728x90 반응형 SMALL Brain Engineering117 Neural Oscillations 신경 진동 (Neural Oscillations) 신경 진동은 중추 신경계에서 반복적이고 리드미컬하게 동기화된 주파수 패턴이다. 단일 뉴런에서도 발생할 수 있지만 큰 뉴런 클러스터가 활성화되는 동안 발생한다. 뇌파에서 얻은 원시 데이터는 시간의 함수로 형식화되지만 신경 진동은 주파수 측면에서 시각화되고 헤르츠 (Hz) 단위로 측정된다. 초당 한 사이클. 따라서 신경 클러스터는 발생하는 주파수 범위로 특성화할 수 있는 신경 진동을 생성한다. 알파파 (7.5-12.5Hz)는 일반적으로 주의 및 인식과 같은 인지 기능과 관련이 있다. 알파파는 학습 과정과도 연결되어 있으며 기분/명상 앱에서 가장 많이 분석되는 주파수이다. 베타파 (13-30Hz)는 일반적으로 집중/주의와 관련이 있다. 델타파 (1-4Hz)는 .. 2022. 4. 27. 전처리 (Preprocessing) 전처리 (Preprocessing) 일반적으로 전처리는 원시 데이터를 추가 분석에 더 적합하고 사용자가 해석할 수 있는 형식으로 변환하는 절차이다. EEG 데이터의 경우 전처리는 일반적으로 데이터에서 노이즈를 제거하여 실제 신경 신호에 더 가까워지는 것을 의미한다. EEG 데이터에 전처리가 필요한 몇 가지 이유가 있다. 우선, 두피에서 수집된 신호는 공간 정보가 손실되기 때문에 반드시 뇌에서 발생하는 신호의 정확한 표현은 아니다. 둘째, EEG 데이터는 약한 EEG 신호를 가릴 수 있는 많은 노이즈를 포함하는 경향이 있다. 깜박임이나 근육 움직임과 같은 인공물은 데이터를 오염시키고 그림을 왜곡할 수 있다. 마지막으로, EEG 기록 중에 발생하는 무작위 신경 활동에서 관련 신경 신호를 분리하고자 한다. E.. 2022. 4. 27. 뇌 컴퓨터 인터페이스 소개 (Components) (5) 전처리 (Preprocessing) 원시 EEG 데이터는 노이즈 및 아티팩트의 영향을 받기 때문에 종종 깨끗하지 않다. 노이즈 및 아티팩트의 네 가지 주요 소스는 다음과 같다. 뇌파 장비 피사체 및 녹음 시스템 외부의 전기적 간섭 리드 및 전극 주제 : 심장의 전기적 활동, 눈 깜박임, 안구 운동, 일반적인 근육 운동 눈 깜박임은 전두엽 및 후두부 기록에서 매우 명확하지만 ECG (심장 전기 활동에서)는 후두부 전극에서 나타납니다. 안구와 눈꺼풀의 움직임은 기존의 각막과 망막 사이에 약 100mV의 전위차 때문에 전위장의 변화를 일으킨다. 전처리 단계는 노이즈 및 아티팩트에서 데이터를 정리하는 데 도움된다. 전처리에는 다양한 방법과 단계가 있다. 예를 들어, 필터가 데이터에 적용되는 경우가 많다. 신호의.. 2022. 4. 27. 뇌 컴퓨터 인터페이스 소개 (Components) (4) 두뇌 활동 (Brain activity) 신경계는 중추 신경계와 말초 신경계의 두 가지 주요 부분으로 구성된다. 뇌는 중추신경계의 주요 기관으로 약 1,000억 개의 뉴런과 신경교 (glia)라고 하는 수조 개의 세포가 있다. 뇌는 대뇌 (또는 피질), 소뇌 (또는 작은 뇌) 및 뇌간이라는 세 가지 주요 부분으로 구성된다. 대뇌 피질(또는 대뇌)은 엽이라고 하는 4개의 주요 부분으로 나뉜다 (전두엽, 두정엽, 측두엽 및 후두엽). 뇌는 끊임없이 전기 신호를 생성한다. 그러나 머리의 두개골과 피부는 매우 우수한 전기 절연체이므로 개별 뉴런에서 기록하기 어렵다. 그러나 많은 수의 뉴런이 동시에 같은 일을 하게 되면 두피 표면에 전극을 대고 활동하는 것을 볼 수 있다. 신경 세포 : 자극에 반응하고 장거리 정.. 2022. 4. 25. 뇌 컴퓨터 인터페이스 소개 (EEG) (3) 뇌전도 (EEG) EEG는 두피 표면에서 뇌의 전기적 활동을 기록한다. 전극은 뇌에서 생성된 전류를 픽업하기 위해 두피에 배치된다. 발화할 때 뉴런은 시냅스에서 더 낮은 전압과 축삭에서 더 높은 전압으로 쌍극자를 형성한다. 억제 뉴런이라면 쌍극자가 뒤집혀 축삭에서 전압이 더 낮아지고 시냅스에서 전압이 더 높아진다. 뉴런 내부에서 이러한 전압 이동의 원인은 Na+ 채널이 수상돌기를 따라 열려서 양의 전자가 넘쳐 흐르게 하고, 이 양전하는 축삭 아래로 이동하여 더 많은 나트륨 채널을 열어 전하가 축삭을 따라 내려가게 하고, 시냅스에서 방전되어 함께 신경 전달 물질을 방출한다. 뉴런 그룹이 함께 발화하면 두피에서 측정할 수 있는 충분한 신호를 제공한다. EEG (직경의 1/4 크기)를 사용하여 뉴런 클러스터 .. 2022. 4. 25. 