야오더중(Yao Dezhong) 교수가 과학 연구에 참여합니다. EEG의 현재와 미래 |

안녕하세요,

저는 Xingxingxingxing입니다. 저는 Miaojun 자매입니다~

Xinyi Technology는 학자들이 배운 지식을 적용하는 방법을 더 잘 이해할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 과학 연구에서 직면하는 문제 및 기타 관련 문제를 해결하기 위해 "박사 학위 지도교수가 과학 연구를 수행하도록 안내합니다"라는 일련의 활동이 시작되었습니다.

이전 필사본에서 리홍 교수는 우수한 대학원생이 되는 방법을 소개했다. 이번 호에서는 페이버릿 테크놀로지의 "Ph.D. Supervisor Leads You to Do Scientific Research" 시리즈 활동의 두 번째 호인 "뇌 전기의 현재와 미래"를 계속해서 소개하겠습니다.

연사: 야오더중 교수

■ 전국인민대표대회 대표

■? 창장학자 석좌교수

■? 기금 수혜자

■ 중국 EEG 연합 회장

■ 중국 생체공학회 부회장

■? ​발명자

■?사천성뇌과학연구소 소장

이 문제는 주로 다음 세 부분으로 소개됩니다.

1. 인간 뇌파의 발견

1924년 한스 버거(Hans Berger)는 인간 뇌파를 발견했습니다. 그가 인간 머리 표면 EEG를 공식적으로 발표한 것은 1929년이 되어서였습니다. 또한 한스 버거(Hans Berger)는 최초로 알파파와 베타파라는 이름을 붙였으며, 뇌파검사(electroencephalography)의 약어로 EEG를 최초로 사용한 사람이기도 합니다.

2. 뇌전기의 의미와 특징

뇌가 정상적인 뇌기능 상태인지, 뇌질환 상태인지에 관계없이, 우리의 뇌가 여전히 기능하고 있는 한, 그 다음에는 신경 활동이 있습니다. 신경 활동은 머리 표면으로 전파되는 전기 신호를 생성합니다. 머리 표면에 전극을 삽입하면 뇌전도를 관찰할 수 있습니다. EEG에서는 공간 분포와 시간 경과라는 두 가지 기본 정보를 얻을 수 있습니다.

EEG의 시간 해상도는 매우 높으며, 이는 변이 기간의 샘플링 속도에 따라 매우 빠를 수 있습니다. 그러나 일반적으로 EEG의 시간 해상도는 밀리미터 수준이며 EEG는 밀리미터 수준에서 뇌 기능과 질병 사건을 추적할 수 있습니다.

EEG의 공간 해상도는 제한되어 있습니다. 이는 전극 수가 부족해서가 아니라 뇌파 신호가 뇌에서 머리 표면으로 전송된 후 저역 통과 필터링을 거친 것과 동일하기 때문에 일부 연구자들은 머리의 공간 분해능을 믿고 있습니다. 표면 EEG 레코더는 실제로 5mm 이상을 달성하기가 어렵습니다. 일반적으로 EEG의 공간 해상도는 센티미터 정도입니다. 그러므로 우리는 그것이 어느 뇌 영역에 있는지 대략적으로만 말할 수 있습니다.

3. 뇌파의 이론과 기술

뇌파의 기본 상황을 이해한 후 뇌파 연구에서는 정확히 무엇을 연구할 수 있나요? 아래 그림은 요약을 제공합니다.

신경 활동을 통해 지형과 시간 경과를 생성할 수 있습니다. 지형도를 사용하면 공간적 위치 파악을 위해 뇌의 신경 활동이 어디에 존재하는지 유추할 수 있습니다. 이를 EEG 위치 지정 문제 또는 반전 문제라고 합니다. 반대로 소스를 알면 헤드테이블의 위치를 ​​알 수 있고 전향적인 퍼포먼스가 될 것이다.

과거에는 공간적 포지셔닝이 주로 이뤄졌다. 지금은 기술이 발전하면서 이런 포지셔닝도 상대적으로 어렵다고 느끼지만, 이는 뇌의 회로 메커니즘이기도 하다. 상대적으로 어렵다. 한편, 시간 프로세스에 따라 부록 변환과 웨이블릿 분석을 수행하여 시간-주파수 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 웨이블릿 분석을 통해 "시간-주파수 특성", 즉 특정 지점의 스펙트럼 특성을 얻을 수 있습니다. 시간.

이러한 뇌파 결과를 통해 우리는 뇌의 인지 과정이나 뇌 질환을 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며, 규제 조치 및 중재 방법을 취할 수 있으므로 뇌파가 변화하여 치료할 수 있습니다. 질병을 치료하거나 인지 능력을 향상시킵니다.

