脑电信提取和分析

脑电信号的获取

脑电信号（EEG）是大脑皮层和头皮表面上，大脑神经细胞中的电活动的总体效应所表现出来的一种反映。大脑皮层约有1011个神经元组成，每个神经元通过突触连接与1000个左右其他神经元相连。当神经元发出神经脉冲，即动作电位（AP）时，其突触后电位在其产生的部位附近按空间总和规律叠加起来，形成一种由大量神经元共同产生的可探测的脑电活动。将这种脑电活动以时间为横轴，电位为纵轴记录下来，就形成了脑电图。
脑电信号源自多组神经元的动作电位的总和

脑电信号的特点

EEG可以直接反映大脑的活动状态，但是频率低，强度较弱，一般信号只有10-50μV，频率在0.1-100Hz。
EEG是具有随机性的非平稳信号，其统计特征与开始进行统计和分析的时刻无关，因为影响EEG信号的生理成因始终处于变化状态。EEG也是一种非线性信号，因此在处理中主要使用统计方法。由于EEG强度较弱，频率较低，也极易受到其他电生理信号的影响，例如眼动和肌电等。由于脑电反映的是脑部的整体活动情况，因而当人的精神状态和活动状态不同是，EEG也会产生具有一定特征的变化，这种特征的多样性体现在EEG的频率多样性和激活位置的差异，因此在脑电信号的获取和分析中多采用频谱分析和多通道采集。
几种典型脑电信号的频率

脑电信号的获取

脑电信号的采集设备主要是脑电图仪，其工作原理是：放置在头皮的电极能够检测出微弱的脑电信号，然后进行放大处理和数字化，最后通过配套的记录系统记录下来。


电极命名规则

从鼻根向后10％处为FPz（额极中线），从FPz向后每20％为一个电极的位置，依次为Fz（额中线）、Cz（中央中线）、Pz（顶中线）及Oz（枕中线）。Oz与枕骨隆突的间距为10％。除了起点位置的距离是 10% 之外，其余都是 20%。如果在这些 20% 中再增加电极，也就是所有距离都是 10%。

脑电获取——设备使用

1）脑电帽
脑电帽佩戴在受试者的头皮表面，电极固定在脑电帽上的橡胶孔内。使用时需要在电极内注入导电膏或使用高浓度盐水浸泡（干电极脑电帽不需要打导电膏或盐水，但是要保证电极洁净），以保证电极与头皮接触电阻小于5KΩ。电极采用标准氯化银电极。
脑电帽尺寸应选取符合受试者头型的尺寸，且应拨开头发，用酒精棉球擦拭放置电极部位的头皮进行脱脂（或直接洗头），然后安装电极。
2）脑电导联选取
将电极按照一定的目的组合起来进行某种形式的记录称为一种导联。常用的导联有单极导联和双极导联。
单极导联是使用活动电极和参考电极。参考电极一般选择耳垂处，也可选择头皮上其他位置设为零电势点。另外一个或多个电极与参考电极的电位差即为该电极的电位值，这些电极叫做记录电极。采用一个公共参考电极与多个记录电极的方法叫做单极导联法。该方法采集到的信号脑波掺杂少，记录的脑电信号是脑电电位变化的绝对值，波幅高且稳定。

单极导联
双极导联记录的是两个活动电极部位脑电变化的差值。双极导联不使用参考电极，只选用头皮上两个活动电极，例如眼电信号一般都采用双极导联。两个电极都放置在头皮上，记录的是两个部位脑电的差值。可以大大减少干扰，并可排除无关电极引起的误差。两电极的距离应该在3-6cm以上。相比之下，双极导联不易受到其他生物电信号的伪迹干扰，且波幅、波形失真较少。

3）实验环境
实验者应置于光线可控的屋子中，做实验时需要熄灯，尽量隔绝外界噪声和电磁干扰。受试者坐在椅子中，若无其他特殊任务，双手自然垂放在扶手上。若实验无需施加外界刺激，则应闭眼，戴隔音耳罩，接受实验。