뇌 컴퓨터 인터페이스 소개 (2) MEG (magnetoencephalography) 자기뇌조영술은 매우 민감한 자력계를 사용하여 뇌에서 자연적으로 발생하는 전류에 의해 생성된 자기장을 기록하여 뇌 활동을 매핑하는 기능적 신경 영상 기술이다. MEG는 뇌의 전류에 의해 발생하는 자기장을 측정하며 EEG에 비해 더 나은 공간 분해능을 제공한다. 자기장은 두개골과 뇌내액의 공간적 흐릿함 효과로 인해 전기장보다 훨씬 적기 때문이다. MEG는 접선 소스에 최대한 민감하고 방사형 소스에 대해 낮은 감도를 가지고 있다. MEG는 고주파 활동 (ex: 60Hz 이상)을 감지하는 데 EEG보다 우수하다. 자기장은 두개골과 두피를 통과하는 반면 전기장은 이러한 조직을 통해 부피가 전도되어 고주파에서 신호 대 잡음비를 감소시키기 때문이다. PET (pos.. 2022. 4. 25. 뇌 컴퓨터 인터페이스 소개 (1) 뇌 컴퓨터 인터페이스 BCI (Brain-Computer Interface)는 뇌와 다양한 기계 간의 통신을 허용하는 시스템이다. BCI는 세 가지 주요 단계로 작동한다. 뇌 신호 수집뇌 신호 해석뇌 신호에 따라 연결된 기계에 명령 출력 BCI는 뉴로피드백, 마비 환자의 운동 기능 회복, 갇힌 환자와의 의사 소통 허용, 감각 처리 개선 등 다양한 작업에 적용할 수 있다. BCI는 뇌 신호를 수집하는 데 사용되는 방법에 따라 세 가지 범주로 나눌 수 있다. 뇌 신호 측정 기술 뇌 신호를 측정하는 다양한 기술이 있다. 그것들을 비침습, 반침습 및 침습으로 나눌 수 있다. 비침습(Non-invasive)센서를 두피에 부착하여 뇌 (EEG) 또는 자기장 (MEG)에서 생성되는 전위를 측정다.반침습(Semi-in.. 2022. 4. 25. [EEGLAB] 데이터 전처리 (Resampling) (3) 샘플 EEGLAB 데이터세트 로드 메뉴 항목 File을 선택하고 하위 메뉴 항목 Load existing dataset를 누른다. 도구 상자와 함께 배포되고 EEGLAB의 "sample_data" 폴더에 있는 "eeglab_data.set" 튜토리얼 파일을 선택한다. 그런 다음 Open를 누른다. 샘플링 속도 변경 Tools → Change sampling rate의 가장 일반적인 용도 는 샘플링 속도를 줄여 메모리와 디스크 스토리지를 절약하는 것이다. 새 샘플링 속도를 묻는 pop_resample.m 창이 나타난다. 함수는 MATLAB resample.m을 사용한다 (신호 처리 도구 상자에서 – 이 도구 상자가 없으면 느린 MATLAB 함수 griddata 사용). 이미 허용 가능한 샘플링 속도에 있으.. 2022. 4. 15. [EEGLAB] 데이터 전처리 (Re-referencing data) (2) 샘플 EEGLAB 데이터세트 로드 메뉴 항목 File을 선택하고 하위 메뉴 항목 Load existing dataset를 누른다. 도구 상자와 함께 배포되고 EEGLAB의 "sample_data" 폴더에 있는 "eeglab_data.set" 튜토리얼 파일을 선택한다. 그런 다음 Open를 누른다. 평균 참조 계산 소스 localization를 위해 평균 참조를 계산하는 것이 좋다. Tools → Re-reference the data를 선택 하여 pop_reref.m 함수를 호출하여 데이터세트를 평균 참조로 변환한다. 주어진 데이터셋에 대해 이 메뉴 항목을 처음 호출하면 다음과 같은 창이 팝업된다. 위의 (샘플) 데이터는 유양돌기 참조를 사용하여 기록되었다. 이 참조 채널 (데이터 또는 평균 참조)을 포.. 2022. 4. 15. [EEGLAB] 데이터 전처리 (Filtering) (1) 데이터 전처리 EEG 데이터는 행동 관련 EEG 파생 측정을 계산하기 전에 사전 처리되어야 한다. Filtering 아래는 컷오프 주파수, 통과 대역, 정지 대역 및 전환 대역의 의미에 대한 그래픽 설명입니다. 기본 Windowed Sync 필터에서 필터 차수에 대한 몇 가지 합리적인 시작 값을 제공한다. 2 * 고역 통과 및 대역 통과에 대한 차단 주파수 (차단 < 2Hz의 경우), 저역 통과의 경우 차단 주파수의 20 ~ 40%, line noise 대역 정지의 경우 1 ~ 5Hz이다. 기본 규칙은 아티팩트를 피하기 위해 가능한 한 넓은 전환 대역을 갖는 것이다 (roll-off soft). 그러나 관심 신호에서 분리된다. 데이터 필터링 linear trends을 제거하기 위해 데이터를 고역 통과 필.. 2022. 4. 15. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 12 다음 728x90 반응형 LIST
