脑电简介脑电EEGppt课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。,1,实验室简介,2,脑科学与脑电,3,脑电设备与数据采集,4,脑电数据处理,5,脑电与脑疾病,6,7,发展现状,8,发展前景,目录,脑电与脑机接口,1实验室简介2脑科学与脑电3脑电设备与数据采集4脑电数据处理,1,实验室简介,实验室简介,2,实验室简介,1,仿人机器人,空间机器人,维纳操作机器人,外骨骼,脑机接口,机器人视觉,医疗机器人,脑科学与神经技术,军用机器人,项目组,论文组,实验室简介1仿人机器人空间机器人维纳操作机器人外骨骼脑机接口,3,1,实验室简介,脑科学与神经技术,触觉脑拓扑,脑数据分析,脑电数据,核磁数据,1实验室简介 脑科学与神经技术触觉脑拓扑脑数据分析脑电数据,4,1,实验室简介,脑科学与神经技术,神经反馈,经颅电刺激,1实验室简介 脑科学与神经技术神经反馈经颅电刺激,5,脑科学与脑电,脑科学与脑电,6,脑科学与脑电,2,中国脑计划,(2016-2030),人脑研究什么？,认知的神经回路机制,脑部疾病的,早期诊断和干预,非人类灵长类,动物研究,脑启发计算,机器与人类智能,中医的引入,Poo M M,Du J L,Ip N Y,et al.,China Brain Project:Basic Neuroscience,Brain Diseases,and Brain-Inspired ComputingJ,.Neuron,2016,92(3):591-596.,脑科学与脑电2中国脑计划(2016-2030)人脑研究什么？,7,脑科学与脑电,2,脑电原理,脑电（,EEG,）,神经细胞的跨膜静息电位为,-70mV,，为静息状态，受刺激后，膜内电位上升，开始除极化，形成动作电位。,由于组织很厚，而单个神经元电活动非常微小，不能在头皮记录到。能在头皮上测量到的是由大量神经组织的突触后电位同步总和而成,脑电波是由大脑皮层中无数个神经元同步化的电活动形成的，同步化作用通常认为受脑干的控制,脑科学与脑电2脑电原理脑电（EEG）神经细胞的跨膜静息电位为,8,脑科学与脑电,2,脑电的发现史,脑电（,EEG,）,1875,年,英国的克顿首先在兔子以及猴子的,大脳,皮质层测到,直流,电压信号。,1924,年德国的精神科医生翰思,贝鲁加,发现人脑也产生一种电信号。,1929,年翰思贝鲁加首次发表了人脑的电信号的论文。,1933,年英国的尔多里安等人进一步证实并确认了脑电信号。从而形成了脑电图理论。,脑科学与脑电2脑电的发现史脑电（EEG）1875年英国的克顿,9,脑科学与脑电,2,脑电的测量,脑电（,EEG,）,通,道,时间,自发脑活动：在无明显感觉刺激情况下，大脑皮层经常自发产生的节律性电位变化。,(10100uV,50Hz),诱发脑电位：由于外界诱发引起的脑电位变化,(0100uV),脑电图：应用记录电极在头皮表面所记录的自发脑电活动,皮层电图：在开颅情况下，应用记录电极在皮层表面所记录的自发脑电活动。,脑科学与脑电2脑电的测量脑电（EEG）通时间自发脑活动：在无,10,脑电设备与数据采集,脑电设备与数据采集,11,脑电设备与数据采集,3,10-20,系统,脑电设备与数据采集310-20系统,12,脑电设备与数据采集,3,10-20,系统,特点,电极有各自的名称：位于左侧的是奇数，右侧的是偶数。,按近中线的用较小的数字，较外侧的用较大的数字。,电极名称包括电极所在头部分区的第一个字母。