EEG信号基础解析
脑电信号的分析和识别方法
脑电信号的分析和识别方法一、前言脑电信号（Electroencephalogram, EEG）是一种测量记录脑活动的重要信号，它反映了人类大脑的电生理活动情况、特征及其变化，对于研究大脑及其相关机能、分析脑疾病、探索人脑的智能特性等方面具有重要意义。
脑电信号具有具有复杂性、时变性、噪声干扰等特点。
因此，如何从复杂的脑电信号数据中提取有价值的信息，一直是脑科学、神经科学等领域中的难题之一。
本文将从脑电信号分析和识别方法的角度出发，探讨一些相关问题。
二、脑电信号的信号处理方法在脑电信号信号处理过程中，常涉及到一些基本的方法，下面列举几种常见的方法：1.时间和频率分析时间和频率分析是分析复杂信号（如脑电信号）的有效方法。
它将时间域和频率域这两个相互独立的分析方法相结合，以获得信号的时域特征和频域特征。
常见的时间和频率分析方法有时域上的平均与滤波、时频分析、小波变换等。
2.独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）ICA是一种常用的信号处理方法，它能将混合信号分离为互相独立的成分。
在脑电信号的处理中，ICA可以用于分离脑电信号中相互独立的生理信号、噪声信号等，以提高信号的质量和可靠性。
3.空间滤波空间滤波是一种基于矩阵计算的方法，用于脑电信号数据的频域滤波。
它可以用于消除EEG信号中的噪声干扰、改善信噪比、增强目标信号等。
三、基于机器学习的脑电信号分析方法近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的脑电信号分析方法得到了迅速发展。
利用机器学习技术，可以从复杂的脑电信号中提取出有价值的信息，并用于脑功能研究、脑疾病的诊断与治疗等方面。
机器学习可分为监督学习、非监督学习和半监督学习等多种类型。
在脑电信号的分析中，常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
以脑电信号的分类为例，采用机器学习的流程通常如下：1.数据预处理数据预处理是机器学习的前置任务。
eeg技术的原理及应用
EEG技术的原理及应用1. 简介脑电图(EEG)技术是一种记录和分析人脑电活动的方法。
本文将介绍EEG技术的原理和应用。
2. 原理2.1 脑电信号的生成•脑电信号是大脑神经元活动产生的电位变化。
当神经元兴奋时，会通过神经纤维将电信号传递给其他神经元。
这种传递产生的电位变化可以通过放置在头皮上的电极捕捉。
2.2 EEG的测量•EEG测量是通过在头皮上放置多个电极来记录脑电信号。
这些电极将电位变化转化为模拟电信号，并通过放大器进行放大。
通常，电极会按照国际10-20系统放置在头皮的特定位置。
2.3 信号处理•通过放大器放大的模拟电信号会经过一系列的信号处理步骤，包括滤波、数字化和降噪处理。
滤波可以去除噪音和不需要的频率成分，数字化将模拟信号转化为数字信号，降噪处理可以提取出脑电信号中的主要成分。
2.4 数据分析•在脑电信号经过处理后，可以进行各种数据分析。
常见的方法包括时域分析、频域分析和时频域分析。
这些分析方法可以用于研究脑电信号的特征，检测异常活动以及对大脑功能进行定量分析。
3. 应用3.1 临床诊断•EEG技术在临床医学中广泛应用于诊断和监测脑部相关疾病。
例如，癫痫发作会产生特定的脑电模式，医生可以通过分析脑电图来诊断和监测癫痫病人。
此外，脑电图还可以用于检测睡眠障碍、脑卒中和其他神经系统疾病。
3.2 大脑科学研究•EEG技术在大脑科学研究中发挥着重要作用。
研究人员可以使用脑电图来研究大脑活动、认知功能和情绪调节。
通过比较正常人群和特定病人群体的脑电图，可以揭示大脑活动的差异和异常。
3.3 脑机接口技术•脑机接口(BCI)技术是一种通过解读脑电图来实现与计算机或其他设备之间的交互的技术。
BCI技术可以帮助瘫痪患者恢复运动和沟通能力。
研究人员通过分析脑电图中的特定活动模式来识别患者的意图并实现相应的操作。
3.4 心理和认知研究•EEG技术在心理学和认知研究中也被广泛使用。
研究人员可以通过分析脑电图来研究注意力、记忆、学习和情绪等认知过程。
eeg预处理原理
EEG（Electroencephalography，脑电图）是指在头皮上采集到的脑电信号。
在进行EEG信号分析之前，需要对原始EEG信号进行预处理。
EEG预处理是一个非常重要的步骤，它可以去除噪声、伪迹和其他干扰，并提高信号的质量，以便后续对EEG信号进行分析和解释。
本文将介绍EEG预处理的原理。
1. 信号滤波EEG信号包含多种频率成分，通常包括直流分量、低频分量、高频分量和干扰成分（如60 Hz的电源干扰）。
为了去除这些成分，需要进行信号滤波。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
低通滤波可以去除高频噪声，高通滤波可以去除低频噪声，而带通滤波可以提取特定频率范围内的信号。
2. 去除伪迹在EEG信号采集过程中，可能会出现眼动伪迹和肌电伪迹等干扰。
眼动伪迹是由于眼睛运动产生的电信号，而肌电伪迹则是由于头皮上的肌肉运动产生的电信号。
这些伪迹与脑电信号相混合，会影响EEG信号的分析结果。
因此，在进行EEG预处理时，需要尽可能去除这些伪迹。
常用的去除眼动伪迹的方法有ICA（独立成分分析）和卡尔曼滤波。
ICA是一种信号分离方法，可以将混合的EEG信号分离成不同的成分。
卡尔曼滤波则是一种递归滤波器，可以根据已知的状态和测量值来估计未知的状态值，并去除噪声。
对于去除肌电伪迹，通常采用高通滤波的方法。
3. 睡眠分期睡眠分期是指将睡眠过程中的EEG信号分为多个阶段，以便对睡眠过程进行分析。
根据国际睡眠学会的标准，通常将睡眠分为清醒、浅睡眠、深睡眠和快速眼动期（REM）四个阶段。
