产生的电信号来研究脑功能。

然而,这种方法限制了脑信号记录的应用范围,并且存在一定的危险性。

20世纪20年代,EEG技术的诞生标志着脑信号记录技术的重大突破。

EEG技术利用放置在头皮上的电极来探测脑电波,并将其转化为电压信号记录下来。

这种非侵入性的方法为研究人员提供了一个广泛而安全的手段,以观察神经元活动与脑功能之间的关系。

随着时间推移,EEG设备不断改进,使其成为一种更强大和可靠的工具。

从最初的使用动物实验到应用于人类实验和临床医学,EEG技术的发展经历了几个重要的里程碑。

在过去几十年里,EEG技术从单通道到多通道的进化,大大提升了数据采集的精度和有效性。

单通道EEG只能记录到一个特定脑区的脑电波活动,而多通道EEG可以记录到多个脑区的活动,提供更全面、准确的数据。

这使得研究人员能够更好地理解不同脑区之间的相互作用以及大脑网络的功能。

此外,EEG技术还发展出了各种数据分析方法,例如时间频谱分析、事件相关电位和相干性分析等。

时间频谱分析可用于研究脑电波在时间和频率上的变化,以探索大脑的激活模式和功能。

事件相关电位则关注特定刺激或任务引发的脑电波变化,以研究大脑对特定刺激或任务的处理方式。

相干性分析用于测量不同脑区之间的相互关联程度,揭示大脑网络的功能连接。

随着计算机技术和数据处理能力的提高,EEG技术在研究和临床实践中的应用也愈发广泛。

脑信号记录和EEG分析技术在认知神经科学、神经反馈治疗、睡眠研究、癫痫诊断和精神障碍研究等领域发挥着重要作用。

脑电图与脑功能活动

脑电图与脑功能活动

Beta波特点
频率
14-30Hz
作用
反映思考和专注 状态的大脑活动
水平
应用
常用于认知功能 研究
状态
认知活动、注意 力集中
Theta波
Theta波是频率为47Hz的脑电活动,通 常在睡眠状态和放松 状态下出现。这种波 形反映了大脑处于深 度放松或沉思状态下 的活动水平。
Theta波特点
频率
4-7Hz
神经科学与生物信息学的 融合 睡眠医学与工程技术的交 叉应用
● 06
第6章 脑电图技术的创新与 发展
无线脑电图设备
传统脑电图记录需要 使用大型设备和电极。 然而,随着无线脑电 图设备的发展,脑电 图监测变得更加便捷 和舒适。无需繁琐的 布线和电缆,即可实 时监测脑电活动,为 脑功能研究带来便利。
脑电图与脑功能活动
汇报人:XX
2024年X月
目录
第1章 脑电图的概念与历史 第2章 脑电图的波形解析 第3章 脑电图在癫痫诊断中的应用 第4章 脑电图与认知功能的关系 第5章 脑电图在睡眠研究中的应用 第6章 脑电图技术的创新与发展 第7章 总结与展望
● 01
第1章 脑电图的概念与历史
什么是脑电图?
临床应用
将脑电图用于认知功能障 碍的个体化诊断与干预 评估认知功能训练对脑电 图波形的影响
跨学科研究
促进脑电图与认知神经科 学、心理学等学科的交叉 研究 共同探索认知功能障碍的 发病机制与治疗方法
结尾
脑电图作为一种非侵入性的脑电生理学记录方法, 具有研究大脑认知功能的重要意义。通过不断探 索脑电图与认知功能之间的关系,有望为认知功 能障碍的早期诊断、预防和治疗提供更多有效的 方法。
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输出电压(振 幅)
低切频率f 输入 输出
频率
时间常数



脑电图经常使用时间常数 (秒)来描述低切滤波器。 对低切滤波器施加一个直 流电压,该直流电压经过 多少时间才衰减完,该时 间常用时间常数来描述。 一般当衰减的电压值等于 输入电压的37%时的时间称 为时间常数。
低切频率与时间常数的关系




