Artefakte

Bei der Verwendung von EEG-Headsets können einige Signale die Messung der Gehirnwellen stören. Diese unerwünschten Signale, genannt „Artefakte“, treten hauptsächlich in zwei Typen auf:

Intrinsische Artefakte: Diese werden durch normale Biosignale verursacht, die von Ihrem Körper ausgehen, wie zum Beispiel:

• Gesichts-, Nacken- und Kiefermuskelaktivität: Lächeln, Zähne zusammenbeißen oder Stirnrunzeln, Blinzeln, Zwinkern, Kauen, Sprechen, Kopf drehen (Nackenmuskeln). Jede Muskelgruppe befindet sich näher an einigen EEG-Sensoren und viel weiter entfernt von anderen, sodass das an jedem Ort detektierte Signal unterschiedlich ist, was es schwieriger macht, die Artefakte zu entfernen. Tatsächlich nutzt Emotiv Signalverarbeitung und maschinelle Lernmethoden, um die Verteilung der Muskelsignale zu entwirren, um zu erkennen, welche Gruppen aktiviert werden und somit Ihre Gesichtsausdrücke zu identifizieren!

• Augenaktivität: Jedes Ihrer Augen hat eine hohe Konzentration an Nerven an der hinteren Oberfläche (Netzhaut, Sehnerven) und fast keine Nerven an der vorderen Oberfläche. Tatsächlich wirkt Ihr Augapfel als großer Dipol mit einem Ungleichgewicht der elektrischen Ladung von vorne nach hinten. Wenn sich Ihre Augen in ihren Höhlen drehen, ändert sich das Dipolfeld Ihre Blickrichtung und dies wird als Änderung im Hintergrundbiopotential erkannt, die relativ zu jedem EEG-Sensor anders geneigt ist - was bedeutet, dass es kein gemeinsames Signal über die Sensoren ist. Zusätzliche Signalartefakte werden von den Muskeln erzeugt, die Ihre Augenbewegung steuern.

• Herzsignale: Ihr Herz ist eine bedeutende Quelle für rohe 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 Herzartefakten entsteht durch große Blutgefäße, die sich ausdehnen und zusammenziehen, während das Herz Blut durch Ihre Arterien pumpt. Arterienwände sind muskulös und erzeugen sekundäre Signale, die sich mit unserem Herzschlag synchron ausdehnen und zusammenziehen. Schließlich, wenn Sie einen Sensor direkt neben einer bedeutenden Arterie platzieren, kann der Sensor aufgrund der sich verändernden Form und Größe des Gefäßes mechanisch verschoben werden, was zu rhythmischen Bewegungen des Sensors über die Hautoberfläche führt, die den Kontaktimpedanz ändern und gefälschte Spannungen über ein zyklisches Muster induzieren.

Diese Aktionen erzeugen Muskel-, Augen- und andere Biosignale, die sich mit den Gehirnwellen mischen können. Normalerweise sind diese Biosignale deutlich größer als Gehirnsignale, was die Erkennung von Gehirnaktivitäten erschwert, es sei denn, es werden einige Filter- und Quellentrennungsverfahren durchgeführt.

Intrinsische Artefakte fallen in spezifische, vorhersagbare Kategorien und es gibt viele Vorverarbeitungstools, die selektiv zur Entfernung angewendet werden können. Die gebräuchlichste Methode ist die Unabhängige Komponenten-Analyse (ICA, verfügbar in vielen Bibliotheken wie EEGLab, NME und anderen) und die Artefakt-Subraum-Rekonstruktionsmethoden (ASR, rASR, recheneffizienter als ICA). Diese Modelle basieren darauf, ein Zeitseriensignal in verschiedene Komponenten aufzubrechen und das Signal dann aus einem Teil dieser Komponenten, die nicht mit verschiedenen Arten von Artefakten assoziiert sind, wieder zusammenzusetzen.

Emotiv EEG-Daten werden so sauber wie möglich an den Host-PC geliefert, allerdings ohne die intrinsischen Biosignal-Artefakte zu entfernen, die für verschiedene Benutzer von Interesse sein könnten, und die auch die Fähigkeit der ICA- und rASR-Methoden verbessern, bekannte Klassen von intrinsischen Artefakten zu entfernen, da ihre Signale nicht durch On-Device-Filter verzerrt sind.

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

• Sensors verrutschen, das Headset auf Ihrem Kopf bewegen oder stoßen

• Strahlungsbedingte elektrische Felder von Geräten, Computern und anderer Ausrüstung, Transformatoren und elektrischen Leitungen, insbesondere in der Frequenz der elektrischen Stromleitung (50/60 Hz) und deren Vielfachen. Netzstörgeräusche sind oft die stärkste Quelle von Artefakten in EEG-Signalen. 