결론적으로 뇌파와 관련된 기술적인 문제는 자극, 감각, 부위, 스펙트럼이라는 4S로 표현될 수 있습니다. 동시에 어디서, 언제, 무엇을, 왜라는 4W로 대표되는 네 가지 과학적 질문도 포함되어 있습니다. 이는 뇌에서 언제, 어디서, 무슨 일이 일어났는지, 왜 발생했는지를 나타냅니다.

4. 뇌파 기술의 주요 사건

뇌파의 역사는 다음과 같다.

5. 뇌파 ERP 유도의 가치

인지 심리학에서 초기 행동 연구는 두 가지 매개변수, 즉 정확성과 반응 시간에 더 많은 관심을 기울였습니다.

ERP를 심리학에 적용하면 인지 과정을 더 정확하게 표현한 것이라고 생각하면서 21세기 대응이라고 부르는 사람들도 있습니다. 왜냐하면 행동 연구에서의 반응은 뇌가 반응한 후 말초 신경으로 전달한 다음 손이 버튼을 눌러 반응하는 것이기 때문에 상대적으로 느리기 때문입니다. ERP를 통해 우리는 뇌에서 뇌파 사건이 언제 일어났는지 알 수 있다. ERP는 머리 표면의 2차원 공간에서의 반응 시간이라고 할 수 있는 보다 정확한 뇌파 사건 시간을 제공한다.

6. EEG의 임상적 가치

현재 두 가지 주요 응용 분야가 있습니다. 하나는 비정상적인 뇌 전기 및 행동 이상을 포함한 간질 진단 기준입니다. 단계 EEG 특성은 수면 단계를 결정하는 기본 기반이 됩니다.

위의 설명을 통해 뇌파검사(ERP/EEG)의 특징은 무엇인가요?

첫째, 시간 해상도가 매우 높습니다(높은 시간 해상도).

둘째, EEG 측정기는 휴대 가능합니다(휴대용).

셋째, 매우 저렴합니다. (아주 저렴함) 일부 국산 EEG 장비는 3~4천 위안에 구입할 수 있습니다.

넷째, 신경 활동을 직접적으로 반영합니다.

다섯째, 비침습적이며 뇌에서 생성된 신호를 수신합니다. ;

여섯째, 제한은 낮은 공간 해상도(제한된 공간 해상도)입니다.

어쨌든 뇌파검사(ERP/EEG)의 장점은 뇌를 관찰할 때 대체불가한 기술이라고 판단한다.

1. EEG 파워 스펙트럼 분석

EEG 파워 스펙트럼 분석은 여전히 ​​EEG 애플리케이션에서 가장 중요한 측면입니다.

컴퓨터가 없던 1938년 초, Grass와 Gibbs(1938)는 기계적 주파수 분석을 사용하여 여러 상태의 전력 스펙트럼에 차이를 만들었습니다. 눈을 감으면 알파파의 진폭이 매우 강하고, 눈을 뜨고 읽으면 알파파의 진폭이 더욱 낮아집니다. 알파파는 뇌의 이완 상태를 나타내는 매개변수로 간주될 수 있으며 인지 작업에 따라 점차 감소합니다. 전력 스펙트럼 분석을 기반으로 많은 매개변수를 정량적으로 도출할 수 있습니다.

그러나 전력 스펙트럼 분석은 기준 레벨 분석의 영향을 매우 분명하게 받습니다.

아래 그림은 파워 스펙트럼 분석 결과입니다. 알파파는 2개의 주파수 대역(7.5~9.5Hz, 10.0~12.5Hz)으로 구분됩니다. 왼쪽 귀를 기준으로 사용하면 파워 스펙트럼이 오른쪽 끝으로 편향됩니다. 연결된 귀를 사용하면 귀 근처의 신호가 차감되므로 파워 스펙트럼이 위쪽으로 이동합니다. 평균 기준(AR)을 사용할 경우 신호가 싱크되고 전체 신호 부분이 변경되므로 실제 결과는 제로 기준(REST)이 되어야 합니다. 이를 통해 선택한 기준 전극이 부적절할 경우 얻은 결과가 크게 달라질 수 있음을 알 수 있습니다. 현재 이상적인 기준 전극으로 인식되는 제로 기준을 사용하는 것이 좋습니다.