脑电获取——信号放大

当脑电信号通过采集电极采集到之后，则需要先通过放大，并转换成数字信号以供计算机进行进一步处理。

脑电获取——显示与处理

经过放大后的信号传输到计算机中，进行呈现以及后处理。此时需要相应的软件程序配合前述的硬件系统来完成这个操作。
本文在这里介绍一种由航弈开发的基于Openbci研发改进的脑电采集方法。Openbci是一个开源的脑电提取和分析系统。在Openbci的基础上，航弈通过改进硬件设计，大大增强了原有放大器的性能，通过改进算法增强了脑电信号的处理能力。
本节主要介绍该BCI系统的初始化操作和数据呈现，以下过程在文尾视频中有详细过程，在b站也有（https://b23.tv/av52442039）（b站搜索“魏彦兆”也可以找到）。
在按照课程操作之前需要下载软件：
链接: https://pan.baidu.com/s/16L4SZx9WuuJ7SkskVc4Z8g 密码:w9vw（补充说明：openbcihub和openbci_GUI是openbci官方提供的软件，我们做了对bciduino的兼容修改之后上传至上述网盘，特此说明，使用过程已符合和遵守openbci官方开源协议）
另外需要下载：processing（https://www.processing.org/download/）
安装python2或3（建议下载python3，因为python2即将被官方弃用，停止维护，https://www.python.org/downloads/），及相应的pylsl库（pip install pylsl，后面第10步有简单介绍）
目前bciduino适用于windows系统，暂不适用于mac和linux.

1. 打开开关
2. 连接USB（后续推出蓝牙无线版本）
3. 找到相应COM口
4. 打开openbciHub
5. 打开Openbci_GUI

6. 选择相应COM口及采样频率等参数
7. 开始采集数据，GUI与绘图，实现如图所示用户界面。
8. 选择通过lsl输出timeserials数据（时间序列数据）
9.可以看到手触碰电极时会有数据变化，悬空时数据稳定，而openbci官方提供放大器会有一定的紊乱，原因在于openbci输入阻抗小，我们在此基础上修改了放大电路和滤波电路，输入阻抗在openbci的10万倍以上，因此自带较好的干扰屏蔽性能。参见下述对比图。
（bciduino悬空数据如上，每个通道的数据都在0.2微伏左右，已经屏蔽和滤除空气中的绝大部分杂波）
（Openbci数据如上，4、6通道几乎超出量程范围，7通道已经超出量程范围，其他通道在0-4微伏之间，数据值也较大，受空气中杂波干扰较大，从而加大了数据处理的难度，也导致数据采集时，实验操作人员难以判定放大器信号是否干净，给被试者打导电膏和佩戴脑电帽等时间延长，影响实验效率，有经验的主试和被试者对这些麻烦应该都深有体会）
随后我们会继续推出基于bciduino的运动想象、ssvep、肌电识别等开源程序和相应测评视频，证明bciduino在这些脑机接口实验范式中的可靠性和有效性，每周一更，欢迎关注。

10.过pylsl接收lsl传出的eeg/emg数据，包含时间戳和一个数组（8个浮点数），每秒接收1000组（数组+时间戳）。读者需要熟悉一下pylsl的用法，github上可以找到pylsl的示例代码（https://github.com/chkothe/pylsl），安装也很简单（pip install pylsl），有需要的话我们后面写一下pylsl的用法，很简单。11. 结束后关闭软件、硬件等。另外补充一下，本项目（bciduino开源社区及其脑电肌电放大器、软件等）是一个针对国内脑机接口开源领域做的一个尝试，一方面是为了推动该领域内的技术发展，扫除公众对于脑机接口的一些错误认识，启发民智，客观的认识脑机接口的发展及其中长期客观存在的问题，另一方面目标在于将关心脑机接口发展的学术界老师同学们、产业界企业家创业者和投资人们聚集在一起，跨界交叉，希望能够碰撞出更多的idea，推动科技发展。本项目基于我们在实验室多年的积累逐渐对外开放，项目本身有一定的价值，可以帮助初学者更好的学习脑机接口的知识，帮助资方更好的判断同领域内的创业项目投资价值，帮助在校的硕博士老师们更快的上手做科研，为创业者提供二次开发的资源，但与此同时我们也在一些工作上受制于人，比如放大器的核心芯片需要从美国进口等，我们也在努力将电路中的一些非国产器件逐渐国产化，用分立元件电路代替国外集成芯片等，相信后面会有更多的突破，逐渐分享给大家。
此外，插播一个广告，可以不看。项目也挂到了淘宝上，参加下图，用淘宝扫一扫可见，有兴趣可以采购，也可以试用。bciduino开源社区和相关的软硬件本身不是我们的主营业务，是一个副业和兴趣。航弈生物主营业务在于功能神经系统疾病的智能诊疗和康复，包括帕金森、中风和癫痫等，核心团队也来自天坛医院和北航，我们怀着开放的态度欢迎大家加入和合作。在设计放大器过程中有什么问题也欢迎随时沟通（微信cheitech，18810997748）