Artefakte

Beim Einsatz von EEG-Headsets können einige Signale die Messungen der Gehirnwellen beeinflussen. Diese unerwünschten Signale, die "Artefakte" genannt werden, fallen in zwei Hauptkategorien:

Intrinsische Artefakte: Diese entstehen durch normale Biosignale aus Ihrem Körper, wie zum Beispiel:

• Aktivität der Gesichtsmuskeln, Nacken- und Kiefermuskeln: Lächeln, Zähne zusammenbeißen, Stirnrunzeln, Blinzeln, Zwinkern, Kauen, Sprechen, den Kopf drehen (Nackenmuskeln). Jede Muskelgruppe befindet sich näher an einigen EEG-Sensoren und viel weiter von anderen entfernt, sodass das Signal an jedem Ort unterschiedlich ist, was es schwieriger macht, die Artefakte zu entfernen. Tatsächlich verwendet Emotiv Signalverarbeitung und Methoden des maschinellen Lernens, um die Verteilung der Muskelsignale zu entwirren und herauszufinden, welche Gruppen aktiviert werden, und somit Ihre Gesichtsausdrücke zu identifizieren!

• Ocularaktivität: Jeder Ihrer Augäpfel hat eine hohe Konzentration an Nerven auf der Rückseite (Netzhaut, Sehnerven) und fast keine Nerven auf der Vorderseite. Infolgedessen wirkt Ihr Augapfel als großer Dipol mit einer Ungleichheit der elektrischen Ladung von vorne nach hinten. Wenn Ihre Augen sich in ihren Augenhöhlen drehen, ändert sich die Richtung des Dipolfeldes in die Richtung, in die Sie schauen, und dies wird als eine Änderung des Hintergrundbiopotentials erkannt, das relativ zu jedem EEG-Sensor anders ausgerichtet ist – was bedeutet, dass es sich nicht um ein gemeinsames Signal über die Sensoren hinweg handelt. Zusätzliche Signalartefakte werden durch die Muskeln erzeugt, die Ihre Augenrotation steuern.

• Kardiacsignale: Ihr Herz ist eine bedeutende Quelle roher Muskelsignale, die manchmal direkt von einigen oder allen EEG-Kanälen erkannt werden können, ähnlich wie ein Elektrokardiogramm aufgezeichnet wird. Die charakteristischen P-Q-R-S-T-Komplexe können gelegentlich in einigen EEG-Kanälen direkt beobachtet werden. Eine zweite Art von kardiakem Artefakt entsteht aus großen Blutgefäßen, die sich ausdehnen und zusammenziehen, während das Herz Blut durch Ihre Arterien pumpt. Die Arterienwände sind muskulär und erzeugen sekundäre Signale, während sie sich synchron mit unserem Herzschlag dehnen und zusammenziehen. Schließlich kann es, wenn Sie einen Sensor direkt neben einer signifikanten Arterie platzieren, zu einer mechanischen Verlagerung des Sensors durch die sich ändernde Form und Größe des Gefäßes kommen, was zu rhythmischen Bewegungen des Sensors über die Hautoberfläche führt, die den Kontaktwiderstand ändern und über ein zyklisches Muster spurious Spannungen induzieren können.

Diese Aktionen erzeugen Muskel-, Augen- und andere Biosignale, die mit den Daten der Gehirnwellen vermischt werden können. In der Regel sind diese Biosignale erheblich größer als die Gehirnsignale, was die Erkennung der Gehirnaktivität schwierig macht, es sei denn, es werden einige Arten von Filtern und Quellen-Trennung vorgenommen.

Intrinsische Artefakte fallen in spezifische, vorhersehbare Kategorien, und es gibt viele Vorverarbeitungstools, die angewendet werden können, um sie selektiv zu entfernen. Die gebräuchlichste Methode ist die Unabhängige Komponentenanalyse (ICA, verfügbar in vielen Bibliotheken wie EEGLab, NME und anderen) und Methoden zur Artefakt-Unterraum-Rekonstruktion (ASR, rASR, rechnerisch effizienter als ICA). Diese Modelle basieren darauf, ein Zeitreihensignal in verschiedene Komponenten zu zerlegen und das Signal dann aus einer Teilmenge dieser Komponenten, die nicht mit verschiedenen Arten von Artefakten assoziiert sind, wieder zusammenzusetzen.

