脑电采集用电极制造技术研究进展

脑电图作为录制脑部神经生理反应产生的电化学活动的有效成像手段,诞生于20世纪20年代。脑电采集用电极作为一种能够有效地将脑部电化学活动产生的离子电位转换成测量系统电子电位的传感器,被广泛应用于临床检测、诊断和康复等研究领域。近年来,由于脑电采集用电极在脑电图采集领域的迫切应用需求,各种脑电采集用电极结构及制造方法不断涌现。通过对现有的脑电采集用电极进行分类(包括传统银/氯化银电极、微针电极、半干电极、电容/非接触电极、杂类电极),对其制造工艺、结构和使用方法进行了全面的综述;最后分析了脑电采集用电极在使用中存在的问题并对应用前景进行了展望。     

柔性衬底MEMS技术制备脑电图干电极阵列研究

设计了一种新型的脑电图干电极,主要用于采集脑电信号以进行基于脑电图的警觉度分析,替代传统的湿电极.采用柔性衬底微电子机械系统(MEMS)加工技术,在柔性衬底上制备出具有化学稳定性与生物相容性的微针状干电极阵列.通过铜牺牲层实现干电极微针的悬臂梁结构,利用聚二甲基硅氧烷(PDMS)剥离层实现器件从玻璃基底的完全释放,并经平面电极的多层组装实现了立体电极阵列.实验中干电极以聚酰亚胺作为柔性衬底,其针端及导线部分材料为镍,针端部分表面镀金.采用Neuroscan的脑电信号采集放大器对干电极性能进行了测试,测得阻抗约为10 kΩ,其时域和频域信号与传统湿电极基本一致.所制备的干电极成品率高、尺寸小、屏蔽佳、装配简单、可靠性好、机械强度大,符合快速、无痛的脑电信号采集要求.     

脑深部刺激电极的结构优化及其模拟分析

为了进一步揭示脑深部电刺激术中微脑电极的结构与电刺激参数之间的关联作用对神经活动的抑制机理,利用有限元方法,研究微脑电极刺激触点结构对其作用区域的刺激范围和刺激程度.分析结果表明,电极触点阵列,特别是触点长度和触点间距是微脑电极结构尺寸中的关键因素,也是对脑电极作用区域影响最大的结构尺寸.电极触点长度或触点间距的增加将会增大对脑部的刺激强度和刺激范围,同时触点长度2倍于触点间距将使得脑部的刺激更加平稳、有效.电极触点长度和触点间距不仅直接影响其作用位置,而且影响其对脑部作用区域的刺激强度和刺激范围的变化规律.研究结果为微脑电极的构建提供了新的设计依据.     

新型动电测井仪复合式电极系分析和测试

对实际探测器复合式电极系进行研究,重点研究动电测井探测器复合式电极系结构、工作原理及电子系统原理及测试等。使用有限元法进行数值模拟,分析电场响应结果并求解出电极系系数数值解。其次,分析复合电极系电路系统原理并在实验室对发射和采集系统电路进行上电测试和高温实验。结果表明:这种探测器成功地将不同结构和材料要求的声、电探测器融合在一起,且能实现声、电信号记录点深度对齐;电路系统在高温下工作正常,可以进行下井实验。研究结果为动电测井探测器的研究、实现以及井下现场测试提供理论支持。     

普适环境下基于脑电的身份及上下文状态识别

为了研究基于脑电的身份识别的具体实现,并满足用户对于普适和上下文状态感知的需求,提出了一种基于脑电的身份及上下文状态识别系统的实现方案.针对一局域范围内身份识别的普适化需求(如各接口身份验证),提出通过采集脑电、信号去噪、特征提取、模式识别各模块进行身份及上下文状态识别方法的普适化实现方案.并设计了具体实验来测试该系统.通过实验采集到5个受试者安静闭眼、听音乐闭眼和玩游戏后闭眼3种上下文状态的脑电信号,分别得到96.43%的身份识别正确率和92.31%的上下文状态识别正确率,证实了此方案的可行性.     

单总线技术在地电场多电极数据采集系统中的应用

针对传统高密度电法仪的电极系需用与电极总数相等的多根导线与主机相连的局限,提出了一种单总线技术,用7～10芯电缆即可控制几百根导线的智能电极控制系统,设计了数据采集系统的发送、接收和智能电极等各部分的硬件结构,并应用于地电场数据采集系统中;此外,以偶极-偶极为例给出了智能电极自动转换的软件控制算法;对整个系统进行电阻网络物理模拟测试及误差分析,并对该系统进行水槽试验.研究结果表明:该系统解决了各部分之间的硬件接口技术;所采集的数据质量可靠,真实地反映了被测目标电场信息,达到了野外数据采集精度要求.     

三维脑电时-空模式识别系统的研究

结合时间和空间信息的脑电模式分析是近年来脑研究的一个重要课题.文中提出了一个多方法分层次的脑电时-空模式分析系统.系统包含了任务响应提取,颅内电流分布聚集,脑电自适应分段和时-空模式识别等几个步骤.综合运用了共空域子空间分解(CSSD),隐Markov模型(HMM)等多种现代信号处理方法.还提出了一种获取高空间分辨三维脑电的LORETA-FOCUSS算法,并将脑电微状态分析由二维推广到三维脑电的情况.将该系统运用于脑机接口(BCI)问题,对两类肢体想像动作的脑电数据在未经任何人工筛选的情况下进行了分析,识别率最高可达到88.89%,平均为81.48%.结果证明脑电时-空模式分析是脑研究的一种有效途径.     