睡眠分期通常使用机器学习算法进行分类。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络和决策树等。
这些算法可以对EEG 信号的频谱特征、时域特征和时频特征进行分类，以确定睡眠阶段。
4. 特征提取EEG信号是一组时间序列数据，其中包含大量信息。
在进行EEG 信号分析时，需要提取EEG信号中的有效信息。
常用的特征提取方法包括时域特征提取、频域特征提取和时频特征提取。
第一讲EEG信号基础解析
信号通路电气隔离的方式
❖ 变压器隔离 ❖ 电容隔离 ❖ 光电隔离
信号调制 （500kHz）
隔离器件
❖ 事件相关电位（ERP）的定义：当外加一种特定的 刺激，作用于感觉系统或脑的某一部位，在给予刺 激或撤消刺激时，或/和当某种心理因素出现时在脑 区所产生的电位变化。
❖ 特性：
被自发脑电淹没，约2微伏 ~ 10微伏。 两个恒定：潜伏期、波形。
EEG对ERP的淹没与叠 加基本原理
事件相关电位（ERP）的研究应用
电极引线中也会感应工频干扰
假定： 引线1中的电流是id1， 引线2中的电流是id2，
接地回路的电流=id1+ id2
因Z1和Z2的不一致而转 变为差模电位： V+ –V- = id2 Z2 – id1 Z1 = id (Z2 –Z1)
❖ 降低电极阻抗Z2 和Z1 ❖ 降低id，将各引线屏蔽接地。
屏蔽线驱动
髓脑
延髓
基本生命中枢，感觉核，网
myelencephalo medulla oblongata
状激活系统
n
原始神经管 神经管
脊髓 spinal cord
低位中枢，基本反射活动
神经嵴
外周神经节
神经通路或换元
1．脑的表面结构
2．大脑皮层功能分区
脑电的产生与测量
❖ 在大脑活动时，大脑外层皮质细胞所产生 的生物电将随时间和空间出现变化
Instrumentation Amplifier AD620
❖ EASY TO USE ❖ Gain Set with One
External Resistor (Gain Range 1 to 1000) ❖ Wide Power Supply Range (±2.3 V to ±18 V) ❖ Higher Performance than Three Op Amp IA Designs ❖ Low Power, 1.3 mA max Supply Current
神经科学研究中的脑电波与信号解析
神经科学研究中的脑电波与信号解析在神经科学领域，脑电波是研究大脑活动的一种非常重要的方法，它可以测量大脑潜在的电活动，帮助我们研究大脑的结构和功能。
与其他神经影像技术相比，脑电波具有高时间分辨率的优势，可以捕捉到毫秒级别的活动变化，因此被广泛应用于神经心理学、心理学等不同研究领域。
脑电波由神经元的电活动引起，从而形成微弱的电信号，可以通过在头皮上放置电极来测量。
测量的脑电波可以分为不同的频率带，从而描述不同的神经环路和脑功能。
例如，δ波、θ波、α波、β波和γ波分别代表不同频率的脑电波，每种波的频率范围和特征在不同情况下都有所不同。
定量测量脑电波的研究方法通常被称为脑电图（EEG）。
EEG 可以反映大脑的状态，包括放松和集中、睡眠阶段和清醒状态、认知负荷和神经调整等。
这些信息可以用于改善神经学和神经心理学诊断和治疗、心理学和人机交互等领域。
然而，分析脑电信号并非易事。
相同的脑电波在不同的人中可能表现出不同的性质，这些差异可能受到多种因素的影响，如年龄、性别、健康状况、环境刺激等。
因此，为了更好地理解脑电波的生理和认知意义，必须对其进行细致的分析和解析。
脑电波信号处理通常可以分为三个阶段：预处理、特征提取和分类。
预处理步骤包括信号滤波、噪声去除、分段和修剪等步骤。
特征提取是从已处理的信号中抽取重要特征，如频率、幅值、相位，从而描述不同的信号特性。
分类对于分类和识别是必不可少的步骤，目的是将信号分为不同的类别，如清醒状态和催眠状态，或属性识别，如数学计算和语音处理等。
脑电波在神经科学和医学中的应用是非常广泛的。
例如，脑电波可以用于诊断癫痫和其他神经疾病，帮助研究大脑对音乐、语言和暴力等感知和反应，还可以应用于基于脑机接口的神经反馈和运动控制等。
总之，脑电波作为一种非常有用的技术，是大脑活动的一个非常具体的探测手段。
脑电波的分析和解释是神经科学研究的重要组成部分，可以帮助我们更好地理解大脑的结构和功能。
EEG信号处理与分析方法的研究
EEG信号处理与分析方法的研究随着现代科技的不断发展，神经科学领域的探索也日益深入。
在神经科学中，EEG信号处理技术的研究日益成为一项重要的课题。
本文旨在介绍EEG信号处理分析的一些方法，包括基础的信号预处理、特征提取以及分类等方面。
一、EEG的概念及其应用EEG，即脑电图，是一种通过电极测量人脑不同区域电活动的技术。
EEG记录的是人脑皮层发放神经冲动的电位变化，是无创、高时空分辨率的神经记录技术之一。
EEG的应用广泛，并在医学和神经科学中具有重要的地位。
EEG技术能够用于诊断神经病理状态、研究意识状态和认知过程以及探究疾病的机制等方面的研究。
二、EEG信号处理的基本流程1.信号获取EEG信号是由在头皮上放置的多个电极记录获得的，这些电极将头皮上脑活动的电位变化转化为数字信号，在计算机上进行记录和处理。
EEG信号的采集受到诸多因素的影响，如电极间的距离和放置位置、噪声等。
2.信号预处理EEG信号预处理是指去除信号中的噪声和伪迹，使得后续的分析更加准确。
常用的预处理方法包括滤波、伪迹去除、信号重构等。
3.特征提取特征提取是从原始的EEG信号中提取有用的特征以用于后续分析的过程。
特征提取技术有很多，可以基于时域、频域、时频域等。
