Artefactos

Cuando se utilizan cascos EEG, algunas señales pueden interferir con las mediciones de las ondas cerebrales. Estas señales no deseadas, llamadas “artefactos,” vienen en dos tipos principales:

Artefactos Intrínsecos: Estos son causados por biosignales normales que provienen de tu cuerpo, tales como:

• Actividad de los músculos faciales, del cuello y de la mandíbula: Sonreír, apretar los dientes, fruncir el ceño, parpadear, guiñar, masticar, hablar, girar la cabeza (músculos del cuello). Cada grupo muscular se encuentra más cerca de algunos sensores EEG y mucho más distante de otros, por lo que la señal detectada en cada ubicación es diferente, lo que hace que los artefactos sean más difíciles de eliminar. De hecho, Emotiv utiliza métodos de procesamiento de señales y machine learning para desenmarañar la distribución de señales musculares para deducir qué grupos se están activando y, por lo tanto, identificar tus expresiones faciales.

• Actividad ocular: Cada uno de tus globos oculares tiene una alta concentración de nervios en la superficie trasera (retina, nervios ópticos) y casi ningún nervio en la superficie frontal. De hecho, tu globo ocular actúa como un gran dipolo con un desequilibrio de carga eléctrica de adelante hacia atrás. Cuando tus ojos giran en sus cuencas, el campo dipolar cambia de dirección para apuntar hacia donde estás mirando, y esto se detecta como un cambio en el biopotencial de fondo que se encuentra en un ángulo diferente en relación con cada sensor EEG - lo que significa que no es una señal común entre los sensores. Se generan artefactos adicionales de señal por los músculos que controlan la rotación de los ojos.

• Señales cardíacas: Tu corazón es una fuente significativa de señales musculares en bruto que a veces pueden ser detectadas directamente por algunos o todos los canales EEG, de la misma manera que se registra un electrocardiograma. Los complejos característicos P-Q-R-S-T pueden ser observados ocasionalmente en algunos canales EEG. Un segundo tipo de artefacto cardíaco proviene de grandes vasos sanguíneos que se expanden y contraen a medida que el corazón bombea sangre a través de tus arterias. Las paredes arteriales son musculares y generan señales secundarias a medida que se expanden y contraen en sincronía con nuestro latido. Finalmente, si colocas un sensor directamente adyacente a una arteria significativa, el sensor puede ser desplazado mecánicamente por el cambio de forma y tamaño del vaso, lo que lleva a movimientos rítmicos del sensor a través de la superficie de la piel que pueden cambiar la impedancia de contacto e inducir voltajes espurios sobre un patrón cíclico.

Estas acciones crean señales musculares, oculares y otros biosignales que pueden mezclarse con los datos de las ondas cerebrales. Normalmente, estos biosignales son significativamente más grandes que las señales cerebrales, lo que hace que la detección de la actividad cerebral sea difícil a menos que se lleve a cabo algún tipo de filtrado y separación de fuentes.

Los artefactos intrínsecos caen en categorías específicas y predecibles y existen muchas herramientas de preprocesamiento que se pueden aplicar para eliminarlos selectivamente. El método más común es el Análisis de Componentes Independientes (ICA, disponible en muchas bibliotecas como EEGLab, NME y otras), y los métodos de Reconstrucción de Subespacio de Artefactos (ASR, rASR, más eficientes desde el punto de vista computacional que ICA). Estos modelos se basan en descomponer una señal de serie temporal en diferentes componentes, luego re ensamblar la señal a partir de un subconjunto de esos componentes que no están asociados con diferentes tipos de artefactos.

Los datos EEG de Emotiv se entregan a la PC anfitriona en la forma más limpia posible, pero sin eliminar los artefactos de biosignales intrínsecos que pueden ser de interés para diferentes usuarios, y que también mejoran la capacidad de los métodos ICA y rASR para eliminar clases conocidas de artefactos intrínsecos porque sus señales no están distorsionadas por el filtrado en el dispositivo.

Artefactos Extrínsecos: Estos provienen de fuentes externas, tales como:

• Deslizamiento de sensores, el casco moviéndose en tu cabeza o siendo golpeado

• Campos eléctricos radiados de electrodomésticos, computadoras y otros equipos, transformadores y cableado eléctrico, particularmente a la frecuencia de la línea eléctrica (50/60 Hz) y múltiplos armónicos de estas frecuencias. El ruido de la línea eléctrica es a menudo la fuente más fuerte de artefactos en las señales EEG. 