• Alle modernen EEG-Systeme verwenden Analog-Digital-Signalumsetzer, die mit einer festen Abtastfrequenz arbeiten. Ein bekanntes Phänomen bei der digitalen Abtastung ist das Aliasing, das auftritt, wenn das Abtastsystem auf ein Signal stößt, das Frequenzkomponenten hat, die höher sind als 50% der Abtastfrequenz (die Nyquist-Frequenz). Zum Beispiel, beim Abtasten mit 128 Hz liegt die Nyquist-Frequenz bei 64 Hz, knapp über der Netzfrequenz von 60 Hz. Die Harmonischen von 60 Hz: [120 Hz, 180 Hz, 240 Hz,…] „umschlagen“ die Nyquist-Frequenz und erscheinen als gefälschte oder „aliasierte“ Signale bei 8 Hz, 24 Hz, 16 Hz usw., da das digitale System einen Teil jeder zweiten, dritten, vierten… Zyklus dieser hochfrequenten Signale abtastet. Hohe Obertöne der Netzstrahlung sind vorhanden, da die Ströme und Strahlungsfelder in Stromsystemen selten perfekte Sinuswellen sind. Typischerweise ist eine signifikante abgestrahlte Leistung bis zum etwa 10. Oberton nachweisbar. Diese aliasierten Hochfrequenzsignale sind von echten Oszillationen bei niedrigeren Frequenzen im typischen Bereich von Gehirnsignalen nicht zu unterscheiden, daher müssen sie aus dem eingehenden Signal entfernt werden, bevor es dem Abtastsystem zugeführt wird.

• Statische elektrische Felder von geladenen Objekten und Menschen in der Nähe: Die Ansammlung elektrostatischer Ladungen kann zu Potenzialunterschieden von vielen Tausend Volt zwischen Ihnen und anderen Menschen und umgebenden Objekten führen. Beispielsweise zieht ein positiv geladenes Objekt negative Ladungen in Ihrem Körper und Kopf in Richtung dieses Objekts und negative Ladungen werden abgestoßen, was zu einer ungleichmäßigen Verteilung des Körperpotentials unter verschiedenen EEG-Sensoren führt. Emotiv-Geräte verwenden eine Wechselstrom-gekoppelte Messung (analoges Hochpass-Filter), mit einem einzigen Referenzpunkt, um die ungleichmäßige Ladungsverteilung zu einem erheblichen Maß zu entkoppeln. Wenn Sie oder eine dieser geladenen Quellen sich jedoch bewegen, bewegen sich Ladungen um Ihren Körper, was ein sich änderndes Potenzial verursacht, das möglicherweise schnell genug ist, um durch die Filter übertragen zu werden.

• Ihr elektrostatisches Potenzial kann sich langsam oder sofort ändern, wenn Sie sich aufladen oder sich schnell entladen, wie z. B. beim Gehen auf Teppich oder Berühren von Metallobjekten, möglicherweise durch Erzeugen eines Funkens. Ihr Körperpotenzial kann sich in einem Moment, wenigen Sekunden oder über längere Zeiträume um Zehntausende von Volt ändern. Diese Änderungen können die Körperpotenzialkompensationskreise in tragbaren EEG-Systemen vorübergehend überwältigen, was zu massiven Spitzen und langsamer Erholung in den EEG-Signalen führt.
  Laborbasierte EEG-Systeme können gegen viele dieser Artefakte geschützt werden, zum Beispiel durch Begrenzung der Bewegung des Probanden, elektrische Abschirmung des Labors, Anbringen eines Erdungskabels an den Probanden zur Vermeidung elektrostatischer Aufladung, sehr hohe Abtastrate und so weiter.
  
  Tragbare, batteriebetriebene drahtlose EEG-Systeme können sich auf diese Maßnahmen nicht verlassen und müssen daher eine Reihe von Minderungsstrategien verwenden. Die Datenübertragungsrate muss gegen die Batterielebensdauer abgewogen werden, da drahtlose Sender recht stromhungrig sind.

Reduzierung von Interferenzen

EEG-Headsets sind so konzipiert, dass unerwünschte Störungen minimiert werden. Die meisten externen Störquellen wie statische Elektrizität und elektromagnetische Interferenzen (z. B. 50/60 Hz Rauschen und Harmonische von Stromleitungen) erscheinen als Gemeinsames Modusrauschen, wobei das zugrunde liegende Körperpotenzial ungefähr gleichmäßig über alle Sensoren oszilliert. 

Emotiv-Geräte verwenden einen Einzelpunkt-Referenzsensor (CMS), um das Körperpotenzial zu messen, kombiniert mit einem aktiven Kompensationssystem im analogen Bereich (das CMS-Signal wird invertiert und zur DRL-Sensor zurückgeführt, um die Gemeinsamen Modus-Oszillationen zu kompensieren und ein niedriges Rausch-EEG-Referenzniveau für die Differenzeingangsverstärker abzuleiten). Hochpass- (AC-Kupplung) und Tiefpass-Analogfilter (Anti-Alias-Analogfilter), signifikante Überabstastung bei 2048 Hz, gefolgt von aufeinander folgenden sub-Nyquist-Digitalfiltern, 50/60 Hz Doppelauskerbungsfilter und Abtiefung auf die Datenübertragungsfrequenz (128 oder 256 Hz) im digitalen Bereich im DSP-Prozessor im Headset vor der Übertragung. Diese Maßnahmen dämpfen die meisten externen Störquellen auf nicht nachweisbare Niveaus, wenn das Headset korrekt gefiltert und die Kontaktimpedanz gering ist.

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 werden. Die Software entfernt keine Artefakte von Muskel- oder Augenbewegungen automatisch, da Datenreinigungstechniken (wie ICA) bei unbenutzten, ungefilterten Daten besser funktionieren. Wie oben beschrieben, wendet Emotiv jedoch sorgfältig abgestimmte Signalverarbeitung an, die dabei hilft, saubere Signale zu erzeugen, wenn das Headset guten Kontakt hat, was die Analyse von Gehirnwellen-Daten erleichtert.