时域特征包括平均能量、均值、方差、互相关等；频域特征主要包括功率谱密度、幅值和相位等；时频域分析主要采用小波变换等。
4.分类分类是指将特征分类到不同的组别或类别中的过程，可以用于识别特定的认知状态或疾病状态等。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
三、EEG信号处理技术的应用1.脑机接口技术脑机接口（Brain-machine interface，BMI）是将人脑活动转化为外部设备操作的技术，主要应用于残疾人辅助，人体活动状况的监测等方面。
通过使用EEG信号处理技术，从EEG信号中提取对应的意图，如运动意图、某种行为意图等，并将信息传递到外部设备上，实现对设备的控制。
EEG基本知识及判读(进修)
Sleep spindles V waves and K complexes
Stages 1-4 of NREM can disinguished 14 and 6 HZ PBM
asleep
老年人正常EEG（＞60岁）
清 醒 (α节律)
频率减慢
－大多数健康老年人α频率保持在9.5～10Hz －根据综合研究，在60岁以后，后部主要频率衰减平均0.08/年 －10例精神正常的百岁老人的EEG资料显示α 频率在8～9cps之间 （Hubbard et al, 1976）
认识
诊断异常脑电图，主要不是根据它缺少正常脑电图的 成份或类型，而应根据它是否含有不正常的脑电活动 或类型。一份脑电图，如果含有异常的电活动，不管 它含有多少正常的成份，都应认定它为异常。
在大多数异常脑电图中，异常类型不完全代替正常电 活动，它们可能间歇地或仅于某个或某些区域出现， 或添加在正常背景之上。
睡眠深度减少，Ⅲ、Ⅳ期睡眠比例减少，而睡眠 期中的醒觉时间随年龄增加。REM睡眠减少， 70－80岁REM睡眠减少到总睡眠时间的20％以 下。
正常脑电图 <小结>
EEG的成熟发展过程
从不同年龄组EEG的改变（EEG的成熟发育到衰退）显 示了脑功能经历了不成熟→成熟→衰退的过程
在生物成熟的上升（发展）阶段，是生理的自然的过程， 而老化尽管完全无病理改变的可能性不能除外，但主要 是由病理决定的。随年龄的增加，脑萎缩，脑室扩大。N. 元数目选择性改变。不同脑区改变不同（额颞明显）
颞区间歇性慢波
－非节律的中至高波幅θ或δ以单个或短程出现（3～8cps），其 内可能含一过性尖波
－背景活动正常
－75~90％出现在左前、中颞 －出现在正常老年人，CVD及变性病
eeg的原理
eeg的原理脑电图（EEG）是一种测量脑电活动信号的精密仪器，它通过检测脑活动时大脑产生的微弱电信号，来评估、诊断和治疗不同病症的神经疾病。
它在重大的神经系统疾病的诊断和治疗中发挥着非常重要的作用。
此外，EEG还在实验室研究、监护仪器和脑机接口技术中发挥着重要作用。
EEG的原理基于人的大脑中生物学的电磁学特性。
每个身体细胞都有电位差，这就是膜电位差。
当这种膜电位差受到外部刺激时，其大小会发生改变，从而产生一些电流和电场。
当大脑受到这些外部刺激时，它也会产生一种特殊的脑部电磁波，这种波就是EEG中所检测到的信号。
EEG检测的信号包括不同的频率，低频波在4毫米以下，高频波在80毫米以上。
低频波一般是α波，α波的强度在日常状态下很低，由大脑皮层的窗口组织发出；而高频波是β波，来自大脑皮层的递质发出。
这些信号的大小及其各自的大小可以用EEG仪器来测量，这些信号会反映出大脑的活动状态以及脑部的控制水平。
在脑电图检测中，通常会用一到多个电极放置在头皮上，它们可以检测到大脑发出的特定频率的信号。
这些检测电极是悬浮在皮肤上的电极，电极和头皮的空气隔离，电极之间的距离可以非常精确地进行测量。
在测量的过程中，它们不仅可以检测到正常的脑部信号，也可以检测到间歇性的异常信号，这些信号会随着脑部活动的改变而改变。
EEG检测的数据可以用同步EEG（Synchronized EEG）模式或异步EEG（Asynchronous EEG）模式来采集。
在实验中，同步EEG通常是比较常用的方法。
在这种模式下，电极将在规定的时间内或在一段短时间内采集数据，以便更好地了解脑部活动的情况。
在EEG检测的过程中，用户可以通过观察电位图表和曲线，以及由EEG仪器产生的报告，对脑部的活动情况有一个更加清晰的了解。
EEG报告的结果可以用来诊断大脑的一些问题，比如艾滋病病毒，脑部癌症，脑部疼痛，谵妄和失眠等。
EEG检测的结果不仅可以用来诊断病症，还可以帮助患者改善脑部功能，比如提高记忆力，增强认知能力，降低压力等。
EEG基本知识培训医学课件
Theta波 4－7
100－150 顶叶和颞叶 睡眠
Delta 波 0.5－3 20－200 额和颞叶 深睡
人在入睡过程中脑电图变化
兴奋 放松 昏昏欲睡 睡着
深睡
脑电波形成的机制
• 大量皮层N元(特别是锥体C)同步发生的突触后电 位总合引起皮层表面的电位变化；
• 同步化(α波节律): 因丘脑非特异投射活动； • 去同步化(α波 快波): 皮层兴奋加强。
感觉系统的某一部位，在给予刺激或撤消 刺激时，在脑区引起的电位变化。因此 ERP又称事件相关脑电压。
EEG与听觉ERP关系示意图
脑功能监护的优势
• 最早期的脑功能监护仪（CFM）特点 • 常见脑功能评价方法对比 • 通过监测脑皮层电活动来监护脑功能变化的优势 • 既往制约临床开展脑功能监测的因素 • 趋势图特点
• 当大脑皮层神经元的活动步调不一致时，出现高 频低幅快波，称为去同步化。如: α波阻断后出 现的β波，就是一种去同步化波。
事件相关电压（ERP）
• ERP定义:
• • 广义: 凡是外加一种特定的刺激作用于机
体，在给予刺激或撤消刺激时，在神经系 统任何部位引起的电位变化 。
• • 狭义: 凡是外加一种特定的刺激，作用于
最早期的脑功能监护仪（CFM）特点
