728x90 반응형 SMALL Brain Engineering/EEG19 입체전도 (Stereoelectroencephalography) 입체전도 (Stereoelectroencephalography) 입체전도 (Stereoelectroencephalography, sEEG)는 대뇌에 전극을 삽입하여 깊이에 따른 뇌전도를 측정할 수 있는 방식이다. 치유가 힘든 뇌전증 환자에게 뇌전증 발작을 억제하려고 대증적인 목적에서 주로 삽입한다. sEEG는 발작 초점의 위치를 더 잘 파악하기 위해 뇌에 전극을 외과적으로 이식하는 것이다. 깊이에 따른 뇌 신호의 정보를 얻을 수 있어 뇌-컴퓨터 인터페이스 등 다양한 연구분야에서 사용되기도 한다. 기존의 뇌파 검사는 뇌에서 발작이 어디서 발생하는지에 대한 중요한 정보를 수집하는 데 도움이 되었지만 정확한 지점을 정확히 찾아낼 수는 없었다. 정확한 위치를 결정하려면 sEEG가 필요하다. https://w.. 2023. 12. 3. 뇌피질전도 (Electrocorticography) 뇌피질전도 (Electrocorticography) 뇌피질전도 (腦皮質電圖, Electrocorticography (ECoG), intracranial electroencephalography (iEEG))는 전극을 대뇌 피질 바로 위에 두어 뇌의 전기 신호를 측정하는 전기생리학적 측정 방법이다. 뇌전도 (EEG)가 두개골 바깥에서 전기신호를 측정하기 때문에 아무데서나 측정이 가능한 반면, ECoG는 뇌전증 환자를 위해 선별적으로 사용되며 또 두개골을 개방해야하는 까닭에 수술 중이나 수술 전에 제한적으로 측정한다. 같은 이유로 침습적 측정 방식으로 분류된다. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%87%8C%ED%94%BC%EC%A7%88%EC%A0%84%EB%8F%84 뇌피질전도 .. 2023. 12. 3. 뇌 기능 뇌전도 (Electroencephalogram) 뇌는 생물학적 매체에 대한 중앙 제어 및 데이터 처리 장치 역할을 한다. 뇌의 신경 활동은 뇌파 (EEG)와 같은 전극이나 자기뇌파 (MEG)라는 신호를 형성하는 자기 유도기를 통해 뇌 활동을 기록할 수 있는 활성 전위를 사용한다. 뇌전도 (Electroencephalogram)는 전기 (electro), 뇌 (encephalo), 기록 (gram)의 세 단어를 합친 것이다. 첫 번째 용어인 전기(electro)는 전기와 관련이 있고 두 번째 용어인 뇌 (encephalo)는 그리스어 en-kephale에서 유래한 것으로 "머리 속"을 의미하며 뇌를 의미한다. 세 번째 용어인 gram은 기록 행위를 나타낸다. 세 단어를 합치면 뇌파검사 (electroenc.. 2023. 8. 29. EEG with ML 뇌전도 (Electroencephalography) 뇌 신경 사이의 신호가 전달될 때 생기는 전기의 흐름, 두피에서 측정한 뇌의 전기적 활동 뇌-컴퓨터 인터페이스 (Brain-Computer Interface)의 주요 수단으로 사용되는 신호 뇌전도 신호의 특징 시간 자극이 주어진 이후의 변화 또는 어떤 작업을 하는 동안의 시간적 특징 분석 주파수 δ (0.1 ~ 4Hz), θ (4 ~ 8Hz), α (8 ~ 13Hz), β (13 ~ 30Hz), γ (30 ~ 50Hz)에 대한 분석 공간 뇌신호가 활성화되는 뇌 영역 분석 뇌전도 신호 종류 1. Resting state EEG 2. Mental-task Imagery 3. Steady-state Evoked Potential (SSEP) 4. Event .. 2022. 7. 12. 뇌-컴퓨터 인터페이스에서 공통 특징 분석을 사용한 SSVEP 인식 SSVEP recognition 표준 상관 분석 (CCA)은 BCI (뇌-컴퓨터 인터페이스) 응용 프로그램을 위한 정상 상태 시각 유발 전위 (SSVEP) 인식에 성공적으로 적용되었다. CCA 방법은 다중 채널 감지를 통해 기존의 전력 스펙트럼 밀도 분석을 능가하지만 사인-코사인파의 사전 구성된 참조 신호가 추가로 필요하다. 참조 신호에는 훈련 데이터의 기능이 포함되어 있지 않기 때문에 짧은 시간 창을 사용하면 과적합이 발생할 수 있다. SSVEP는 대상자가 깜박임 자극에 주의를 집중할 때 깜박임 주파수와 동일한 빈도로 유도되고 후두피 영역에 대한 고조파에서 유도되는 주기적인 뇌 활동이다. SSVEP 기반 BCI는 일반적으로 고속 푸리에 변환 (FFT)을 사용한 전력 스펙트럼 밀도 분석(PSDA)을 사용.. 2022. 