Emotiv EEG-Daten werden dem Host-PC in so sauberer Form wie möglich geliefert, aber ohne die intrinsischen Biosignalartefakte zu entfernen, die für verschiedene Benutzer von Interesse sein können und die auch die Fähigkeit der ICA- und rASR-Methoden zur Entfernung bekannter Klassen von intrinsischen Artefakten verbessern, da ihre Signale nicht durch Geräteeffilterung verzerrt werden.

Extrinsische Artefakte: Diese stammen aus äußeren Quellen, wie zum Beispiel:

• Sensoren, die verrutschen, das Headset, das auf Ihrem Kopf verrutscht oder gestoßen wird.

• Ausgestrahlte elektrische Felder von Geräten, Computern und anderer Ausrüstung, Transformatoren und elektrischen Leitungen, insbesondere bei der Frequenz der Stromleitungen (50/60 Hz) und harmonischen Vielfachen dieser Frequenzen. Das Rauschen der Stromleitungen ist oft die stärkste Quelle für Artefakte in EEG-Signalen.

• Alle modernen EEG-Systeme verwenden Analog-Digital-Wandler, die mit einer festen Abtastfrequenz arbeiten. Ein bekanntes Phänomen bei der digitalen Abtastung ist Aliasing, das auftritt, wenn das Abtastsystem auf ein Signal trifft, dessen Frequenzkomponenten höher sind als 50 % der Abtastfrequenz (die Nyquist-Frequenz). Zum Beispiel, wenn mit 128 Hz abgetastet wird, beträgt die Nyquist-Frequenz 64 Hz, also etwas höher als die Frequenz der Stromleitungen bei 60 Hz. Allerdings "wickeln" sich die Harmonischen von 60 Hz: [120 Hz, 180 Hz, 240 Hz, …] um die Nyquist-Frequenz und erscheinen als gefälschte oder "aliasierte" Signale bei 8 Hz, 24 Hz, 16 Hz und so weiter, weil das digitale System einen Teil jeder zweiten, dritten, vierten … Zyklus dieser hochfrequenten Signale abtastet. Hohe Harmoniken der Stromleitungstrahlung sind vorhanden, weil die Ströme und die ausgestrahlten Felder in Stromsystemen selten perfekte Sinuswellen sind. Typischerweise ist bis zur etwa zehnten harmonischen Frequenz bedeutende Strahlungsleistung nachweisbar. Diese aliasierten hochfrequenten Signale sind nicht von echten Oszillationen bei niedrigeren Frequenzen im typischen Bereich der Gehirnsignale zu unterscheiden, daher müssen sie aus dem ankommenden Signal entfernt werden, bevor es dem Abtastsystem präsentiert wird.

• Statische elektrische Felder von geladenen Objekten und Personen in der Nähe: Ansammelnde elektrostatistische Ladung kann zu potentialen Unterschieden von vielen Tausenden von Volt zwischen Ihnen und anderen Personen und umgebenden Objekten führen. Ein beispielsweise positiv geladenes Objekt zieht Negative Ladungen in Ihrem Körper an und führt dazu, dass sich negative Ladungen abstoßen, was zu einer ungleichmäßigen Verteilung des Körperpotentials unter verschiedenen EEG-Sensoren führt. Emotiv-Geräte verwenden AC-gekoppelte Sensorik (analoges Hochpassfiltering) mit einem einzigen Referenzpunkt, um die ungleiche Verteilung der statischen Ladungen erheblich zu decouplen. Wenn Sie oder eine dieser geladenen Quellen sich jedoch bewegen, bewegt sich die Ladung um Ihren Körper und verursacht ein sich änderndes Potential, das schnell genug sein kann, um durch die Filter übertragen zu werden.