2. 뇌파 네트워크 분석

1) 네트워크 차이로 인문계와 이과계 학생 구분 가능

왼쪽 그림은 눈을 감은 휴식 상태를 나타냅니다. , 빨간색 선은 교양을 나타냅니다. 이과 학생의 연결이 이과 학생의 연결보다 훨씬 더 강합니다. 파란색 선은 문과 학생의 연결보다 이과 학생의 연결이 훨씬 더 강하다는 것을 나타내며 파란색 선은 하나만 있습니다. 그러나 논리 연산 작업 상태에서는 많은 빨간색 선이 파란색 선으로 바뀌었는데, 이는 과학의 가치를 반영합니다.

2) 네트워크 차이는 상상의 뇌-컴퓨터 인터페이스를 실행하는 능력을 예측할 수 있습니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스는 좋은 알고리즘과 좋은 주제라는 두 가지 측면에 달려 있습니다.

예를 들어 운동상상력 측면에서 어떤 피험자는 무작위 수준의 100%에 도달하는 반면, 어떤 피험자는 무작위 수준에 도달하지 못하는 경우가 있는데, 이러한 차이가 발생하는 정확한 원인은 무엇일까요? 단순히 뇌가 다르다고 할 수 있는데, 정확히 무엇이 다른 걸까요? 뇌에서 보내는 뇌파 신호를 보면 같은지 알 수 있습니다. 연구 결과, 뇌 컴퓨터 네트워크의 효율성이 피험자의 운동 상상력을 예측할 수 있는 것으로 나타났습니다. 네트워크 효율성이 높을수록 피험자의 운동 상상력이 강해집니다.

3) 뇌 네트워크 분석은 기준 전극의 영향을 받습니다.

제로 기준 네트워크와 제로 기준 네트워크만 있는 경우 동일한 데이터 세트가 다릅니다. 네트워크는 실제와 다를 것입니다. 네트워크는 일관성이 있으며 이는 기준 전극이 매우 중요하다는 것을 다시 한 번 말해줍니다.

4) 뇌파 네트워크 분석은 아티팩트 간섭의 영향을 받습니다

뇌 네트워크 분석은 잡음의 영향을 크게 받는데, 더 좋은 방법이 있다면 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

3. 유발뇌파 차이파 분석

1) 유도뇌파 연구에서는 차분파 분석이 일반적으로 사용된다

예를 들어 정상인과 정신질환자 차이파동은 서로 다르며, 차이파동 분석은 심리학 연구에 매우 유용합니다.

2) 차분파 분석은 기준 전극의 영향을 받습니다

피험자에게 시각적 자극과 청각 자극이 동시에 주어지는 경우도 있습니다. 시각적 자극, 다른 경우에는 청각 자극에만 주의를 기울이도록 요청했습니다.

이 두 경우의 차이파 분포의 경우 연결 귀(LM)를 기준 전극으로 사용하는 경우 평균 기준(AR)이 다음과 같을 때 차이파는 주로 전두엽에 있습니다. 기준 전극으로 사용된 경우 차이 파동은 전두엽과 후두엽에 있지만 기준이 0인 경우(REST) ​​차이 파동은 후두엽에 있습니다.

동일한 실험에서 서로 다른 기준 전극을 사용하여 세 가지 결과를 얻었습니다. 대뇌피질의 차파의 소스 분포와 결합하여 제로 기준의 결과가 올바른 것으로 나타났습니다.

4. 뇌파 영상 분석

뇌파 연구의 중요한 측면은 머리 표면에서 관찰되는 현상이 뇌의 어느 영역에서 발생하는지 아는 것입니다.

뇌 내부에서 일어나는 일을 뇌 표면에서 찾아내는 것을 역뇌전기 문제라고 합니다. 이 문제는 수학과 물리학에서 흔히 볼 수 있는 문제입니다. 뇌는 동일한 머리 표면 EEG를 생성합니다.

심리학 및 임상 연구에서 뇌 전기 역 문제를 해결하는 유일한 방법은 다양한 가정과 제약을 도입하는 것입니다.

5. 동시 뇌파-자기공명영상

자기공명영상은 역뇌파 문제에 대한 제약 정보로 사용될 수 있으므로 다음과 같은 몇 가지 방법이 개발되었습니다. Eigenspace Maximum Information Canonical Correlation Analysis(emiCCA)는 EEG-MR의 선형 및 비선형 상관 성분을 동시에 얻는 것입니다. NESOI(자기 공명 네트워크 정보 제한 뇌전도 역법)도 있습니다.

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6. 개방형 기술 시대

1) EEG/ERP 제로 참조 소프트웨어(REST) ​​​​

요즘에는 EEG 기술은 개방형 추세에 따라 많은 방법과 기술이 오픈 소스 소프트웨어가 되어 모든 사람이 무료로 사용할 수 있도록 인터넷에 게시되었습니다. EEG Zero Reference 소프트웨어는 몇 년 전에 오픈 소스 소프트웨어가 되었으며 REST는 EEGLAB에서 직접 사용할 수 있습니다.

