close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Курсовая Никифоров [7 семестр]

код для вставкиСкачать
 Введение
На сегодняшний день ЭЭГ является одним из самых широко применяемых и доступных в неврологии и нейрохирургии для диагностики изменений функционального состояния активности клеток головного мозга. ЭЭГ - чувствительный метод исследования, он отражает малейшие изменения функции коры и глубинных структур, обеспечивая миллисекундное временное разрешение, не доступное другим методам, в частности, ультразвуковым сосудистым методам, изучающим гемодинамику.
Согласно современным представлениям, ЭЭГ является алгебраической суммой внеклеточных электрических полей, возбуждающих и тормозных постсинаптических потенциалов корковых нейронов, причем основной вклад в ЭЭГ вносят потенциалы апикальных дендритов наиболее крупных, вертикально ориентированных нейронов (в частности, пирамидных клеток коры). Современным компьютерными методам обработки сигналов мозга, (спектральный и когерентный анализ, картирование биопотенциалов, трехмерная локализация источников) доступно выявление даже самых минимальных нарушений в распределении ритмов ЭЭГ, подробный анализ характеристик и их пространственной интеграции. Амплитуда потенциалов ЭЭГ в норме не превышает 100 мкВ, поэтому аппаратура для регистрации ЭЭГ включает мощные усилители и узкополосные фильтры для выделения слабых сигналов ЭЭГ на фоне различных физических и физиологических помех.
Для выделения на ЭЭГ значимых признаков её подвергают анализу. Основными понятиями, на которые опирается характеристика ЭЭГ, являются: - cредняя частота колебаний;
- их максимальная амплитуда;
- их фаза;
Также оцениваются различия кривых ЭЭГ на разных каналах и их временная динамика. Суммарная фоновая электрограмма коры и подкорковых образований мозга пациента, варьируя в зависимости от уровня филогенетического развития и отражая цитоархитектонические и функциональные особенности структур мозга, также состоит из различных по частоте медленных колебаний.
1 Методика снятия сигнала
Электрическая активность мозга возникает уже у плода и прекращается только с наступлением смерти. Она сохраняется даже при глубокой коме или наркозе, хотя и с существенными изменениями. В норме от различных отделов мозга фиксируется биоэлектрическая активность организованная определенным образом в зависимости от состояния (бодрствование, сон) и возраста. Для снятия электроэнцефалограммы на голове закрепляются от 8 до 32 электродов. Для лучшего контакта со скальпом служит специальный электродный гель. Данные регистрирует компьютер. На сегодня эта технология отработана уже настолько, что в мире есть даже любители, снимающие и изучающие ЭЭГ. Современные электроэнцефалографы способны работать со 192-я каналами (6 каналов на электрод при использовании 32 электродов) и с частотой дискретизации 10 кГц, при этом время исследования может занимать 24 часа и более.
Выбор отведений ЭЭГ для проведения сеансов ФБУ (функциональное биологическое управление) определяется следующим:
- при наличии выраженных патологических изменений биоэлектрической активности мозга (эпиактивность, очаговая патологическая активность) выбирается отведение с максимальной выраженностью патологических изменений и симметричное ему отведение;
- при выраженных изме нениях на ЭЭГ общего характера выбираются два симметричных отведения правого и левого полушария.
В условиях полного покоя и отсутствия внешних раздражителей у человека регистрируют спонтанно изменяющуюся ЭЭГ-активность головного мозга. Основными компонентами спонтанной поверхностной ЭЭГ здорового человека считают два рода ритмических колебаний потенциала - α- и β-волны. α-волны характеризуются частотой от 8 до 13 имп/с и возникают у человека при исключении зрительной афферентации (в темноте или при закрытых глазах в состоянии покоя). У большинства людей α-ритм хорошо выражен. Амплитуда α-волн не превышает 50 - 100 мкВ. Наибольшая регулярность и амплитуда α-ритма регистрируется в теменной области коры на границе с затылочной.
