El profesor Yao Dezhong te lleva a realizar investigaciones científicas | El presente y el futuro de la electroencefalografía

Las siguientes son las líneas ascendente y descendente, soy la hermana Miao Jun~

Para ayudar a los académicos a comprender mejor cómo el conocimiento que han aprendido se puede aplicar a la investigación científica y cómo resolver problemas Con respecto a los problemas encontrados en la investigación científica y otros temas relacionados, Xinyi Technology ha lanzado una serie de actividades denominadas "Orientación doctoral para guiarlo en la investigación científica".

En la transcripción anterior, el profesor Li Hong presentó cómo convertirse en un excelente estudiante de posgrado. Este número continúa la segunda fase de la serie de actividades "El presente y futuro de la electroencefalografía".

Profesor: Profesor Yao Dezhong

■ Representante de la APN

■ Profesor Distinguido de los Académicos de Changjiang

■ Ganó el Fondo Nacional de Ciencias para Distinguidos Autor de jóvenes académicos

■? Presidente de la Alianza EEG de China

■ Vicepresidente de la Sociedad China de Ingeniería Biomédica

■ Inventor de la tecnología de referencia cero EEG (REST)

■? Decano del Instituto de Ciencias del Cerebro e Inteligencia Inspirada en el Cerebro de Sichuan

Este número presenta principalmente las siguientes tres partes:

1. electroencefalograma humano

En 1924, Hans Berger descubrió el electroencefalograma humano. No fue hasta 1929 que publicó oficialmente el electroencefalograma de la superficie de la cabeza humana. Además, Hans Berger fue el primero en nombrar las ondas alfa y las ondas beta, y fue el primero en utilizar EEG como abreviatura de electroencefalografía.

2. La connotación y características del electroencefalograma.

Ya sea que el cerebro se encuentre en un estado de función cerebral normal o en un estado de enfermedad cerebral, mientras nuestro cerebro siga funcionando, hay actividad neuronal en el cerebro. La actividad nerviosa genera señales eléctricas que viajan a la superficie de la cabeza. Si insertamos electrodos en la superficie de la cabeza, podremos observar el electroencefalograma. Del EEG se pueden obtener dos tipos básicos de información: distribución espacial y evolución temporal.

La resolución temporal de las señales EEG es muy alta, lo que depende de una frecuencia de muestreo muy rápida dentro del período de variación. Pero en términos generales, la resolución temporal del EEG es de nivel milimétrico y el EEG puede rastrear la función cerebral y los eventos de enfermedad a nivel milimétrico.

La resolución espacial del EEG es limitada. Esto no se debe a que el número de electrodos sea insuficiente, sino a que la señal EEG se transmite desde el cerebro a la superficie de la cabeza, lo que equivale a un filtrado de paso bajo. Por lo tanto, algunos investigadores creen que la resolución espacial del registrador EEG de la superficie de la cabeza es superior a 5 mm, lo que en realidad es difícil de lograr. Normalmente, la resolución espacial del EEG es del orden de centímetros. Por lo tanto, sólo podemos decir de forma aproximada en qué área del cerebro se encuentra.

3. Teoría y tecnología de la electroencefalografía.

Después de comprender la situación básica del EEG, ¿qué se puede estudiar en la investigación del EEG? La siguiente figura ofrece un resumen.

A través de la actividad neuronal se pueden generar mapas topográficos y cursos de tiempo. Con el mapa topográfico podemos inferir dónde hay actividad neuronal en el cerebro para lograr la localización espacial. Esta es la llamada localización o inversión EEG. Por el contrario, si se conoce la fuente, se puede encontrar la posición de la mesa principal, lo que se convierte en modelado directo.

En el pasado, hacíamos principalmente posicionamiento espacial. Ahora, con el avance de la tecnología, la gente siente que este tipo de posicionamiento es relativamente difícil. Todavía quieren conocer el mecanismo del circuito en el cerebro, pero esto es más difícil. Por otro lado, según el proceso temporal, mediante transformaciones adicionales y análisis de wavelets, se puede obtener información de tiempo y frecuencia. Por ejemplo, el análisis wavelet puede obtener "características de tiempo-frecuencia", es decir, características del espectro en un determinado momento.

A través de estos resultados de EEG, podemos comprender los procesos cognitivos del cerebro o las enfermedades cerebrales, y luego podemos tomar medidas de control e intervenciones para controlar los cambios de EEG para tratar la enfermedad o mejorar la capacidad intelectual.

