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高密度脑电图的几点优势

High EEG

Posted by 陈锐CR on July 29, 2020 | 阅读

使用高密度脑电图的几点优势

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在脑电图的发展中,从最开始的从动物身上发现电流信号到1924年德国Jena大学精神科教授Hans Berger首次对人的脑电图进行了测量和描述。他当时是仅通过2根白金针状电极从患者头部插入大脑皮层,在人脑上发现了并成功记录到了有规则的电活动。在后来的进程研究中,脑电图慢慢的改进,在1948年制造了8导脑电图仪器,此后还有12、16、21、32等多导通过脑电图,更不要现在的64、128、256导设备了。随着计算机技术的发展,在1958年还研制出了诱发电位设备,也就是我们研究中常说的事件相关电位设备(ERPs),它也是极大的推进了脑电图技术的发展,在近年来,由美国和德国借助计算机技术对脑电图进行分析例如功率谱、脑电地形图以及时频分析等,还有偶极子算法、微状态等。

在脑电图历史的发展进程中,我们可以发现多导联设备是脑电图发展的需要,在我们通常所使用到的几种脑科学技术中,EEG、fNIRS、fMRI技术中,我们的理解是EEG的优势在于时间分辨率高而空间分辨率差,对于空间分辨率差的原因,我想这就是高密度导联存在的意义。

高密度导联的几点优势:

1、足够的空间分辨率

传统的脑电图可能只有几个导联,空间分布非常大导致分辨率差,在传统的10-20系统中,仅仅只有21个导联,这对于当前的研究需求是远远不够的,在先前的研究中,已有研究表明EEG信号的空间采样只有达到1-2cm才能确保不丢失信号,要保证达到这样的空间采样,就需要高密度导联来进行空间采样。

Malmivuo, J. & Plonsey, R. (1995). Bioelectromagnetism. New York: Oxford University Press.

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Ryynanen, O. R., Hyttinen, J. A., & Malmivuo, J. A. (2006). Effect of measurement noise and electrode density on the spatial resolution of cortical potential distribution with different resistivity values for the skull. IEEE Trans Biomed Eng, 53(9),1851-1858.

Srinivasan, R., Tucker, D. M., & Murias, M. (1998). Estimating the spatial Nyquist of the human EEG. Behavioral Research Methods, Instruments,; Computers, 30, 8-19.

2、预处理方法的准确性

EEG信号旨在记录头皮表面的电信号活动,来评估由大脑引起的电位活动。但是要获得比较干净的信号,在一般情况下,都需要进行EEG信号的预处理过程,在此过程中我们通常会经过的预处理步骤,重参考、伪迹剔除等。

重参考:

在此步骤中最重要的重参考是需要找到零参考电位。在EEG采集中,每个电极上记录的电压时相对于其它电极上记录的电压差值的。从理论上讲,在线采集时参考可以在任何地方,但需要仔细选择参考,因为参考电极中的任何信息都会反映在其它电极信息中。在通常情况下,我们会将乳突作为参考电极,因为乳突在距离电极很近的同时,会记录较少的来自大脑的信号,信号接近于零信号。但是不幸的是,虽然记录的信号很少但也确实会包含一些神经信号,这意味着乳突也不是理想的参考。对于高密度脑电图(100多个电极),通常会选择所有电极上的平均值作为参考。这是因为这可能是最接近固有(零)值的方法,平均参考的方法是消除原有参考电极变化所造成的误差影响,将所有电极信号进行总和平均获得一个固有值。

我们可以想象一下,将头部当做一个球体,在头部的中央放置一个偶极子(即放电源),这样在头部全部放上电极来进行信号采集,然后将采集下来的数据进行总和,理论上这样获取的值应该是零值。这样的话,所有的电极就不会受到其它电极的影响。

伪迹剔除:

eeg信号非常的敏感,除了记录大脑发出的电信号外,脑电图还将记录非大脑活动的信号,由非大脑活动产生的信号我们称之为伪迹,可根据其生理性和非生理性进行划分,生理性包括心脏跳动、眨眼等,非生理性包括电磁干扰(50/60Hz),电极问题等。在19至21个通道的常规EEG中,建立伪迹识别是依据数据内表现一致的信号特征,从而将事件识别为伪迹。但是,对于EGI设备至少有128个通道的高密度脑电图,电极会更密集地填充头部表面,包括常规脑电图未覆盖的区域,例如在斜面线下方(面部),其结果是高密度脑电图将获得更多的电信号信息。更重要的是,在任何给定的时刻,更高密度的电极描述了头皮上更多的电场,从而可以更准确地解释事件,无论是伪迹还是大脑活动信息。

3、源定位信号的准确性

传统的脑电图只能在脑部传播到头皮表面时显示其电活动,而无法估计发生源的位置。在现在的分析方法中,源定位信号也是探索大脑功能的重要指标之一。找到准确的神经元活动将是病理解剖学的重要标志。而现在验证脑部解剖结构的一种方法是通过MRI图像来评估源定位,MRI技术将是一个非常耗时的过程,现在通过高密度脑电图进行反向计算将能有效得到准确的源定位。从而给像临床上的癫痫定位或者是病理学定位的脑部功能提供更好的准确性。

Lantz, G., Grave de Peralta, R., Spinelli, L., Seeck, M., & Michel, C. M. (2003). Epileptic source localization with high density EEG: how many electrodes are needed? Clin Neurophysiol, 114(1), 63-69.

Michel, C. M., Murray, M. M., Lantz, G., Gonzalez, S., Spinelli, L., & Grave de Peralta, R. (2004). EEG source imaging. Clin Neurophysiol, 115(10), 2195-2222.

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4、时间成本

在传统的32、64导电极帽上,打导电膏的时间将是20-30分钟以上,这对于高密度脑电图来说,将是一个噩梦,EGI高密度脑电图采用网状盐水帽将128、256导电极帽的准备时间降低到几分钟以内,这将时间成本来说,将是一个巨大的优势。

采用氯化钾溶液时佩戴迅速,而网状结构受力均匀舒适,更适合于针对特殊人群如病人和儿童的研究,也适合一些特殊职业的人群开展实验研究,因为电极帽佩戴舒适便捷不会对特殊被试情绪心理产生负面影响,有利于提高实验生态效度。


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本文作者:Chen Rui

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