β-волны доминируют в ЭЭГ человека при деятельном состоянии, интенсивной физической и умственной работе, эмоциональном напряжении, осуществлении ориентировочных и условных рефлексов. β-ритм состоит из быстрых волн длительностью до 40 - 50 мс и частотой 14 - 30 имп/с. Амплитуда β-волн не превышает 5 - 10 мкВ. Лучше всего β-ритм выявляется в лобных областях коры. δ-ритм состоит из ритмических медленных волн длительностью от 250 до 1000 мс. Частота колебаний 1 - 4 в секунду. Данный ритм выявляется при наркотическом сне или при поражениях кортикальных отделов мозга и в ЭЭГ здорового человека во время сна с амплитудой, не превышающей 20 - 30 мкВ.
В ЭЭГ спящего человека можно зарегистрировать и Θ-ритм с частотой 4 - 8 колебаний/с. Θ-ритм проявляется и при патологических состояниях головного мозга, а также при крайнем эмоциональном напряжении (Рис. 1).
Отведение биопотенциалов обязательно осуществляют двумя электродами, так как для их регистрации необходима замкнутая электрическая цепь: первый электрод-усилитель-регистрирующий прибор-усилитель-второй электрод. Источником колебаний потенциала является участок мозговой ткани, лежащий между этими двумя электродами. В зависимости от способа расположения этих двух электродов различают биполярное и монополярное отведения
Рисунок 1 - Схема отведений (Э1 - активный электрод; Э2 - индифферентный электрод; ПУ и ЛУ - правое и левое ухо)
Рисунок 2 - ЭЭГ ритмы (дельта, альфа, тета и бета-ритмы)
На основании анализа клинической ЭЭГ выбирают диапазон ЭЭГ (рис. 2), который будет служить управляющим параметром в процессе ФБУ, и стратегию биоуправления (например, если в исходной ЭЭГ альфа-ритм присутствует, но его индекс значительно снижен, необходимо работать над повышением представленности альфа-ритма; если доминирующими ритмами в ЭЭГ являются волны тета- и дельта-диапазона - ставится задача на снижение их представленности в ЭЭГ; и т.д.). При этом управляющим параметром может служить как весь диапазон (например альфа-диапазон), так и поддиапазон ЭЭГ (например, альфа2-поддиапазон), это позволяет учитывать индивидуальность созревания ЭЭГ в детском возрасте.
Важнейшей и максимальной по уровню, несомненно, является помеха с частотой тока питающей сети - 50 Гц. Она обусловлена наводками от питающих проводов, в том числе рамок с током, в которых могут находиться прибор и пациент. Очень упрощенно можно считать величину помехи пропорциональной емкости системы пациент-прибор относительно питающих проводов. При этом следует учитывать, что при заземлении прибора с внутренним энергоснабжением помеха возрастает пропорционально увеличению емкости (емкость земля/сеть всегда больше емкости пациент/сеть). Речь, разумеется, Рисунок 3 - Принципиальная схема дифференциального усилителя
идет только о синфазной составляющей. Ее противофазная (если быть точным - несинфазная) величина обусловлена асимметричностью системы отведений. Естественно - чем более симметрична система отведений, тем меньшая несинфазная составляющая помехи будет поступать на вход электроэнцефалографа. По данным, для получения КОСС усилителя 80 дБ необходимо симметрирование системы отведений до величины не менее 40 дБ. В противном случае работа вне экранированной камеры станет проблематичной.