En definitiva, las cuestiones técnicas implicadas en el EEG se pueden expresar en 4S: estimulación, sensación, sitio y espectro. Al mismo tiempo, también incluye cuatro preguntas científicas representadas por las 4W: lugar, tiempo, contenido y por qué. Esto representa la señal EEG de la actividad neuronal dónde, cuándo, qué y por qué ocurren los eventos en el cerebro.

4. Principales acontecimientos en la tecnología EEG

La historia de la generación de EEG es la siguiente:

5. El valor del ERP de EEG inducido

En psicología cognitiva, las primeras investigaciones conductuales se centraron en dos parámetros, uno es la precisión y el otro es el tiempo de reacción.

Cuando el ERP se aplica a la psicología, algunos lo ven como una respuesta del siglo XXI y una descripción más precisa de los procesos cognitivos. Porque la reacción en la investigación del comportamiento es la reacción del cerebro y luego se transmite a los nervios periféricos, y luego la mano presiona el botón para reaccionar, lo cual es relativamente lento. A través del ERP, sabemos cuándo ocurre un evento EEG en el cerebro. El ERP proporciona un tiempo más preciso del evento EEG, que puede denominarse tiempo de reacción en el espacio bidimensional de la cabeza y la superficie del cuerpo.

6. El valor clínico de la electroencefalografía.

Actualmente existen dos aplicaciones principales: una son los criterios de diagnóstico de la epilepsia, incluidas las anomalías del EEG y las anomalías del comportamiento; la otra se basa en las características del EEG en diferentes etapas, que es la base básica para la estadificación de las etapas del sueño. .

A través de la explicación anterior, ¿qué tiene de especial el electroencefalograma (ERP/EEG)?

En primer lugar, la resolución temporal es muy alta;

En segundo lugar, el medidor de EEG es portátil.

En tercer lugar, es muy económico. Algunas máquinas EEG domésticas se pueden comprar por tres o cuatro mil yuanes.

Cuarto, es un reflejo directo de la actividad neuronal.

Quinto, no es invasivo y recibe señales generadas por el cerebro; tiene limitaciones.

En cualquier caso, las ventajas de la electroencefalografía (ERP/EEG) determinan que sea una tecnología insustituible a la hora de observar el cerebro.

1. Análisis del espectro de potencia de EEG

El análisis del espectro de potencia de las señales de EEG sigue siendo el aspecto más importante en la aplicación de señales de EEG.

Ya en 1938, antes de las computadoras, Grass y Gibbs (1938) utilizaron el análisis mecánico de frecuencia para distinguir el espectro de potencia en diferentes estados. Cuando cierras los ojos, las ondas alfa son muy fuertes; cuando abres los ojos, la amplitud de las ondas alfa disminuye; cuando lees con los ojos abiertos, la amplitud de las ondas alfa es menor. Las ondas alfa pueden verse como un parámetro del estado relajado del cerebro y disminuyen gradualmente a medida que avanzan las tareas cognitivas. A partir del análisis del espectro de potencia, se pueden derivar y cuantificar muchos parámetros.

Sin embargo, el análisis del espectro de potencia se ve afectado significativamente por el análisis del nivel de referencia.

La siguiente figura es el resultado del análisis del espectro de potencia. Las ondas alfa se dividen en dos bandas de frecuencia (7,5~9,5 Hz, 10,0 ~ 12,5 Hz). En cuanto al oído izquierdo, el espectro de potencia está sesgado hacia la derecha. Cuando se utilizan oídos conectados, el espectro de potencia se desplaza hacia arriba porque se resta la señal cerca de los pelos de la oreja. Cuando se utiliza un voltaje de referencia promedio (AR), la señal cae y toda la porción de la señal cambia. El resultado real debería ser una referencia cero (REST). Se puede observar que si el electrodo de referencia seleccionado no es el adecuado, los resultados obtenidos variarán mucho. Se recomienda utilizar una referencia cero, que actualmente se reconoce como el electrodo de referencia ideal.

2. Análisis de red EEG

1) Las diferencias de red pueden distinguir a los estudiantes de artes liberales.