100,000倍 100dB
小 结
脑电信号的产生 记录脑电信号的仪器→脑电图 脑电图的结构 脑电图的主要参数
量子化的位数越高的话 ?
得到的波形越平滑,但保存的数据量越多。 (例如) 使用一个8位的A/D转换器对一个±1[V]的输入信号进行 量子化时,量子化的刻度为输入信号范围2[V]除以28=256. 即输入信号的最大振幅值可分为256等分。详见下图。
量子化的位数越低的话?
保存的数据量越少,但量子化越粗。 例如: 使用一个3位的A/D转换器对一个±1[V]的输入信 号进行量子化时,由于输入信号的最大振幅值只可分为 23=8等分。如下图所示,波形呈现阶梯形,原波形失真。 这种因量子化引起的波形失真被称为「量子化误差」
A/D转换的分辨率


NSD/E分辨率(LSB)为97.45nV,约等于0.1uV。则 输入电压范围约为 65536 X 0.1uV = 6.55mV 。 16bit的A/D转换器最大表示数据为 →对于50uV的脑波信号具有足够大的容许值幅 来表示。
放大器 = 波导数
O2 A1

+ -
无法重新配置导联。
Nch的信号
数字脑电图的差分放大
Fp1
+ -
Fp1的信号

Fp2
+ -
Fp2的信号
放大器 = 电极数
每个电极与系统参考 电极之间的电位差进 行放大。保存的数据 为电极单位数据。
A2
系统参考 电极


A2的信号

导联的计算为两个 电极数据的差。
系统参考电极
数字脑电图
第3代脑电图
日本光电
(EEG-4418)
• 笔记录 • 带数据保存
第4代脑电图
美国尼高力
(Nicolet ONE)
• 无纸脑电 • 电脑控制 • 带视频
脑电图的原理
模拟脑电图的结构
输入盒
导联切换 缓冲器
DC INPUT
差分放大器
- +
振幅 切換
高通 低通Filter AC Filter Filter 切換 ON/OFF 切換

低切频率 f=1/2π RC(Hz) 时间常数 τ =CR 低切频率与时间常数 的关系 f=1/2π τ (Hz)
时间常数 (秒) 0.001
低切频率(Hz) 159
0.003
0.03 0.1 0.3 0.6 1 2
53
5.3 1.6 0.53 0.27 0.16 0.08
交流滤波器(AC滤波器)
中性电极(Z)




使用差分放大器对脑波信号进行放大时,一般在差分放大 器的+、-端连接2个脑电电极。但每个电极还必须有一 个参考点。 模拟脑电图的参考点为地,通常使用一个E(地)电极。 数字脑电图规定需要采用浮地,参考点必须使用安装在身 体内的电极。该电极通常称为中性电极(Z)。 另外,从系统参考电极信号中检测出的同相信号,也是通 过Z电极反馈到参考点,由此消除同相成分的噪声。 中性电极(Z)一般装在前額部。 如果中性电极(Z)不连接,则不能有效的排出噪音的干 扰,使之无法记录安定的脑波波形。故此必须安装Z电极。
脑电图的主要术语



差分放大器 系统参考电极(Ref) 中性电极(Z) 采样(时间方向的离散化) 量子化(振幅方向的离散化) A/D转换分辨率 滤波 共模抑制比
差分放大器

差分放大器? → 将2个输入信号的差以一定倍率进行放大的放大器。

在差分放大器的正负输入端同时输入一个相同的电压信 号(同相输入)时,则输出几乎为0。 在差分放大器的正负输入端输入2个不同的电压信号(差 分输入)时,其电位差将被放大 。
Aliasing
使用100Hz的采样频率对 40Hz和60Hz的正弦波进行 采样。其结果40Hz的正弦 波刚刚能够正确再现,但 60Hz的正弦波则有变形 (Aliasing noise)
100Hz
如何消除Aliasing noise ?
使用一个称之为Anti-Aliasing filter的高切滤波器, 先将不能忠实再现的高频(超过采样频率1/2以上的频率) 成分屏蔽掉,然后再进行采样。 采样频率 (Hz) Anti-Aliasing filter 切除频率 (Hz) → 可选择的最大值
A1 系统参考 → Vref 电极
+ -
A1电极信号 → A1-Vref
导联的计算
Fp1


导联配置
Fp1-Vref
G1(-) G2(+) Fp1 - F3
F3
+ -
F3-Vref
输出 (Fp1-Vref) - (F3-Vref) = Fp1 – F3
导联配置 G1(-) G2(+) Fp1 – A1
脑电信号的检测
脑波的发现

1875年英国的克顿首先在兔子以及猴子的大脳皮 质层测到直流电压信号。

1924年德国的精神科医生翰思贝鲁加发现人脑也 产生一种电信号。 1929年翰思贝鲁加首次发表了「人脑的电信号」 的论文。 1933年英国的尔多里安等人进一步证实并确认了 脑电信号。从而形成了脑电图理论。
同相输入
+ -
差分输入

输出

输出
为什么要采用差分放大器?