,诸点电极的间隔均以,10%,和,20,来测量,脑电设备与数据采集310-20系统特点,13,脑电设备与数据采集,3,脑电设备,脑电设备与数据采集3脑电设备,14,脑电设备与数据采集,3,脑电设备,(,实验,),脑电设备与数据采集3脑电设备(实验),15,脑电设备与数据采集,3,任务与实验,静息态脑电,:,昏迷患者；,癫痫监测和预判,任务态脑电：运动想象任务（,BCI,）,情绪诱发（观看电影）,工作记忆,脑电设备与数据采集3任务与实验静息态脑电:昏迷患者；,16,脑电数据处理,脑电数据处理,17,4,脑电数据处理,脑电预处理,脑电预处理流程,独立成分分析（,ICA,）：将不同源的独立分量提取出来,4脑电数据处理 脑电预处理脑电预处理流程独立成分分析（IC,18,4,脑电数据处理,脑电预处理,眼电伪迹,肌电伪迹,心电伪迹,工频干扰,4脑电数据处理 脑电预处理眼电伪迹肌电伪迹心电伪迹工频干扰,19,4,脑电数据处理,脑电分析方法,-,脑电节律,4脑电数据处理 脑电分析方法-脑电节律,20,4,脑电数据处理,脑电分析方法,-,网络分析,滤波分频,获取瞬时相位,相位比较,(PLI),计算网络参数,统计分析,4脑电数据处理 脑电分析方法-网络分析滤波分频获取瞬时相位相,21,4,脑电数据处理,脑电分析方法,-PLI,PLI,计算的两种比较方法,4脑电数据处理 脑电分析方法-PLIPLI计算的两种比较方法,22,2024/11/22,2023/9/18,23,脑电与脑疾病,脑电与脑疾病,24,脑电与脑疾病,5,脑电的临床应用,帮助脑部疾病诊断及鉴别诊断,帮助脑部病灶的定位诊断,帮助了解脑部疾病的演变过程和功能状态,帮助判断疾病的疗效、估计预后及指导用药,帮助判断脑衰老或发育障碍及脑死亡,1,2,3,4,5,脑电与脑疾病5 脑电的临床应用帮助脑部疾病诊断及鉴别诊断帮助,25,五 脑电图的临床应用,1,帮助脑部疾病诊断及鉴别诊断，区别脑部疾病是器质性疾病或功能性疾病：,1,）帮助癫痫诊断，区别癫痫与癔病或精神病，癫痫脑电图常可见痫样放电，还可帮助癫痫分类（各种癫痫有特异的脑电图改变），还可帮助区别癫痫是原发性或继发性（前者放电常对称同步，后者常见局限灶，放电不对称不步）。,2,）帮助鉴别昏迷是否由安眠药中毒所致，安眠药中毒常见高波幅快活动。,3,）帮助对脑炎的早期诊断，且某些脑炎如单纯疱疹脑炎、亚急性硬化性全脑炎、海棉状脑病有特殊周期波发放，故,EEG,有助确诊。,五 脑电图的临床应用1 帮助脑部疾病诊断及鉴别诊断，,26,4),帮助区别真性痴呆及假性痴呆，真性痴呆者,EEG,常有异常，慢波增多；假性者正常。,5,）帮助判断癌肿颅内转移，颅内转移常可见局限或弥漫性慢波，也可有多灶表现。,6,）帮助肝昏迷早期诊断，肝病者,EEG,出现三相波，提示肝昏迷。其它代谢性脑病有时也可见三相波，应结合病史及其它检查确诊。,7,）帮助确定晕厥为颈动脉过敏性，做,EEG,时加做压颈动脉窦试验，额叶出现慢波伴心率减慢、血压降低、头晕肢麻等不适,8,）重复检查有助于脑血管病或脑肿瘤的区别。,脑血管病一般数周后好转，脑肿瘤多继续恶化。,4)帮助区别真性痴呆及假性痴呆，真性痴呆者EEG常有异,27,帮助脑部病灶的定位诊断，,EEG,有助于区别病变为弥漫性、局限性或多灶性：临床定位征不明显时，常用脑电图检查作为检查颅内病变的筛查手段，故常用于颅内占位病变定位。病变在大脑半球近皮质者易定位，一般因其为功能定位，故比,CT,检查等解剖定位范围大，有时,EEG,改变先于形态改变利于早期诊断。,EEG,也可用于脑损伤的定位。,帮助了解脑部疾病的演变过程和功能状态：重复检查有助于了解病情好转、恶化或复发，如脑瘤术后,EEG,好转，随访中又恶化提示复发。,帮助判断疾病的疗效、估计预后及指导用药：如常用,EEG,作为判断癫痫疗效的指标，指导,帮助脑部病灶的定位诊断，EEG有助于区别病变为弥漫性、局限,28,治疗是否还应继续或可逐渐减量或停药。各种脑部疾病治疗前后或手术前后,EEG,对照可了解疗效。脑病或脑炎等患者长期昏迷（器脑点）低平则提示预后不良。,5,帮助判断脑衰老或发育障碍及脑死亡：提示衰老者表现为不符合年龄的节律慢化，快波增多。发育障碍者慢波频率也常低与其实际年龄应有水平。临床表现昏迷，脑波平直无波，如排除机器故障，出外低文、麻醉药物所至,24,小时仍不能恢复者，应考虑脑死亡。