La imagen de la izquierda representa el estado de reposo con los ojos cerrados. La línea roja indica que la conexión entre los estudiantes de artes liberales es significativamente más fuerte que entre los estudiantes de ciencias, la línea azul indica que la conexión entre los estudiantes de ciencias es significativamente más fuerte que entre los estudiantes de artes liberales y solo hay una línea azul. Sin embargo, bajo el estado de la tarea de operación lógica, muchas líneas rojas se convirtieron en líneas azules, lo que refleja el valor de la ciencia en ellas.

2) Las diferencias de red predicen la capacidad de ejecutar interfaces cerebro-computadora imaginadas.

La interfaz cerebro-computadora depende de dos aspectos, un buen algoritmo y un buen tema.

Por ejemplo, la capacidad de imaginación motora, algunos sujetos pueden alcanzar 100 y otros solo pueden alcanzar un nivel aleatorio de 50. ¿Qué causa esta diferencia? Simplemente podemos decir que el cerebro es diferente. ¿Cuál es la diferencia? Podemos ver si son iguales a partir de las señales EEG enviadas por el cerebro. A través de la investigación, se descubrió que la eficiencia de la red cerebro-computadora puede predecir la capacidad de imaginación motora del sujeto. Cuanto mayor es la eficiencia de la red, más fuerte es la capacidad de imaginación motora del sujeto.

3) El análisis de la red cerebral se ve afectado por los electrodos de referencia.

El mismo conjunto de datos será diferente en la red de referencia cero y otras redes de referencia. Solo la red de referencia cero es consistente con la red real, lo que nuevamente nos dice que el electrodo de referencia es muy importante.

4) El análisis de la red EEG se ve afectado por la interferencia de artefactos

El análisis de la red cerebral se ve muy afectado por el ruido, pero si hay un método mejor, se pueden obtener mejores resultados.

3. Análisis de ondas diferenciales del EEG evocado

1) El análisis de ondas diferenciales es un método comúnmente utilizado en la investigación del EEG inducido.

Por ejemplo, las ondas de diferencia entre personas normales y pacientes mentales son diferentes, por lo que el análisis de ondas de diferencia es muy útil en la investigación psicológica.

2) El análisis de onda diferencial se ve afectado por el electrodo de referencia.

Los sujetos recibieron estimulación visual y estimulación auditiva al mismo tiempo. En una condición, se pidió a los sujetos que prestaran atención sólo a los estímulos visuales, y en la otra condición, se pidió a los sujetos que prestaran atención sólo a los estímulos auditivos.

En ambos casos, cuando se utiliza el oído conector (LM) como electrodo de referencia, las ondas diferenciales se encuentran principalmente en el lóbulo frontal. Cuando se utiliza la referencia promedio (AR) como electrodo de referencia, existen ondas diferenciales tanto en el lóbulo frontal como en el occipital. Pero en el caso de referencia cero (reposo), la onda diferencial está en el lóbulo occipital.

En un mismo experimento se obtuvieron tres resultados utilizando diferentes electrodos de referencia. Combinado con la distribución de la fuente de ondas diferenciales en la corteza cerebral, el resultado de la referencia cero resulta ser correcto.

4. Análisis de imágenes EEG

Un aspecto importante de la investigación EEG es comprender en qué parte del cerebro ocurren realmente los fenómenos observados en la superficie de la cabeza. Descubrir qué sucede en el cerebro desde su superficie se llama problema cerebral inverso y no es el único problema en matemáticas y física. En otras palabras, el mismo EEG de la superficie de la cabeza se puede generar en muchas situaciones en el cerebro.

En psicología e investigación clínica, la única forma de resolver el problema eléctrico inverso del cerebro es introducir varias suposiciones y restricciones.

5. EEG-Imagen de resonancia magnética simultánea

La información de vibración magnética * se puede utilizar como información de restricción para el problema del electroencefalograma cerebral inverso, por lo que se han desarrollado algunos métodos, como el máximo. información en el espacio de características La ventaja del análisis de correlación canónica (emiCCA) es que puede obtener simultáneamente los componentes de correlación lineal y no lineal de la vibración magnética* de la señal del electroencefalograma. También existe el método inverso del electroencefalograma (NESOI) de restricción de información de red magnética *.

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6. Era de la tecnología abierta

1) Software de referencia cero EEG/ERP (REST)

Hoy en día, la tecnología EEG tiene una tendencia abierta y existen muchos métodos y Las tecnologías se han convertido en software de código abierto y se pueden utilizar en línea de forma gratuita. El software EEG Zero Reference se convirtió en código abierto hace unos años y REST se puede utilizar directamente dentro de EEGLAB.

2) Software de análisis de vibración magnética (NIT) EEG síncrono

El algoritmo de análisis de vibración magnética EEG síncrono también se ha convertido en un software de código abierto, que incluye resonancia magnética de funciones básicas y procesamiento básico de EEG. y tres módulos: módulo de fusión EEG-fMRI.

Archivo de descripción del software:

Dong et al., Frontiers of Neural Information, 2018.

1. Minería de información EEG de banda ancha

Un libro internacional muy famoso sobre tecnología EEG, "Electroencefalografía", menciona el EEG en el siglo XXI. En el libro, de 0,3 Hz a 80 Hz se denomina EEG actual, mientras que el EEG del siglo XXI será de 0 a 1000 Hz. En otras palabras, las señales EEG de frecuencia ultrabaja (0-0,3 Hz) y de frecuencia ultraalta (80-1000 Hz) son las señales que debemos trabajar duro para extraer ahora y se espera que se aplique la tecnología de señales EEG de banda ancha. en diversos campos en el futuro.

2.qEEG2.0

QEEG2.0 es la investigación y aplicación de EEG cuantitativo multiparamétrico basado en referencia cero.

Antes de la llegada de los ordenadores, el EEG se analizaba utilizando el espectro de potencia. Después de la llegada de las computadoras, se desarrollaron muchas más aplicaciones, todas las cuales pueden considerarse EEG cuantitativas.

Pero hasta ahora, el uso del EEG cuantitativo no ha sido ideal, especialmente en el campo clínico. La mayoría de las personas todavía usan sus ojos para leer el EEG y pocas usan el EEG cuantitativo.

Esto se debe principalmente a que la estandarización del EEG cuantitativo es insuficiente y no existe un estándar unificado para los métodos de procesamiento y electrodos de referencia, lo que resulta en una confiabilidad de prueba y repetición insuficiente.

3. Modelo de neurociencia computacional

Al mismo tiempo, la dirección de desarrollo del EEG no es solo el análisis basado en datos, sino también cada vez más análisis de EEG basados ​​en modelos en el futuro. . Por ejemplo, el modelo de bucle cortico-talámico-ganglio basal se puede utilizar para detectar el inicio y la terminación de la epilepsia generalizada.

4. Modelo de red causal EEG

La red cerebral mencionada anteriormente es principalmente una red funcional, que solo muestra que dos electrodos están relacionados y no implica causalidad. Una dirección de desarrollo futuro puede ser estudiar la red causal del EEG. Ahora existe una red causal magnética, pero la resolución temporal no es alta. Sin embargo, la resolución temporal de la electricidad cerebral es alta, por lo que el modelo de red causal de la electricidad cerebral será más valioso.

5. La ola de la ciencia del cerebro en la nube

El desarrollo de la ciencia del cerebro internacional se está moviendo cada vez más hacia la ciencia abierta, y muchos software de tecnología de datos son de código abierto. En 2017, se estableció internacionalmente el Laboratorio Internacional del Cerebro a través de la cooperación en la nube. En el futuro, surgirá gradualmente la ciencia del cerebro en la nube, que podrá conectar a ingenieros y científicos y combinar los métodos de los ingenieros con la investigación de problemas de los científicos, quienes podrán disfrutar de la cooperación en la nube.

¡Eso es todo lo que compartimos hoy! ¡Se puede obtener contenido más detallado en el enlace del video de fondo!

Tema del evento de transmisión en vivo: Tecnología favorita "El supervisor de doctorado lo lleva a realizar una investigación científica" Semana de transmisión en vivo

Tema de la transmisión en vivo: El presente y el futuro de la electroencefalografía

Ponente: Profesor Yao Dezhong, presidente de la Alianza de Electroencefalografía de China. Vicepresidente de la Sociedad China de Ingeniería Biomédica, inventor de la tecnología de referencia cero EEG (REST) ​​y presidente del Instituto de Ciencias del Cerebro e Inteligencia Inspirada en el Cerebro de Sichuan.

Organizador de la transmisión en vivo: Shanghai Xinyi Electronic Technology Co., Ltd.

Este número explica principalmente la connotación, la situación actual y el futuro de la tecnología EEG. ¡Espero que sea de ayuda para todos! También estoy muy agradecido a "Favorite Technology" por su apoyo y las enseñanzas del profesor Yao Dezhong.

Organización/composición tipográfica: superior

Revisión: hermana Miao Jun