• 早期的只有aEEG（幅度整合趋势图）一种趋势图 监护，且无原始的脑电图。无法鉴别脑功能变化 是疾病导致还是干扰所为。
• 早期的脑功能监护通道数少，不能满足全脑的监 护。现有监护高达16或32通道同时可记录或显示 其它生理参数，如: 心电、呼吸、血氧饱和度等 等。
• 皮层诱发电位(evoked cortical potential): 感 觉传入系统受刺激时,在皮层上某局限区域引出的 电位变化，与特异感觉投射系统活动有关。
脑电信号处理中的信号分析与建模
脑电信号处理中的信号分析与建模脑电（Electroencephalogram，EEG）是一种非侵入性、无创的神经电信号数据，能够反映人脑的生理和认知状态。
EEG信号的处理和分析，对于理解和研究人脑的功能与机理，以及应用于人机交互、医疗诊断等方面，具有重要的意义。
本文将介绍脑电信号处理中的信号分析与建模。
1. 信号的预处理EEG信号受到肌电噪声、眼电噪声等众多干扰，需要通过信号预处理对其进行降噪、去眼电、去肌电、去基线漂移等步骤，以提高信号的质量。
其中，去眼电和去肌电是EEG信号处理的重点。
去眼电的常用方法有经典的“广义绝经归一化（generalized least squares）”技术、白噪声源眼动去除算法、独立成分分析（independent component analysis，ICA）等；去肌电的方法包括了移动平均法，平均减法，小波变换等。
预处理结束后，就可以进行下一步的信号分析。
2. 信号分析EEG信号包含了丰富的信息和特征，不同的EEG特征反映了不同的脑功能和认知过程。
常见的EEG信号分析方法包括时域分析、频域分析、小波分析、时频分析等，这些方法都可以用来从不同角度分析EEG信号，并提取出重要的信号特征。
时域分析：包括脑电波幅度、波形、相位等时间域特征的计算和分析，可以用于检查EEG信号的时间性质；频域分析：通过对EEG信号进行傅里叶变换，把信号从时域转为频域，可以得到频域特征，如频谱分布、频带功率等，进而分析脑电信号的频谱结构；小波分析：小波分析是一种时频分析方法，可以分析EEG信号的瞬时频率，刻画信号的时变特征，并检测出突发事件等。
3. 信号建模信号建模是指对EEG信号的建模过程，通过对脑电信号进行数学模型的描述，可以更好地理解并预测脑电信号的特征和规律。
建模可以分为线性和非线性两种。
线性建模：线性建模方法适用于EEG信号的时间域和频域建模，如自回归模型（auto-regressive model）等。
EEG信号处理基础和特征讲解
自相关函数与功率谱 双谱等高阶谱
EEG信号常用统计特征
❖ 设m个电极通道采集的脑电信号表示为
x ( n ) x 1 ( n )x 2 ( n ) x m ( n ) T
❖ 其N点的采样数据为
x1(0) X x2(0)
xm(0)
x1(1) x2(1)
xm(1)
x1(N1) x2(N1)
i E [ x i( n ) ] N 1 N k 0 1 x i( k ) N N 1 ( N 1 1 N k 0 2 x i( k ) ) N 1 x i( N 1 )
i(n)nn 1i(n1)1 nxi(n)
平稳EEG信号时序特征
❖ 自相关函数 i(k ) E [x i(n )x i(n k ) ]N 1N n k 0 1 x i(n )x i(n k )
❖ 多维AR模型：对应多通道
p
mp
yi(n) aikyi(nk) ajkyj(nk)xi(n)
k 1
j 1k 1
ji
由模型化神经元活动产生EEG信号
❖ AR模型 ❖ ARMA模型
由模型化神经元活动产生EEG信号
❖ AR模型
EEG信号常用统计特征
❖ 随机变量或向量统计量
均值、方差、协方差与相关系数矩阵 偏度(skewness)： 峭度或峰度(kurtosis)：
EEG信号处理基础和特征讲解
❖ EEG信号模型 ❖ EEG信号特征
EEG信号的特点
❖ 随机信号 ❖ 非平稳 ❖ 非线性 ❖ 非高斯过程
EEG信号模型
❖ 基于神经元的生化物理模型
Hodgkin and Huxley 模型 Morris–Lecar 模型
脑电图学的基本知识
4. 生物及化学因素影响
a.氧气: 低氧或缺氧症时,脑电图无变化->周期 振幅稍变小->振幅增大 波形的不规则性↑-> 振幅明显增大,出现θ,δ波.
b.CO2: 血CO2↓,波幅显著升高,α波变慢->慢 波
c.糖: 血糖 ↓,振幅增大,周期变短.
d.体温: 体温升高使脑皮层细胞代谢增加,节律 增快;与脑无关的疾患引起的发热, 脑电图无明 显改变.
Ⅳ期：不易唤醒,肌张力低下,无眼球活动,心 率,代谢及体温继续下降,生长激素分泌增加
EEG:2Hz或更慢的δ波进一步增加,达50% 以上,有K复合波。
2. REM 睡眠
偶有活动,肌张力低下,出现快速水平性眼 球活动,80%有可回忆的生动梦境,心率比 NREM增加,血压,心率,体温,代谢率增高,脑 血流量增加,呼吸不规则,男性可出现阴茎 勃起,很难唤醒。
４．尖波：时限为８０～２００ms,波形如 锯齿；其上升支陡峭而下降支略倾斜，像 一个直角三角形。位相可以是正性、负性 或双相形。
临床意义与棘波相似，也是意味着皮层神 经元兴奋性增高，与局限性癫痫、脑血管 病、脑炎以及脑外伤后疤痕形成等疾病有 关。
5。棘慢波综合：是一个棘波和一个慢波组成的复合玻； 棘波时限20 ～ 80ms，慢波时限200 ～ 500ms；波幅 200 ～ 500 V。
经节细胞层（6）梭形或多形细胞层
二.脑波形成的生理基础
----脑电活动是由垂直方向的锥体神经元与它 们的顶树突的突触后电位产生的。
第二章 脑电图的总论
第一节 脑电图的一般性质和分类
一. 脑电图的基本特 征
•周期: 在正弦波现象中把一个波与下 一个波之间的距离用时间表示
•振幅: 由基线到波顶或波底的距离.