,6,其它：可帮助判断麻醉深度，以免因抑制过深而不可逆转；可了解其它疾病脑功能改变,如自发性低血糖发作时,EEG,可见慢波和或痫样放电；甲亢基本节律增快；幅可用于子痫监测；有时用于诈盲诈聋的判断。,治疗是否还应继续或可逐渐减量或停药。各种脑部疾,29,脑电与脑机接口,脑电与脑机接口,30,脑电与脑机接口,6,脑电的优缺点,Why EEG?,脑电设备便携,记录方式简单,解析时间快,精度低，噪声多,不易直观解读,易受影响,样本量小,个体差异大,脑电与脑机接口6脑电的优缺点Why EEG?脑电设备便携精度,31,脑电与脑机接口,6,BCI,脑电与脑机接口6BCI,32,6,脑电与脑机接口,脑机接口系统组成,6脑电与脑机接口 脑机接口系统组成,33,6,脑电与脑机接口,神经信号的自动语音识别,实验与数据采集,Brain-to-text,系统解码过程,Christian H,Tanja S.,Automatic Speech Recognition from Neural Signals:A Focused Review,:J.Frontiers in Neuroscience,2016,10.,6脑电与脑机接口神经信号的自动语音识别实验与数据采集Brai,34,6,脑电与脑机接口,脑电波与视觉分类,Spampinato C,Palazzo S,Kavasidis I,et al.,Deep Learning Human Mind for Automated Visual Classification,J.2016:4503-4511.,6脑电与脑机接口脑电波与视觉分类Spampinato C,35,6,脑电与脑机接口,脑电波与视觉分类,Spampinato C,Palazzo S,Kavasidis I,et al.,Deep Learning Human Mind for Automated Visual Classification,J.2016:4503-4511.,6脑电与脑机接口脑电波与视觉分类Spampinato C,36,6,脑电与脑机接口,脑电波与视觉分类,Spampinato C,Palazzo S,Kavasidis I,et al.,Deep Learning Human Mind for Automated Visual Classification,J.2016:4503-4511.,6脑电与脑机接口脑电波与视觉分类Spampinato C,37,6,脑电与脑机接口,脑电波与视觉分类,Spampinato C,Palazzo S,Kavasidis I,et al.,Deep Learning Human Mind for Automated Visual Classification,J.2016:4503-4511.,6脑电与脑机接口脑电波与视觉分类Spampinato C,38,6,脑电与脑机接口,脑电波与视觉分类,Spampinato C,Palazzo S,Kavasidis I,et al.,Deep Learning Human Mind for Automated Visual Classification,J.2016:4503-4511.,6脑电与脑机接口脑电波与视觉分类Spampinato C,39,6,脑电与脑机接口,脑电波与视觉分类,-,结果,6脑电与脑机接口脑电波与视觉分类-结果,40,6,脑电与脑机接口,脑电与工作记忆状态分类,6脑电与脑机接口脑电与工作记忆状态分类,41,6,脑电与脑机接口,脑电与工作记忆状态分类,被试信息：,15,名被试（删除两人），每人,240,个,Trials,采集信息：,64,通道脑电，,500HZ,任务：工作记忆，看图进行记忆，展示的图片分别有,2/4/6/8,个字母，分为四类（区分,mental load,）,数据信息：一共有,240,*,13=3120,个