电催化剂的表面结构效应、设计合成和反应机理研究

<正>电催化剂是电化学能源转换、电合成和环境电化学监测治理等重要领域的核心,其性能主要取决于化学组成、电子结构和表面结构.运用单晶电极可以在原子排列层次研究表面结构与性能的规律,进而应用于设计和研制高性能电催化剂.我校孙世刚教授研究团队的研究项目"电催化剂的表面结构效应、设计合成和反应机理研究"通过对金属单晶电极的系统深入研究,揭示了电催化剂的构效规律,阐明了相关的电     

基于USB2.0的脑电信号采集系统设计

提出了脑电信号采集系统的硬件与软件设计框架,设计了脑电数据的提取、过滤、去除干扰、三级放大、A/D转换及USB接口等电路.使用KeilC51、Visual C++以及Windows2000DDK编程工具开发了USB固件程序、设备驱动程序.该系统实现了脑电数据的准确采集、高速传输和实时处理,解决了传统脑电数据采集系统方案的缺陷.设计符合下一代数据采集技术的发展方向,满足实际需要.     

基于LabVIEW的脑电信号采集与处理系统

将现代虚拟仪器技术与集成电路技术结合设计了一种脑电活动信号采集与处理系统,包括自制金属电极和微驱动器、信号采集模拟前端、数字示波器,并以LabVIEW作为计算机编程语言的信号处理与显示界面.结果显示,系统能记录和分析鼠在清醒、自由活动状态下运动时的脑电活动信号,从而提供脑电活动和行为的关联性.这对于神经科学与信息技术学科交叉研究有十分重要的意义.     

A three-dimensional spatio-temporal EEG pattern analyzing system

Spatio-temporal pattern analysis of EEG is an important tool in brain research. An EEG pattern analysis system based on a hierarchical multi-method approach is proposed here. The system consists of multiple steps including extraction of target signal, acquisition of intracranial electric activity distribution, adaptive segmentation of EEG and spatio-temporal pattern recognition. Some modern signal processing methods such as common spatial subspace decomposition, hidden Markov model are adopted. This paper also proposes an algorithm named LORETA-FOCUSS to estimate the current density inside the brain with a high spatial resolution. Microstate analysis of EEG is extended to the 3-D situation. The system was applied to the brain computer interface problem and achieved the highest accuracy of 88.89% with an average accuracy of 81.48% when classifying two imaginary movement tasks, while the data were not manually pre-selected. The result has proved spatio-temporal EEG pattern analysis is an efficient way in brain research.     

一种基于STM32W108的无线脑电采集系统的实现

传统的有线动物脑电信号采集系统存在体积大,接线多,移动测量困难等缺点。基于以上考虑,我们设计了一个基于stm32w108芯片的便携式动物脑电信号采集系统。本设计具有体积小、功耗低、放大能力强、单电源供电、抗干扰能力强等特点。应用IEEE 802.15.4标准开发了专属本设计的通信协议,为其它脑电采集系统的实现提供了新的思路。     

脑电监护分析系统的软件设计与实现

脑电信号在外围设备采样后,由计算机通过软件系统以波形图形式进行实时播放.本文以脑电波监护与分析的系统给出计算机技术在工程领域的应用实例.首先介绍涉及的脑电生物及数字信号处理技术的背景知识,然后讨论软件体系结构、子系统划分及功能模块,包括脑电信号的监护、数字滤波器及信号分析,并以数据采集、滤波与分析算法为重点.     

思维脑电信号的近似熵分析

计算了5种不同思维作业时脑电信号的近似熵.计算结果表明,当进行不同思维作业时脑电数据的近似熵存在着较大的差异.这提示可以利用近似熵作为思维脑电信号的特征实现对思维作业的分类.对于不同的受试者,即使是同一种思维作业、同一个电极上脑电数据的近似熵也存在着较大的差异.这提示在利用近似熵作为思维脑电信号的特征对心理作业进行分类时应当充分考虑不同受试者的个体差异.     

基于感觉运动BCI系统的EEG手部运动分类

对于残疾人或者运动不便的健全人,感觉运动相关的BCI（Brain Computer Interface）系统是十分必要的.BCI系统的关键部分是对EEG（Eletroencepalograph）信号的采集、提取和分类.本文研究的是手部三种动作在运动执行的情况下,人脑产生的EEG信号的不同.利用EEG信号在运动时发生于大脑感觉运动皮层区域的ERS（Event-Related Synchronization）和ERD（Event-Related Desynchronization）现象,运用EMD（Empirical Mode Decomposition）等算法进行信号的特征提取,然后进行分类,得出了平均准确率为78.75％的良好结果.此次研究提供了一种基于EMD新的有效的运动相关BCI系统研发中的EEG信号的特征提取算法.     

基于DHWPT的脑电基本节律特征提取

脑电中不同类型的基本节律在不同生理条件下特征不同,有效提取这些特征对于实现脑电定量分析具有重要作用。简要分析了谐波小波独特的优势,研究了基于离散谐波小波包方法精确提取脑电基本节律的问题,得到了两种反映节律特征的量化参数:单个导联上各节律在某时刻的频带能量比例(FBER-S)和某一导联脑电信号在某一频段内的能量占所有导联在该频段内能量的百分比(FBER-A)。对临床病例数据分析表明,这两种特征参数呈现的特点与确诊病例的病症特点吻合得很好,说明它们能够作为临床诊断和长时程脑电监护的有效辅助诊断依据。     

基于NX的石墨电极设计及编程在海尔电器中的应用

以海尔电器的石墨电极为例,探讨了在NX系统平台上,进行电极设计及编程的方法、过程,并给出相关参数的参考值以供实际生产参考,基于NX平台进行数字化虚拟制造提高了生产效率和质量。