脑电图基础知识
脑电图在神经科学中的应用拓展
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。
03
脑电图还可以监测抗癫痫药物对脑电活动的影响，评估治疗效果和调整药物剂量。
意识障碍是指人脑对外界刺激没有反应或反应减弱的状态，如昏迷、植物状态等。
脑电图可以评估意识障碍患者的意识状态、病情演变和预后判断。
通过脑电图监测，可以了解患者大脑的电活动情况，判断意识障碍的程度、持续时间和发展趋势，为制定治疗方案提供依据。
xx年xx月xx日
脑电图基础知识
脑电图简介脑电图基础原理脑电图分析方法和指标脑电图在临床上的应用脑电图的干扰和局限性脑电图未来发展趋势和前景
contents
目录
脑电图简介
01
脑电图（EEG）是一种用于记录和观察大脑电活动的非侵入性技术。通过在头部放置电极，可以测量大脑不同区域的电位差，从而获取脑电活动的信息。
正常脑电图波形包括三相波、正弦波、方波和锐波等。
正常脑电图的幅度范围为20-100μV。
脑电图分析方法和指标
03
脑电图信号的频率分析
脑电图信号的幅度分析
脑电图信号的波形分析
脑电图静态分析
脑电图动态分析
脑电图信号的时间变化
研究脑电图信号在不同时间点上的变化规律。
脑电图信号的空间分布
分析脑电图信号在不同脑区的分布情况。
干扰因素及处理方法
运动干扰
患者的头部运动和肌肉电活动可能干扰脑电图信号。处理方法是在采集时尽量保持头部和身体静止，并使用滤波技术去除肌肉电活动。
脑电信号处理中的信号分解算法研究
脑电信号处理中的信号分解算法研究一、引言近年来，脑机接口技术（BCI）在医疗和助残等领域得到了广泛的应用。
其中，脑电信号处理（EEG Processing）是脑机接口技术中的关键技术之一。
信号分解算法是EEG信号处理中的重要技术之一，本文将对目前信号分解算法的发展现状和应用进行详细探讨，以期为脑机接口的进一步发展提供参考。
二、信号分解算法原理信号分解算法主要采用信号分解技术，将复杂的信号分解成多个简单的部分，以便对每个部分进行独立的分析和处理。
常见的信号分解算法包括小波变换、独立成分分析（ICA）、奇异值分解（SVD）等。
1.小波变换小波变换是一种优秀的信号分解算法，可以将信号分解成不同的频率和时间分辨率。
小波变换具有良好的局部特性和高效的计算速度等优点，因此在EEG信号处理中被广泛应用。
2.独立成分分析（ICA）独立成分分析是一种基于统计学的信号分解算法，通过分离多个独立成分来实现信号的分解处理。
ICA算法可用于分析多种类型的信号，包括语音、图像、脑电信号等。
在脑电信号处理中，ICA算法可以将原始的复杂信号分解成多个独立成分，以便对每个成分进行独立的分析和处理。
3.奇异值分解（SVD）奇异值分解是一种基于矩阵分解的信号分解算法，主要用于信号处理、图像压缩等领域。
通过对原始信号进行奇异值分解，可以将信号分解成多个线性组合的基向量，以便对每个基向量进行独立的分析和处理。
三、信号分解算法在脑电信号处理中的应用1.脑电信号分类脑电信号分类是脑机接口技术中的重要环节之一。
通过对EEG 信号进行信号分解处理，可以将复杂的EEG信号分解成多个简单的部分，以便对每个部分进行独立的分类分析。
例如，可以将脑电信号分解成多个频段，然后对不同频段的信号进行分类分析，以便研究脑电信号在人类认知、情感与行为等方面的表现。
2.脑电信号去噪脑电信号中常包含各种噪声，例如眼动、心电等干扰噪声，这对脑机接口技术的应用带来了很大的困难。
医学信号处理中的脑电信号分析与特征提取
医学信号处理中的脑电信号分析与特征提取脑电信号（EEG）是一种记录大脑活动的生理信号，具有重要的临床应用价值。
医学信号处理中的脑电信号分析与特征提取是一项关键任务，旨在从脑电信号中提取有用的信息，并对脑功能的异常进行诊断与监测。
本文将介绍脑电信号的基本原理、分析技术和特征提取方法。
脑电信号是通过电极在头皮上记录下来的一系列电流变化，这些变化反映了大脑中神经元的电活动。
脑电信号具有高时间分辨率和低成本的特点，因此在临床和研究中被广泛应用于脑功能研究、睡眠障碍等领域。
脑电信号的分析通常包括预处理、特征提取和分类等步骤。
首先，预处理是清洗脑电信号的一个重要步骤。
在实际记录中，脑电信号受到各种干扰，例如电极接触不良、肌电干扰、眼电干扰等。
预处理的目标是去除这些干扰，以获得干净的信号。
常用的预处理方法包括滤波、伪迹去除和去除噪声等。
滤波是预处理过程中常用的一种方法，它通过选择合适的滤波器将信号中不需要的频率成分去除。
常用的滤波技术包括带通滤波、带阻滤波、带通滤波器组合等。
带通滤波去除频带外的成分，而带阻滤波则去除特定频带内的成分。
根据信号的特性和分析任务需求，选择合适的滤波方法对脑电信号进行处理。
伪迹去除是另一种重要的预处理方法，其目标是去除来自外部干扰源的信号成分。
常见的伪迹包括电源线干扰、电磁辐射干扰等。
伪迹去除方法包括基于模型的方法和基于滑动平均的方法。
基于模型的方法利用数学模型对伪迹进行建模，并通过相减或消除等方式去除它们。
而基于滑动平均的方法则是通过对信号进行平均处理，使干扰信号在平均过程中被抵消。
去除噪声也是预处理的一个重要步骤。
噪声是通过不完美的电极和信号放大器引入的，通常包括背景噪声和伪噪声。
常用的去噪方法包括小波去噪、自适应去噪和陷波滤波等。