2) 동기식 EEG-MRI 분석 기술 소프트웨어(NIT)

동기식 EEG-MRI 분석 알고리즘도 오픈 소스 소프트웨어가 되었습니다. 이 소프트웨어에는 기본 기능이라는 세 가지 주요 모듈이 포함되어 있습니다. MRI, 기본 EEG 처리 및 EEG-fMRI 융합 모듈.

소프트웨어 설명 문서:

Dong 외, Frontiers inNeuroinform, 2018.

1. 광대역 EEG 정보 마이닝

국제 A 매우 유명한 뇌파 기술 서적인 '뇌파검사'에서는 21세기의 뇌파를 언급하고 있습니다. 책에서는 0.3Hz~80Hz를 현행 뇌파라고 부르는데, 21세기 뇌파는 0~1000Hz, 즉 초저주파(0~0.3Hz)와 초고주파(80~1000Hz)의 뇌파이다. 현재는 물론 앞으로도 열심히 탐구해야 한다는 신호입니다. 앞으로도 광대역 뇌파 기술은 다양한 분야에 적용될 것으로 예상됩니다.

2.qEEG2.0

qEEG2.0은 제로 기준을 기반으로 하는 다중 매개변수 정량적 EEG 연구 및 애플리케이션입니다.

컴퓨터가 출현하기 전에는 뇌파에 대한 파워 스펙트럼 분석이 수행되었습니다. 컴퓨터의 출현 이후 더 많은 응용 프로그램이 개발되었으며 이는 모두 정량적 EEG로 간주될 수 있습니다.

그러나 아직까지 정량적 뇌파의 활용은 그리 이상적이지 않으며, 특히 임상 현장에서는 아직도 대부분의 사람들이 눈으로 보면서 뇌파를 사용하고 있으며, 정량적 뇌파는 거의 사용되지 않고 있다. 이는 주로 정량적 뇌파의 표준화가 미흡하고, 처리 방법 및 사용되는 기준 전극에 대한 통일된 표준이 없어 검사-재검사 신뢰도가 부족하기 때문입니다.

3. 전산 신경과학 모델

동시에 EEG의 발전 방향은 단지 데이터 기반 분석이 아닐 수도 있습니다. 미래. 예를 들어, 피질-시상-기저핵 회로 모델은 일반 간질의 시작과 종료를 감지하는 데 사용될 수 있습니다.

4. 뇌파 인과 네트워크 모델

위에서 언급한 뇌 네트워크는 주로 기능적 네트워크로, 두 전극 사이의 상관관계만 설명하고 인과관계는 포함하지 않습니다. 향후 개발방향은 뇌파의 인과관계망을 연구하는 것일 수도 있다. 현재 자기공명영상의 인과관계망은 있으나 시간해상도가 높지 않고, 뇌파의 시간해상도가 높기 때문에 뇌파 인과관계망 모델을 개발하게 된다. 값이 더 정확해집니다.

5. 클라우드 뇌 과학의 물결

국제 뇌 과학의 발전은 점차 개방형 과학으로 변하고 있으며 많은 데이터 기술 소프트웨어가 오픈 소스입니다. 2017년에는 클라우드를 통한 협업을 위해 국제뇌연구소를 설립했다. 미래에는 엔지니어와 과학자를 잘 연결할 수 있는 클라우드 두뇌 과학이 점차 등장하여 엔지니어의 방법이 과학자의 문제 연구와 결합되고 클라우드에서 공유 협력을 달성할 수 있습니다.

오늘의 나눔은 여기까지입니다! 더 자세한 내용은 배경 영상 링크를 통해 확인하실 수 있습니다!

생방송 행사 주제: 선호하는 기술 "박사 지도교수가 과학 연구를 하도록 안내합니다" 생방송 주간

생방송 강의 제목: 뇌의 현재와 미래 power

앵커 연설자: China EEG Alliance 회장 Yao Dezhong 교수. 중국 생의학 공학회 부회장, EEG Zero Reference Technology(REST)의 발명자, 쓰촨성 뇌 과학 및 뇌 영감 지능 연구소 회장.

생방송 주최 : Shanghai Xinyi Electronic Technology Co., Ltd.

이번 호에서는 주로 EEG 기술의 의미, EEG 기술의 현재 상황 및 EEG 기술의 미래에 대해 설명합니다. . 도움이 되었으면 좋겠습니다. 모두 도와주세요! 또한 지원과 Yao Dezhong 교수의 강의에 대해 "Xinyi Technology"에 매우 감사드립니다.

구성/조판: 상

교정: 묘준 자매