脑波信号非常微弱。周围的仪器所产生的噪音很容易通 过身体或电极连线混入脑波,该噪声常常比脑波信号还 大,使得所导出的脑波信号被噪声覆盖。 噪声发生源远离电极时,噪声作为同一大小,同一位相 的同相成分信号混入脑波。 使用差分放大器可以消除同相成分的噪声,使其差分放 大后的信号只剩脑波信号。
CMRR = 20 x log 异相增益 同相增益 (dB)
共模抑制比越大,表示非同相成分(脑波信号)与同相成 分(杂音)的比也越大。也就是说同相信号的衰减程度越 大,则意味着差分放大器的性能越好。
EEG/NSD的共模抑制比

CMRR:105dB以上。 同相成分的杂音可减少到原杂音 信号的1/180000。 (例)1V → 5.5μ V 即1V的同相杂音可衰减为5.5uV。
脑电图测试时必须安装的电极
中性电极(Z)
系统参考电极(Ref)
Ref
阻抗检测用(A1,A2)
采样(时间方向的离散化)
模拟信号的振幅(电圧)以一定的时间 间隔将其数值化
如果采样频率增高?
可以更加细致,更加精确地再现波形,但保存的 数据量也随之增多。
如果采样频率降低?
保存的数据量减少,但可再现的波形的 频率成分也随之降低。


系统参考电极应选用那些不容易因体动等外 界因素而引起干扰的电极。 最好同时使用2个部位的电极。
Ref (德力凯) C3和C4的平均电位
C3
作为系统参考电位
系统参考电位 (C3+C4) / 2 = Vref
C4
以电极单位保存数据
Fp1


Fp1电极信号 →
Fp1-Vref
F3
+ -
F3电极信号 → F3-Vref
脑电图的发展史
大脑结构
大脑半球分五叶 即:额、顶、颞、枕和岛叶
脑波的产生
「锥体细胞模型」


头皮 颅骨 脑膜 脑髓液 脑
白质 灰质
+
大脑皮质表层所产生的电位变动通过 头皮上的电极进行记录
神经兴奋通过树突传给下一个 神经元时产生一个突触后电位 「通过不同导电率的物质时,电位将衰减1/10~20」
* 如果采用8bit的A/D转换器的话,则最大表示数 据为 输入电压范围约为 256 X 0.1uV = 25.6uV 。
高切滤波器(High Cut)
输出电压(振幅)

切除高频成分(比如 肌电)。 f=1/2πRC
频率
遮挡频率f
入力 输出
低切滤波器(Low Cut)


切除低频成分(如 发汗,分极电压的 变动等)。 f=1/2πRC


脑电图的诞生
德国的Toennies(1932年)、美国的Grass(1936年) 开发了脑电图的模型。 1936年Grass公司推出的 第一台脑电图(MODEL I)
脑电图的发展过程
1950 1960 1970 1980 1990 2000
真空管
第1代
晶体管
第2代 第3代
微处理器 电子文件
第4代
A1
+ -
A1-Vref
输出 (Fp1-Vref) - (A1-Vref) = Fp1 – A1
Vref
系统参考电极导联配置的作用
在脑波记录时,为了检查各电 极的放大器是否正常。通常使用 各电极与系统参考电极的导联配 置记录10秒以上的脑波。
系统参考电极导联配置的波形

G2设为0V,可确认各电 极的原始波形。
笔记录器
1ch 2ch Nch
EXT
OUT
数字脑电图的结构
输入盒
电极数据
系统参考电极
+ - + -
差分放大器
+ -
数据采样
切换
High Cut Low Cut
AD转换
+ -
显示器
计算机
打印机 储存装置
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