• Ihr elektrostatisches Potential kann sich langsam oder sofort ändern, wenn Sie sich aufladen oder sich schnell entladen, z. B. indem Sie über einen Teppich gehen oder metallische Objekte berühren, wodurch möglicherweise ein Funke erzeugt wird. Ihr Körperpotential kann innerhalb von Sekunden oder längeren Zeiträumen um Zehntausende von Volt schwanken. Diese Änderungen können die Körperpotentialausgleichsschaltungen in tragbaren EEG-Systemen zeitweise überwältigen, was zu massiven Spitzen und einer langsameren Erholung in den EEG-Signalen führt.
  Laborbasierte EEG-Systeme können gegen viele dieser Artefakte geschützt werden, beispielsweise indem die Bewegung des Probanden eingeschränkt, das Labor elektrisch abgeschirmt, eine Erdungsleitung am Probanden angebracht wird, um die elektrostatische Ansammlung zu verhindern, sehr hohe Abtastfrequenz usw.
  
  Tragbare, batteriebetriebene drahtlose EEG-Systeme können sich nicht auf diese Maßnahmen verlassen und müssen daher eine Reihe von Milderungsstrategien verwenden. Die Datenübertragungsrate muss gegen die Akkulaufzeit abgewogen werden, da drahtlose Sender einen hohen Energieverbrauch haben.

Störungen reduzieren

EEG-Headsets sind so konzipiert, dass sie unerwünschtes Rauschen minimieren. Die meisten fremden Geräuschquellen wie statische Elektrizität und elektromagnetische Störungen (z. B. 50/60 Hz Rauschen und Harmoniken von Stromleitungen) erscheinen als Common Mode Noise, wobei das zugrunde liegende Körperpotential ungefähr auf die gleiche Weise über alle Sensoren oszilliert.

Emotiv-Geräte verwenden einen Referenzsensor mit einem einzigen Punkt (CMS), um das Körperpotential zu messen, kombiniert mit einem aktiven Ausgleichssystem im analogen Bereich (das CMS-Signal wird invertiert und zurück an den DRL-Sensor gespeist, um die Common Mode-Oszillationen auszugleichen und ein rauschfreies EEG-Referenzniveau für die differenziellen Eingangsamplifier zu erzeugen. Hochpass (AC-Kopplung) und Tiefpass-Analogen Filter (Anti-Alias-Analog-Filter), signifikante Übersampling bei 2048 Hz, gefolgt von aufeinanderfolgenden digitalen Filtern mit sub-Nyquist, 50/60 Hz dualer Kerbe-Filterung und Heruntersetzen auf die Datenübertragungsfrequenz (128 oder 256 Hz) im digitalen Bereich im DSP-Prozessor  im Headset vor der Übertragung. Diese Maßnahmen dämpfen die meisten externen Geräuschquellen auf nicht nachweisbare Werte, wenn das Headset korrekt gefiltert ist und die Kontaktimpedanzen niedrig sind.

Bewegungsartefakte werden durch unser mechanisches Design minimiert, das jeden Sensor unabhängig unterstützt und sich an die Größe und Form jedes Benutzers anpasst.

Wie EmotivPRO Daten verarbeitet

Die EEG-Daten in EmotivPRO werden genau so aufgezeichnet, wie sie vom Headset empfangen wurden. Die Software entfernt nicht automatisch Artefakte von Muskel- oder Augenbewegungen, da Techniken zur Datenbereinigung (wie ICA) besser mit rohen, ungefilterten Daten arbeiten. Wie oben beschrieben, wenden Emotiv-Headsets jedoch eine sorgfältig gestaltete Signalverarbeitung an, die dazu beiträgt, saubere Signale zu erzeugen, wenn das Headset guten Kontakt hat, wodurch die Analyse von Gehirnwellen-Daten erleichtert wird.