6. 20. Baseline Correction Baseline Correction EEG는 시간 분해 신호이므로 실험 목적과 관련이 없는 일시적인 드리프트가 있는 경우가 많다. 다양한 내부 및 외부 소스로 인해 시간이 지남에 따라 그리고 전극 간에도 변화하는 일시적인 드리프트가 발생할 수 있다. 이러한 드리프트의 영향을 줄이기 위해 소위 베이스라인 보정을 수행하는 것이 일반적이다. 기본적으로 이것은 기준 기간 동안 (외부 이벤트가 발생하기 전) EEG 활동을 사용하여 자극 후 간격 (외부 이벤트가 발생한 후 시간)에 걸쳐 활동을 수정하는 것으로 구성됩니다. 기준선 보정을 위한 다양한 접근 방식이 있다. 전통적인 방법은 기준선과 자극 후 간격의 모든 시점에서 기준선 기간의 평균을 빼는 것이다. https://neuro.inf.unibe.ch/Algor.. 2022. 4. 4. Epoching Epoching EEG epoching은 연속적인 EEG 신호에서 특정 시간 창을 추출하는 절차이다. 이러한 시간 창을 "에포크"라고 하며 일반적으로 시각적 자극과 같은 이벤트와 관련하여 시간이 고정되어 있다. EEG 데이터가 시간이 완전한 연속 EEG 신호인 행렬 [채널 x 시간]에 있는 경우 에포칭 절차 후에 시간이 각 에포크의 시간 길이이고 에포크인 행렬 [채널 x 시간 x 에포크]가 있어야 한다. 연속 EEG 신호에서 추출한 세그먼트의 수이다. 마지막으로, 신호에서 에포크를 추출하려면 분석할 관심 세그먼트 (ex. 특정 자극)가 무엇인지 알아야 한다. 특히 EEG 신호와 관련된 epoch가 특정 지침에 따라 수면 단계 분류에 사용되는 30초 간격인 수면 epoch를 나타낼 수 있음을 명확히 하는 .. 2022. 4. 4. Filter 사용 Antialiasing 유비쿼터스에는 측정 장치 내에서 아날로그에서 디지털로의 변환에 앞서 하드웨어 "앤티 앨리어싱" 필터가 있다. 오늘날 데이터 처리는 디지털 영역에서 거의 예외 없이 이루어지며, 이를 위해서는 신호를 디지털 표현으로 변환하기 위해 개별 시점에서 샘플링해야 한다. 샘플링 지점의 값만 샘플링 프로세스에 의해 유지되므로 디지털 표현이 모호하다. 동일한 숫자 집합이 다른 원시 신호를 반영할 수도 있다. 원시 신호가 특정 조건을 준수하면 모호성이 사라진다. 그 중 가장 잘 알려진 것은 샘플링 정리이다. 원래 신호의 스펙트럼에 나이퀴스트 주파수 (샘플링 속도의 절반) 이상의 전력이 포함되어 있지 않으면 다음으로부터 완벽하게 재구성될 수 있다. 샘플. 앤티앨리어싱 필터는 나이퀴스트 조건을 적용하는.. 2022. 4. 4. Filter (2) Filter 필터는 "신호의 스펙트럼 내용을 수정하는 것"이다. 필터는 출력 파형 y의 각 샘플을 입력 파형 x의 여러 샘플의 가중치 합으로 생성하는 작업이다. 필터가 제공하는 SNR의 개선은 환영할 일이지만 필터링은 때때로 놀라운 방식으로 대상 신호에도 영향을 미친다. 분명히 필터의 정지 대역에 속하는 대상 신호의 모든 구성 요소는 손실된다. 예를 들어, 전력선 아티팩트를 제거하기 위해 50Hz 노치 필터를 적용하면 50Hz 영역 내에서 뇌 활동도 제거될 수 있다. 필터링된 신호에 맹목적으로 의존하는 실험자는 필터에 의해 억제된 기능에 대해 맹목적이다. 대상이 겪는 왜곡은 더 이해하기 어렵다. 이러한 왜곡은 진폭 및 위상 특성 (종종 보고되지 않음)을 포함하여 필터의 주파수 특성에 따라 다르다. 필터의.. 2022. 4. 4. Filter (1) Filter 필터는 일반적으로 노이즈를 줄이고 데이터 품질을 개선하는 데 사용된다. 시간-주파수 분석은 특히 웨이블릿 (wavelet) 변환의 경우 필터가 가지고 있는 동일한 문제 중 일부를 공유한다. 뇌 과학의 주요 과제 중 하나는 측정이 노이즈와 인공물로 오염된다는 것이다. 환경 소음, 도구 소음 또는 실험 맥락에서 관심이 없는 신체 내 신호 소스 (생리학적 소음)가 포함될 수 있다. 노이즈가 있으면 대상 신호를 가리거나 분석을 방해할 수 있다. 그러나 신호와 간섭이 서로 다른 스펙트럼 영역을 차지하는 경우 데이터에 필터를 적용하여 신호 대 잡음비 (SNR)를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 직류 (DC) 성분이나 느린 변동은 고역 통과 필터로 제거할 수 있고, 전력선 성분은 50 또는 60Hz에서 .. 2022. 4. 1. 이전 1 2 다음 728x90 반응형 LIST