• Todos los sistemas EEG modernos utilizan convertidores de señal de analógico a digital que operan a una frecuencia de muestreo fija. Un fenómeno bien conocido con el muestreo digital es el aliasing, que ocurre cuando el sistema de muestreo encuentra una señal que tiene componentes de frecuencia superiores al 50% de la frecuencia de muestreo (la frecuencia de Nyquist). Por ejemplo, al muestrear a 128Hz, la frecuencia de Nyquist es de 64Hz, justo superior a la frecuencia de la línea eléctrica de 60Hz. Sin embargo, los armónicos de 60Hz: [120Hz,  180Hz, 240Hz, …] “se envuelven” alrededor de la frecuencia de Nyquist y aparecen como señales falsas o “aliasadas” a 8Hz, 24Hz, 16Hz y así sucesivamente, porque el sistema digital muestrea una parte de cada segundo, tercer, cuarto … ciclo de estas señales de alta frecuencia. Los altos armónicos de la radiación de la línea eléctrica están presentes porque las corrientes y campos radiados en los sistemas de potencia raramente son ondas sinusoidales perfectas. Típicamente hay una potencia radiada sustancial detectable hasta aproximadamente el 10º armónico. Estas señales aliasadas de alta frecuencia son indistinguibles de las oscilaciones reales a frecuencias más bajas dentro del rango típico de las señales cerebrales, por lo que deben ser eliminadas de la señal entrante antes de ser presentadas al sistema de muestreo.

• Campos eléctricos estáticos de objetos cargados y personas cercanas: La acumulación de carga electrostática puede resultar en diferencias de potencial de miles de voltios entre tú y otras personas y objetos circundantes. Por ejemplo, un objeto cargado positivamente atraerá cargas negativas en tu cuerpo y cabeza hacia ese objeto, y repelerá las cargas negativas, resultando en una distribución desigual del potencial del cuerpo bajo diferentes sensores EEG. Los dispositivos Emotiv utilizan detección AC acoplada (filtrado de alta frecuencia analógico), con un único punto de referencia, para desacoplar la distribución de carga estática desigual en gran medida. Sin embargo, si tú o alguna de estas fuentes cargadas se mueve, la carga se mueve por tu cuerpo causando un potencial cambiante, que puede ser lo suficientemente rápido como para ser transmitido a través de los filtros.

• Tu potencial electrostático puede cambiar lenta o instantáneamente si te cargas o te descargas rápidamente, como al caminar sobre una alfombra o al tocar objetos metálicos, quizás generando una chispa. Tu potencial corporal puede cambiar en decenas de miles de voltios en un instante, en unos pocos segundos o en períodos más largos. Estos cambios pueden sobrepasar temporalmente los circuitos de cancelación de potencial corporal en los sistemas EEG portátiles, resultando en picos masivos y una recuperación más lenta en las señales EEG.
  Los sistemas EEG basados en laboratorios pueden protegerse contra muchos de estos artefactos, por ejemplo, restringiendo el movimiento del sujeto, blindando eléctricamente el laboratorio, conectando un cable de tierra al sujeto para prevenir la acumulación de carga electrostática, frecuencia de muestreo muy alta y así sucesivamente.
  
  Los sistemas EEG inalámbricos portátiles y alimentados por batería no pueden confiar en estas medidas y, por lo tanto, deben utilizar una variedad de estrategias de mitigación. La tasa de transmisión de datos debe equilibrarse con la duración de la batería, porque los transmisores inalámbricos consumen bastante energía.

Reduciendo la Interferencia

Los cascos EEG están diseñados para minimizar el ruido no deseado. La mayoría de las fuentes de ruido extranas, como la electricidad estática y la interferencia electromagnética (por ejemplo, ruido de 50/60 Hz y armónicos de las líneas eléctricas) aparecen como Ruido de Modo Común, donde el potencial corporal subyacente está oscilando de manera aproximadamente similar en todos los sensores. 

Los dispositivos Emotiv utilizan un sensor de referencia de un solo punto (CMS) para medir el potencial corporal, combinado con un sistema de cancelación activa en el dominio analógico (la señal CMS se invierte y se retroalimenta al sensor DRL para cancelar las oscilaciones de Modo Común y derivar un nivel de referencia EEG de bajo ruido para los amplificadores de entrada diferencial. Filtros analógicos de alta frecuencia (acoplamiento AC) y de baja frecuencia (filtro analógico anti-alias) , sobre muestreo significativo a 2048Hz, seguido de filtrado digital sub-Nyquist sucesivo, filtrado de doble muesca de 50/60Hz y reducción de muestreo a la frecuencia de transmisión de datos (128 o 256Hz) en el dominio digital en el procesador DSP  en el casco antes de la transmisión. Estas medidas atenuan la mayoría de las fuentes de ruido extrínseco a niveles indetectables cuando el casco está correctamente filtrado y las impedancias de contacto son bajas.

Los artefactos de movimiento se minimizan por nuestro diseño mecánico, que soporta independientemente cada sensor y se ajusta al tamaño y la forma de cada usuario.

Cómo EmotivPRO Maneja los Datos

Los datos EEG en EmotivPRO se registran exactamente como se reciben del casco. El software no elimina automáticamente los artefactos de los movimientos musculares o oculares porque las técnicas de limpieza de datos (como ICA) funcionan mejor en datos en crudo y no filtrados. Sin embargo, como se describió anteriormente, los cascos Emotiv aplican un procesamiento de señal cuidadosamente diseñado que ayuda a producir señales limpias cuando el casco tiene buen contacto, facilitando el análisis de los datos de las ondas cerebrales.