小波去噪利用小波变换将信号分解为不同频带的子信号，然后去除包含噪声的子信号，最后再重构信号。
自适应去噪方法则通过估计信号和噪声的统计特性，对信号进行去噪。
eeg信号的5层小波分解
eeg信号的5层小波分解标题：用5层小波分解解读脑电信号的奇妙之旅引言：脑电信号（EEG）作为一种重要的生物电信号，能够反映出人类大脑活动的变化。
通过对EEG信号进行5层小波分解，我们可以深入解读其中的奥秘。
本文将以人类的视角，带你踏上一场关于脑电信号的奇妙之旅。
第一层小波分解：探寻大脑的基频节律大脑活动中最为基础的频率是基频节律，它主要体现在EEG信号的第一层小波分解中。
基频节律的变化可以反映出大脑的不同状态，如清醒、放松或专注。
通过观察第一层小波分解结果，我们可以了解到人脑在不同活动状态下的表现。
第二层小波分解：揭示大脑的α节律α节律是指EEG信号中频率在8-13Hz之间的波动，它与大脑的放松状态密切相关。
通过第二层小波分解，我们可以清晰地观察到α节律的变化。
当我们处于放松状态时，α节律会增强，而在专注或激动时则会减弱。
这一层小波分解结果可以帮助我们分析人脑的情绪状态以及认知能力的变化。
第三层小波分解：解读大脑的β节律β节律是指EEG信号中频率在13-30Hz之间的波动，它与大脑的活跃状态密切相关。
通过第三层小波分解，我们可以观察到β节律的变化规律。
当我们面临挑战或需要高度集中注意力时，β节律会增强，而在放松或休息时则会减弱。
这一层小波分解结果可以帮助我们了解人脑在不同任务下的表现差异。
第四层小波分解：洞察大脑的γ节律γ节律是指EEG信号中频率在30Hz以上的高频波动，它与大脑的信息加工能力密切相关。
通过第四层小波分解，我们可以观察到γ节律的变化。
当我们需要进行高度认知活动时，γ节律会增强，而在休息或睡眠时则会减弱。
这一层小波分解结果可以帮助我们了解人脑的学习、记忆以及创造力等高级认知功能。
第五层小波分解：发现大脑的细节特征第五层小波分解是对EEG信号的进一步细分，可以更加精确地分析大脑的细节特征。
通过观察第五层小波分解结果，我们可以发现一些潜在的异常波形，如突发的电压峰值或者不规则的波动。
《EEG信号基础》课件
信号分类：根据信号特征进行分类，如脑电图、心电图等 信号识别：根据信号特征进行识别，如脑电图、心电图等 信号处理方法：包括滤波、降噪、特征提取等 应用领域：医疗、科研、教育等
EEG信号的应用研 究
脑机接口技术是一种将大脑信号转化为计算机可识别的信号的技术
发电活动
自发电活动： 大脑皮层神经 元在没有外部 刺激的情况下 产生的电活动
诱发电活动：大 脑皮层神经元在 外部刺激作用下 产生的电活动， 如视觉、听觉、
运动等刺激
采集设备：包括电极、放大器、滤波器等 采集方式：非侵入式或侵入式 采集时间：根据实验需求确定 数据处理：包括滤波、去噪、特征提取等
分类：根据频率分为α、β、 θ、δ波
神经元：产生脑电活动的基本 单位
突触：神经元之间的连接点， 传递神经冲动
神经纤维：神经元之间的连接 通道，传递神经冲动
神经环路：多个神经元组成的 神经网络，实现复杂的神经功 能
脑电活动是脑功能的直接反映 脑电活动可以反映大脑的兴奋和抑制状态 脑电活动可以反映大脑的功能和结构 脑电活动可以反映大脑的疾病和损伤
EEG信号基础
汇报人：
目录
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EEG信号概述
EEG信号的生理基 础
EEG信号处理方法
EEG信号的应用研 究
EEG信号的未来发 展
添加章节标题
EEG信号概述
EEG信号：脑 电图信号，通 过记录大脑皮 层神经元的电 活动来反映大 脑的功能状态
来源：大脑皮 层神经元的电 活动，包括自 发电活动和诱
EEG信号处理方法
滤波：去除噪声和干扰信号 重采样：调整采样频率，使信号更加平滑 标准化：将信号转换为统一的单位 平滑处理：去除信号中的毛刺和波动
脑电图的基础知识课件
结果解释
结合临床知识和实验目的，对 脑电图结果进行解释，为临床 诊断和治疗提供依据。
04
CATALOGUE
脑电图在临床诊断中的应用
癫痫的诊断和分类
癫痫是脑电图在临床中应用最广泛的 领域之一。脑电图能够检测到脑部异 常放电，帮助医生确诊癫痫并对其进 行分类。
02
脑电图是神经电生理学的重要检 测手段，用于研究大脑功能和诊 断癫痫、脑部疾病等。
脑电图的原理
大脑中的神经元通过电化学信号传递信息，这些电化学信号会产生微弱的电流。
当电极放置在头皮上时，可以检测到这些微弱的电流，并通过放大器将信号放大， 记录为脑电图。
脑电图的波形、频率和幅度等特征反映了大脑的功能状态。
脑电图信号处理算法的创新
利用人工智能和机器学习技术，开发新型脑电图信号处理算法，提 高信号解析能力和准确性。
脑电图与其他神经影像技术的结合应用
脑电图与磁共振成像（MRI）的结合
通过MRI的高分辨率结构成像与脑电图的功能成像相结合，更全面地揭示大脑活动和功能 连接。
脑电图与正电子发射断层扫描（PET）的结合
的枕叶部位。
频率为14-30Hz，通常 在大脑皮层活跃时出现。
频率为30-80Hz，与认 知功能和注意力集中有关。
频率为0.5-3Hz，主要 出现在婴儿和成年人的
深睡眠阶段。
脑电图的节律和频率
节律
指脑电波的规律性波动，如快波和慢 波。