Но решение проблемы 50 Гц возможно и в абсолютном варианте. При полной симметрии системы отведений и равных емкостях пациент/земля и пациент/сеть, она (т.е. помеха) стремится к нулю в своем несинфазном варианте. Естественно, для обеспечения таких условий необходимо бесконечное входное сопротивление прибора, отсутствие заземления и полное симметрирование входов. Устранить заземление с помощью цифровой телеметрии не является проблемой. А вот другие условия являются и недостижимыми и взаимно исключающими. Симметрировать вход в условиях очень больших сопротивлений входной резистивной матрицы невозможно, а получить бесконечные значения сопротивлений для прецизионной матрицы невозможно по физическим причинам. При этом не следует забывать о том, что ЭДС30 шума растет по мере увеличения входного сопротивления. Тем не менее, приближенное (и частное) решение существует в виде переноса вычислений в сильноточную или цифровую область при достаточном, разумеется, динамическом диапазоне. В результате помеха будет не фильтрована, а устранена изначально, т.е. условие подавления внешних шумов будет выполнено.
1.1 Эволюция ЭЭГ
В 1875 году практикующий врач Ричард Катон (1842-1926) из Ливерпуля представил результаты изучения электрического явления в Британском Медицинском Журнале, наблюдающегося при вскрытии им полушарий мозга обезьян и кроликов. В 1890 году Польский физиолог Адольф Бек опубликовал исследование внезапной электро-активности мозга собак и кроликов, проявлявшейся в виде ритмических колебаний, меняющихся под воздействием света. В 1912 году Владимир Владимирович Правдич Неминский, русский физиолог, представил первую зарегистрированную ЭЭГ у животного и спровоцированные потенциалы млекопитающего (собаки). В 1914 году ученые Наполеон Цибульский и Еленска Масижина сфотографировали запись ЭЭГ вызванного искусственно приступа. Немецкий физиолог и психиатр Ганс Бергер (1873-1941) зарегистрировал первую ЭЭГ человека в 1924 году. Развивая работу Ричарда Катона и других ученых некогда проведенную на животных, Бергер изобрел электроэнцефалограмму (Именно ему принадлежит этот термин) ЭЭГ названа одной из самых успешных изобретений в истории клинической неврологии. В дальнейшем его открытия развивали ученые Эдгар Дуглас Эдриан и Брайан Харольд Кабот Мэтьюс. В 1934 году Фишейр и Лоуэнбак впервые продемонстрироввали спайки эпилептиформной активности. В 1935 году Дэвис, Гиббс и Леннокс описали интериктальную спайковую активность и 3-х цикличный паттерн клинических малых эпилептических приступов. Этот год является началом клинической энцефалографии. В последствии, в 1936 году Джаспер и Гиббс описали интериктальную активность как очаговый признак эпилепсии. В этом же году в Массачусетском общем госпитале открылась первая лаборатория изучения ЭЭГ. Профессор биофизики Северо-западного Университета Франклин Оффнер (1911-1999) создал прототип ЭЭГ, включающий пьезоэлектрический самописец - кристограф (целиком всё устройство называлось Динографом Оффнера). В 2004 году компания OpenEEG выпустила Modular EEG как общедоступное оборудование. В 2007 году компания NeuroSky выпустила первый недорогую игру под названием "NeuroBoy" на основе считывателя электроэнцефалограммы (ЭЭГ). В 2008 году OCZ Technology разработала устройство для видео игр на основе электромиографии.
В 2008 году разработчик игры "Final Fantasy" компания Square Enix провозгласила сотрудническое партнерство с компанией NeuroSky в деле разработки игры "Judecca".
