快速入门脑机接口：BCI基础(二)
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组成成分
脑活动
神经系统由两个主要部分组成：中枢神经系统和周围神经系统。大脑是中枢神经系统的主要器官，它包含约1000亿个神经元和数万亿个称为神经胶质细胞。大脑由三个主要部分组成：大脑(或皮层)，小脑和脑干。
图片来源于[18]
大脑皮层(或大脑)分为四个主要部分，称为脑叶：额叶，顶叶，颞叶和枕叶。
图片来源于[19]
大脑不断产生电信号。头部的颅骨和皮肤是非常好的电绝缘体，因此很难从单个神经元记录下来。但是，当大量神经元同时做相同的事情时，可以通过将电极放在头皮表面上来观察活动。
神经细胞->对刺激做出反应并在远距离传输信息
轴突->长圆柱体，可以传递电脉冲，在脊椎动物中可以长几米。在人类中，从百分之一毫米到超过一米。轴突转运系统，用于输送蛋白质
树突状细胞->与其他细胞的轴突或树突状细胞连接-接收来自其他神经的冲动或将信号传递给其他神经。
细胞体->单核，包含大部分神经细胞代谢
胶质细胞-位于神经元之间
图片来源于[20]
在人脑中，每条神经都与大约10000条其他神经相连，主要是通过树突状连接。[21]
当神经元交流时，会产生电流：电信号沿着轴突或树突传输。轴突末端的电信号被转换为化学信号，轴突释放出称为神经递质的化学信使。神经递质通过突触到达树突，然后转换回电信号。
电流离开的地方是正极性，电流进入的地方是负极性。这些电流被称为初级电流，嵌入脑组织和脑液中，并到达头骨和头皮。头皮上的电压差可以被脑电图电极捕捉到。脑电图中产生的主要信号是沿上皮层树突的电压梯度。为了获得可测量的信号，成千上万平行方向的相邻树突必须同步活动。[22]通过脑电图可测量的信号有：
1）沿着连接神经元的轴突的动作电位
2）电流通过突触间隙连接轴突和神经元/树突
3）沿树突从突触到神经元体的电流[23]
信号采集
在EEG-BCI中，大脑活动的电位是通过放置在头皮上的电极来测量的。电极是放置在scap上的金属盘，其位置采用国际10/20系统测量。
电极有两种主要类型：
湿电极 -使用盐溶液的凝胶。因为电距离最小，所以电导率增加。大多数由不锈钢，锡，金或银制成，并覆盖一层氯化银涂层。
在图像中，镀金的EEG电极
干电极 -更方便，更易于使用，但可能会丢失较高的频率照片
为了帮助定位，需要许多电极->帽
脑电图对于实时应用是可靠的，因为它可以每千分之一秒进行一次测量。脑电图的问题是噪音。将电极放置在头皮上，所以中间有几层，加上背景噪音和肌肉。
脑电采集工作如何进行的？
脑电图测量大脑中发生的电活动。记录的是最少两个电极之间的电压差。需要从多个电极同时记录EEG，以解释ERP。在神经元中树突的突触激发过程中，利用EEG采集电流。由于电极距离神经元很远，而且信号要穿过骨骼和头骨，所以检测到的信号很差，因此需要一个放大器来记录电流。
需要什么？
电极-通常由氯化银制成
放大器
A / D转换器
记录装置
"电极从头皮获取信号，放大器处理模拟信号以扩大EEG信号的幅度，以便A / D转换器可以更精确地数字化信号。最后，记录设备(可能是个人计算机或类似设备)存储和显示数据。"[24]
电极
如前所述，EEG中可以使用不同类型的电极，例如：一次性(干或湿)，可重复使用的盘状电极（金，银，不锈钢或锡），头带和电极帽（例如消费级电极） ，盐基电极，针状电极[25]。在1958年，已经开发了标准的电极放置系统，其中按比例距离划分头部(Jasper，1958年)。
图中：国际10-20 EEG记录系统的电极位置 [26]
最小配置由三个电极组成：有源电极，参考电极和接地电极。脑电图测量信号或有源电极与参比电极之间随时间变化的电势差。在没有脑电活动的地方很难得到参考。参考电压通常位于乳突，耳垂或鼻尖。接地电极用于测量有源点和参考点之间的差分电压。
放大器
电极所接收到的信号距离较远，并且由于需要传播的不同层而衰减。出于这个原因，需要一个放大器来将微伏提高到可以数字化的范围。信号通过1-2米长的电缆发送到放大器。不幸的是，电缆可以作为天线和拾取信号，这会干扰脑电图信号，导致噪音被放大。一些“有源”电极包括一个小型前置放大器在电极内，以避免这种噪声干扰。然而它们很大而且很昂贵，在某些情况下可能不合适。[27]
A / D转换器