频率
指脑电波的频率范围，如阿尔法、贝 塔、伽马等。
脑电图的异常波型
脑电图的干扰和伪迹处理
干扰来源
伪迹识别与去除
外部电磁干扰、肌电干扰、眼动干扰 等。
通过算法和软件识别并去除伪迹，确 保脑电图数据的准确性和可靠性。
脑活动状态eeg信号解码方法及其应用
脑活动状态eeg信号解码方法及其应用脑电图（Electroencephalogram，简称EEG）是一种记录脑电活动的生理信号，通过电极贴附在头皮上，测量脑部神经元的电活动。
脑电信号是一种非常重要的生理信号，可以反映出人类大脑的活动状态。
近年来，随着脑科学的发展，研究人员们开始探索如何解码脑电信号，以实现对人类思维和意识的理解和控制。
脑电信号解码是指通过分析和处理脑电信号，提取出其中的信息，以了解人类的认知、情绪和运动等脑活动状态。
目前，脑电信号解码主要依靠机器学习和模式识别等方法。
首先，研究人员需要收集大量的脑电数据，并将其与特定的脑活动状态进行关联。
然后，利用机器学习算法，通过对已知脑电数据的训练，建立一个模型，可以将新的脑电信号与特定的脑活动状态进行分类和识别。
脑电信号解码的应用非常广泛。
首先，它可以用于研究人类的认知和意识。
通过解码脑电信号，研究人员可以了解人类在不同认知任务中的脑活动模式，进而揭示人类思维和意识的机制。
其次，脑电信号解码还可以用于脑机接口技术的开发。
脑机接口技术是一种将人脑与外部设备进行直接交互的技术，通过解码脑电信号，可以实现对外部设备的控制，如假肢、轮椅等。
此外，脑电信号解码还可以应用于神经反馈治疗。
通过解码脑电信号，可以实时监测人类的脑活动状态，并根据需要进行调节和干预，以改善人类的认知和情绪状态。
然而，脑电信号解码仍然面临一些挑战。
首先，脑电信号是一种非常复杂的信号，受到许多干扰因素的影响，如肌电干扰、眼电干扰等。
因此，如何准确地提取和解码脑电信号中的信息，仍然是一个难题。
其次，脑电信号解码需要大量的脑电数据进行训练，而脑电数据的采集和处理非常耗时和费力。
此外，脑电信号解码还涉及到伦理和隐私等问题，如何保护被试者的权益和隐私，也是一个需要解决的问题。
总之，脑活动状态eeg信号解码方法及其应用是一个非常有前景的研究领域。
通过解码脑电信号，可以深入了解人类的思维和意识，开发出更加智能和人性化的脑机接口技术，以及提供更加有效的神经反馈治疗方法。
【EEG基础知识扫盲】EEG中的10-20和10-10标准导联是如何确定电极位置的？
【EEG基础知识扫盲】EEG中的10-20和10-10标准导联是如何确定电极位置的？本文中对EEG研究中的10-20和10-10标准导联系统做一个详细的介绍，只当是做一个EEG基础知识的“扫盲”，希望对EEG新入门的朋友有所帮助。
10-20标准导联传统的10-20标准导联系统包含21个电极，如图1所示，可以按照如下步骤来进行21个电极的定位：1）首先在头皮表面确定两条线，第一条为鼻根（Nasion）至枕外隆凸（Inion）的前后连线，第二条为左右耳前凹之间的左右连线，这两条连线的交点处于头顶处，即为电极Cz的位置；2）鼻根至枕外隆凸的前后连线的长度设为100%，沿着鼻根至枕外隆凸的前后连线，从鼻根向后距离为10%的位置定为Fpz电极位置，从Fpz向后每隔20%的距离定义一个电极位置，从前向后依次为Fz、Cz、Pz和Oz，其中电极Oz距离枕外隆凸的长度为10%；3）左右耳前凹之间的左右连线长度同样设为100%，沿着这条左右连线，从左侧耳前凹向右距离为10%的位置定为T3电极位置，从T3向右每隔20%的距离设置一个电极，从左到右依次为C3、Cz、C4和T4，其中T4电极距离右侧耳前凹的长度为10%；4）接下来，Fpz—T3—Oz三个电极可以连接成左侧连线，同样这条连线的距离定义为100%，沿着这条Fpz—T3—Oz连线，从Fpz 向后距离为10%的地方定义为Fp1电极，从Fp1向后每隔20%为一个电极位置，依次为F7、T3、T5和O1，其中O1距离Oz的距离为10%；同样，对于右侧连线Fpz—T4—Oz，也可按照上述规则定义出Fp2、F8、T4、T6和O2各电极位置；5）最后， Fp1—C3—O1连线和 F7—Fz—F8连线的交点定义为电极F3，Fp1—C3—O1连线和T5—Pz—T6连线交点定义为P3，同理可以定义右侧的F4和P4电极。
图1[1]此外，关于电极的名称，前缀F、Fp、T、C、O、P分别表示额叶、前额叶、颞叶、中央区、枕叶和顶叶，数字后缀奇数表示左半球，而偶数表示右半球。
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用途：特异性反应可在功能上判断病变部位、病变程度。非 特异性反应可显示心理活动过程的部分阶段，了解心理疾患 动因。
上肢体感诱发电位示意
N9：臂丛电位 N13：颈髓后 角 P15:内侧丘系 /背侧丘脑 N20:体感皮层 I区原发反应 N9-N13:脊神 经后根传导 N13-N20:中枢 传导时间 P15-N20:丘脑 顶叶束传导时 间 P25-P45：继 发反应
θ波：频率为4-7Hz，振幅约为10-50μV，在困倦时， 中枢神经系统处于抑制状态时所记录的波形。
α波：频率8-13Hz，振幅20-100μV，可在头的枕部 检测到，它是节律性脑电波中最明显的波。