В 2009 году компания Mattel сотрудничала с NeuroSky с целью выпуска игрушки "Mindflex" работающей по принципу ЭЭГ. Смысл игры состоит в том, чтобы усилием воли удержать шарик на весу, провести его сквозь полосу препятствий и не дать ему упасть. Не вызывает сомнений, что на сегодняшний день консоль "Mindflex" является самой продаваемой игрушкой на основе ЭЭГ. В 2009 году компания Uncle Milton Industries заключила партнерство с компанией NeuroSky для создания игры тренажер супер силы "Звездные Войны" (StarWars Force Trainer) Дизайн игрушки позволяет пользователю создавать иллюзия обретения силы телекинеза. В 2009 году Emotiv выпустила "the EPOC" (рис. 4) ЭЭГ аппарат, снабженный 14 сенсорами. Прибор надевается на голову, сенсоры которого предварительно смачивают солевым раствором. Epoc - первый коммерческий интерфейс, не использующий сухую сенсорную технологию. Рисунок 4 - Emotiv Epoc В 2013 году Emotiv выпустила "Insight" ЭЭГ аппарат, снабженный 14 сенсорами. Прибор надевается на голову, сенсоры которого не требуют предварительного смачивания. 1.2 Нейроинтерфейс Emotiv Insight
Нейроинтерфейс Emotiv Insight (рис. 5) - это стильный мозговой интерфейс. По сути это беспроводная гарнитура, считывающая электроэнцефалограмму мозга и преобразующая эти данные в простые команды. Рисунок 5 - нейроинтерфейс Emotiv Insight
Устройство позволяет оптимизировать производительность мозга, измерять и контролировать когнитивные функции, а также может снизить уровень стресса. Когнитивность - способность к умственному восприятию и переработке внешней информации.
Нейроинтерфейс может понять и расшифровать основные ментальные команды такие как толкать, тянуть, поднимать, вращать и даже команды, которые трудно визуализировать, например, исчезнуть. Он также определяет когда человек моргает, подмигивает, хмурится, удивляется, стискивает зубы или улыбается.
В отличие от их предыдущей разработки - нейроинтерфейс Emotiv EPOC, новое устройство изящнее, быстрее, умнее, легче и дружелюбнее к пользователю. Нейроинтерфейс Emotiv Insight - единственное устройство на рынке, имеющее 5 ЭЭГ сенсоров и 2 датчика (рис. 6), позволяющие охватить ключевые области коры головного мозга: лобная кора (исполнительные функции) теменно-височные (слуховые, пространственные/координация), и затылочная часть (визуальная). Рисунок 6 - Расположение электродов В нём используется специальный полимерный биосенсор, который обеспечивает большую электрическую проводимость сигналов мозга, но не требует никакого проводящего геля или физиологического раствора. Таким образом, нет необходимости в какой-либо подготовке вообще. Т.е. датчик можно использовать сухим.
Рисунок 7 - Внутренние компоненты Emotiv Insight
Детали устройства (рис. 8) выполнены из углеродного волокна, что делает его легким и ударостойким. Вся электроника питается от аккумулятора, прикрепляемого к задней части гарнитуры и способного обеспечить 12-часовую работу в автономном режиме.
При чтении ЭЭГ устройство использует 5 пассивных сенсоров, состоящих из серебряной катушки, на которую подается напряжение, повторителя и улавливателя. В момент изменения потенциала в синоптических узлах (рис. 8) коры головного мозга, повторитель заставляет датчик воспроизвести измерение, результаты которого подаются на микроконтроллер устройства и обрабатываются специальной программой, показывающей зоны активности и изменение величины потенциала по амплитуде. Рисунок 8 - карта синапсов 1.3 Мысленные команды
Как же будет происходить работа с этим устройством? Всё начинается с пользовательского профиля, в котором хранятся все сведения, относящиеся к тому, как вы используете нейроинтерфейс, калибровка и тренировочные данные. Профиль хранит данные о вашем выражении лица, нормальном состоянии, производительности и психические сигнатуры для мысленных команд. Можно иметь неограниченное количество профилей для различных целей. Для обеспечения согласованности и простого различения возможных действий, каждый профиль может содержать не более 15 команд.
Первым шагом в создании мысленной команды является подготовка системы для распознавания вашего фонового психического состояния, так называемого нейтрального состояния, путем записи короткого периода вашей модели мозга в то время как вы не пытаетесь выполнять команды. Затем нужно представлять себе последствия команды в течение 8 секунд, в то время как система запишет шаблон мозговой активности и свяжет его с определённой командой (рис.9). Настроить собственные команды можно как с помощью API, так и с помощью программы Key Bindings.