A / D转换器会将放大的信号从模拟形式转换为数字形式。EEG信号的带宽限制为大约为100Hz，200Hz足以采集EEG信号。
记录装置
它可以是计算机或类似设备，将记录，存储和显示转换后的信号。
预处理
由于受噪声和伪影的影响，原始脑电图数据往往不干净。噪声和伪影主要有四个来源，分别是：
脑电图设备；
受试者和记录系统外部的电干扰；
引线和电极；
实验对象：心脏的电活动，眨眼，眼球运动，一般的肌肉运动。[29]
在额部和枕部记录中，眼睛的闪烁非常清晰，而枕部电极上的心电图(来自心电活动)则非常清晰。由于角膜和视网膜之间存在约100mV的电位差，眼球和眼皮的运动引起了电位场的变化。[30]
预处理步骤有助于从噪声和伪影中清除数据。在预处理过程中有不同的方法和步骤。例如，过滤器通常应用于数据。为了去除信号的直流分量和漂移，采用高通滤波器，通常频率截止为1Hz就足够了。通常，低通滤波器也可以用于去除信号的高频，因为在EEG中，通常不研究超过90Hz的频率。其他的方法被用来移除伪影，如眼球运动或眼睛闪烁。
经过不同的预处理步骤后，当信号中的大部分伪像和噪声都没有干扰时，记录就会在几秒钟的时间内被切断：这使我们可以从单个EEG记录中获得大量特征，并可以使用它们用于统计或应用分类器，我们将在下一部分中看到。[31]
特征提取
下一步是特征提取：信号分析和信息提取。由于EEG信号非常复杂，因此仅通过查看是不可能找到有意义的信息。然后需要应用处理算法来查找肉眼看不到的内容(例如，一个人的意图)。特征提取的方法很多，其中一些是：频带功率(BP)、脑电频带功率之间的互相关频率表示(FR)、时频表示(TFR)、Hjorth参数，参数化建模逆模型和用于P300的特定技术和VEP，例如峰值挑选(Peak picking, PP)和慢皮质电位计算(Slow cortical potentials calculation, SCP)[32]
分类
另一个可以应用于信号的步骤是应用分类算法，该信号现在大多已从伪像中清除了。使用机器学习技术，可以训练分类器来识别哪些特征属于一个或另一类。数学上，分类有助于找出受试者正在执行哪种任务(Ochoa，2002)
转换
对信号进行分类后，将结果传递给特征转换算法。此时，需要将特性转换为所需的相应动作。"例如，可以将P3电位转换为诱发它的字母的选择"，因此，在这种情况下，算法会将命令发送到反馈设备，以选择字母。
反馈装置
反馈设备接收来自转换步骤的命令。例如，它可以是计算机，信号将用于移动光标，也可以是机械臂，数据用于允许移动。
局限性
BCI的当前状态仍有许多局限性需要克服：
第一个问题是信号采集硬件。对于EEG，传感器仍有采集限制。正如我们所看到的，信号在被EEG机器获取之前要经过一段距离，而噪声和伪影正在造成重要的问题。EEG必须在各种环境下都能达到良好的性能。可靠的电极是必要的。尽管设备会产生噪音，但这项技术必须能够可靠，因为许多脑机接口是针对病人的，而病人经常被许多电子设备包围着。[33]
我们看到的最好的信号是通过侵入性技术获得的。但是，侵入性BCI也有许多限制。首先，它们仅被植入少量患者中，这出于其他原因需要进行手术。侵入性技术涉及道德伦理问题。要克服的问题很复杂：系统需要安全并且数十年保持完整，功能可靠。必须证明其长期安全性，因为植入物可能会导致感染或被人体排斥。植入物必须具有坚固，舒适，方便且不引人注目的外部元件；并轻松与高性能应用程序接口。安全性：[34]当侵入性技术被用于研究大脑时，可能没有最好的模型，因为植入到有问题或受伤的病人身上并不是理想的模型。BCI验证和传播可靠性[35]
当前对生物信号和变异性的理解
问题是难以解码信号，或者需要数月的训练，并且每个人的情况都不一样-不符合标准。信号特征的可变性导致需要用于适当功能的自适应BCI算法。尽管已知BCI的选择和调整的基本规则，但仍不清楚为什么某些BCI范例或特征对某些患者有效，而有些则无效。艾莉森(Allison)等人(在稳态视觉诱发电位–基于SSVEP的BCI领域)对所谓的"BCI demographic assessment"进行了研究，即多少人以及哪些人可能使用某种BCI。(Allison et al., 2010) and Volosyak et al. [36]
参考
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