β波：β波频率约为13—30Hz，振幅约为5-20μV,是 一种快波，β波的出现一般意味着大脑比较兴奋。
② 继发性特异性反应：指从一级感觉区附近的皮层区记录 到的诱发电位，出现于原发性特异性反应之后的继发波 形。这些反应经多次反复刺激后，很快产生习惯化。
非特异性反应
为广泛的皮层区对刺激的反应，不论其感觉刺激的形式 如何，都可获得同样的反应，它们广泛分布于额及颞区， 受意识影响。临床上用于神经心理学检测。
用置于头皮表面的电极探测各点的电势差 随时间的变化（EEG）。
头皮电极测量的电势差变化是大量脑细胞 叠加的结果。
极脑电记录
活动位置
+ _
+
vo
_
参考位置
双极脑电记录
记录两个活动位置电位的差
+
_
+
vo
_
电极的安放：10-20导联系统
更多的导联系统
如何放置电极
皮下针电极：医院用于诱发电位等的检测 表面湿电极：带电极帽，电极灌注导电膏 表面干电极：带电极帽
自发脑电的时域与频域波形
normal signal
0 – 1000 Hz
theta band
4 – 8 Hz
alpha band
8 – 12 Hz
beta band
13 – 30 Hz
gamma band
30 – 100 Hz
诱发电位
定义：分别采用脉冲电流、闪光或变化的图象、连 续声音作为刺激源诱发的神经动作电位或突触后电 位。
大脑的结构
人的大脑(Brain)包括左、右两个半球及连接两个半 球的部分。
大脑半球被覆灰质，称大脑皮质，其深部为白质， 或称为髓质。大脑两半球间由巨束纤维（胼胝体， corpus callosum）相连。
脑主要包括大脑、间脑、小脑、中脑、脑桥及延髓 等六个部分。
原始分区 再分区
主要部位
功能
前脑
端脑
嗅脑 rhinencephalon
嗅觉中枢
forebrain （大脑）
基底神经节 basal ganglia 运动控制
rtex 高级功能
间脑
丘脑
感觉传入冲动传向大脑皮质
diencephalon thalamus
的中继站，粗浅感觉分析
下丘脑 hypothalamus
髓脑
延髓
基本生命中枢，感觉核，网
myelencephalo medulla oblongata
状激活系统
n
原始神经管 神经管
脊髓 spinal cord
低位中枢，基本反射活动
神经嵴
外周神经节
神经通路或换元
1．脑的表面结构
2．大脑皮层功能分区
脑电的产生与测量
在大脑活动时，大脑外层皮质细胞所产生 的生物电将随时间和空间出现变化
第一讲 EEG信号基础
主讲人：谢宏 信息工程学院
大脑的外部环境
人的大脑位于颅腔内，大脑分为左右两 半球
脑组织外的颅骨、脑膜、血管、脑脊液 和血-脑屏障等构成了脑的物理、化学 环境
正是这些理化环境的相对稳定才保证了 脑的正常生理功能
1．脑膜(meninges)：硬膜(或称韧膜)、蛛网膜和软膜 3层组成。
2．脑脊液 脑脊液是一种比重低而清晰的液体，含有较多的
电解质(氯化纳、氯化钾、氯化钙等)，及少量的蛋白 质和葡萄糖。
3．脑屏障 血—脑屏障(blood brain barrier) 血—脑脊液屏障(blood cerebrospinal fluid barrier) 脑脊液—脑屏障 (brain cerebrospinal fluid barrier)
strobe light flashes, elicits evoked potential +EEG:
vo:
=
“single trial”
+
_
+
vo
_
EP
+ EEG
诱发电位记录原理
皮层诱发电位的反应
特异性反应：
① 原发性特异反应：指刺激特定感受器后，从皮层一级感 觉接受区记录到的诱发电位。潜伏期和波幅除受刺激的 物理参数的影响外，很少受意识影响。波形多保持一致， 没有习惯化(多次重复刺激后反应强度减弱) 。
诱发电位特征
有一定潜伏期，潜伏期长短取决于刺激部位与记录部位的 距离、神经冲动传导速度、传导通路中神经元突触的数目 等。
由于感觉特异性投射系统有特定的传入通路和皮层代表区， 不同种类的诱发电位有特定的局限性和空间分布。
不同种类的诱发电位有一定的反应形式，并具有可重复性。
诱发电位记录示意图
脑电波的分类
自发脑电：人的大脑皮层有自发的电活动， 其电位随时间发生变化，用电极将这种电位 波形提取出来并加以记录就可以得到脑电图。
诱发脑电：如果给机体以某种刺激后经过一 定的潜伏期，在脑的特定区域出现的电位反 应，其特点是诱发电位与刺激信号之间有严 格的时间关系。
自发脑电波形
δ波：频率为1-3.5Hz，振幅为20-200μV，在睡眠、 深度麻醉、缺氧或大脑有器质性病变时出现。
调节内脏活动
神 经 垂 体 posterior 神经内分泌功能
pituitary
松果体 pineal body
内分泌腺，褪黑素
中脑 midbrain 中脑
中脑
视觉中枢，网状激活系统， 内脏调节
菱脑
后脑（小脑） 小脑
调节躯体运动、随意运动
hindbrain
cerebellum 脑桥 pons
网状激活系统，内脏控制
常用的诱发电位
视觉诱发电位(pattern reversal visual evoked potential，
PR-VEP),
脑干听觉诱发电位(brain stem auditory evoked potential，
BAEP)
体感诱发电位(somatosensory evoked potential，SEP)。