Рисунок 9 - Изменение потенциалов синоптических узлов при мысли о движении направо
Затем из этих 15-ти команд выбираются 4 активных (можно сказать что мы помещаем их на панель быстрого запуска). Такое ограничение вызвано двумя причинами. Во-первых, обычным людям не легко управлять даже 3-мя командами, а во-вторых производительность процессора нейроинтерфейса не на столько большая, чтобы обеспечивать распознавание более чем 4-х различных команд. Однако, активные команды можно оперативно менять с помощью выражения лица, движения головы и т.п. Emotiv Insight определяет активность мышц лица и головы. Большинство ЭЭГ систем рассматривают эти сигналы как шум и отфильтровывают или игнорируют их при интерпретации сигналов. Emotiv Insight система также отделяет их от сигналов мозга, однако, она также с помощью них определяет группы мышц их вызывающие. Устройство позволяет эффективно определять такие выражения лица как: подмигивание (левое и правое), поднятые брови (удивление), нахмуренные брови (хмурый взгляд), улыбка и стиснутые зубы.
1.4 Измерение производительности
Emotiv Insight поддерживает пять основных показателей умственной работоспособности. Каждая мера автоматически масштабируется в соответствии с вашим нормальным диапазоном и базовым уровнем каждого состояния - система узнает ваше обычное состояние и возможности и обеспечивает установленное значение показывая вашу относительную производительность в каждом случае, по сравнению с вашим общим поведением. Система также записывает немасштабированные данные для каждого пользователя, так что вы можете напрямую сравнивать производительность по сравнению с вашей социальной группой (с таким же возрастом, полом, страной, образом жизни и т.д.) или со всем населением.
Показатели включают в себя:
- участие: ваш уровень погружения в данный момент. Смесь внимания и концентрации;
- концентрация: мера вашего пристального внимания к одной конкретной задаче. Измеряется глубина внимания, а также частота переключения внимания между задачами. Высокий уровень переключения задач является показателем плохой концентрации и отвлечённости (тут мне и самому захотелось заказать аппарат, у меня в последнее время с концентрацией всё очень печально). Концентрация тесно связано с состоянием потока;
- увлечённость: степень притяжения или отвращения к текущей деятельности. Слабый интерес указывает сильное отвращение к задаче, а высокий на увлечение задачей в то время как середина диапазона оценки указывают на равнодушие (ваш C.O.);
- отдых: способность расслабиться, для восстановления концентрации. Люди, практикующие медитацию могут достичь чрезвычайно высоких баллов релаксации (ну наконец-то можно будет выяснить работает медитация вообще или нет);
- уровень стресса: мера вашего уровня комфорта при выполнении текущей задачи. Сильный стресс может быть результатом неспособности выполнить весьма сложную задачу. Вообще повышение уровня стресса с низкого до умеренного может повысить производительность, в то время как более высокий уровень, как правило, разрушителен и может иметь долгосрочные последствия для вашего здоровья и благополучия.
Достижение определённого уровня одного из показателей можно связать с запуском события - например, можно регулировать уровень освещения или громкости музыки на основе уровня концентрации.
1.5 Emotiv Insight Mobile App
Приобретя Emotiv Insight можно будет скачать мобильное приложение (Android / IOS / Windows Phone) позволяющее следить за своей когнитивной производительностью.
Рисунок 10 - Мобильное приложение для работы с нейроинтерфейсом
1.6 Печатная плата устройства
Рисунок 11 - Печатная плата контроллера Emotiv Insight
Список литературы:
- http://emotivinsight.com/
- http://emotiv.com/eeg/features.php
- http://www.neuroscience.ru/showthread.php?t=3075
- http://vrtp.ru/index.php?act=categories&CODE=article&article=2457
- http://sl-matlab.ru/upload/resources/EDU%20Conf/pp%20707- 710%20Stepanov.pdf
1
Документ
Категория
Рефераты
Просмотров
316
Размер файла
916 Кб
Теги
никифорова, семестр, курсовая
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа