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त्वरित-सेटअप, उच्च-घनत्व वाले वायरलेस एरेज़ के साथ अपनी विश्लेषणात्मक EEG समयसीमा को गति दें जो Flex फ़ील्ड परिनियोजन के लिए अनुकूलित हैं।

त्वरित-सेटअप, उच्च-घनत्व वाले वायरलेस एरेज़ के साथ अपनी विश्लेषणात्मक EEG समयसीमा को गति दें जो Flex फ़ील्ड परिनियोजन के लिए अनुकूलित हैं।

इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम में तंत्रिका संज्ञानात्मक संकेत और पास के तारों से 50 या 60 हर्ट्ज के विद्युत शोर दोनों होते हैं। चूंकि यह हस्तक्षेप तंत्रिका डेटा को विकृत कर सकता है, इसलिए शोधकर्ता अक्सर एक पायदान फिल्टर (नॉच फ़िल्टर)—एक संकीर्ण बैंड-स्टॉप फिल्टर लागू करते हैं जो शेष ईईजी स्पेक्ट्रम को बरकरार रखते हुए इस विशिष्ट आवृत्ति को दबा देता है।

त्वरित-सेटअप, उच्च-घनत्व वाले वायरलेस एरेज़ के साथ अपनी विश्लेषणात्मक EEG समयसीमा को गति दें जो Flex फ़ील्ड परिनियोजन के लिए अनुकूलित हैं।

त्वरित-सेटअप, उच्च-घनत्व वाले वायरलेस एरेज़ के साथ अपनी विश्लेषणात्मक EEG समयसीमा को गति दें जो Flex फ़ील्ड परिनियोजन के लिए अनुकूलित हैं।

नॉट फ़िल्टर (Notch Filter) क्या है?

एक नॉट फ़िल्टर एक सिग्नल-प्रोसेसिंग फ़िल्टर है जो फ़्रीक्वेंसीज़ (आवृत्तियों) की एक संकीर्ण रेंज को दृढ़ता से कम (attenuate) करता है, जबकि उस सीमा से नीचे और ऊपर की फ़्रीक्वेंसीज़ को तुलनात्मक रूप से बहुत कम बदलाव के साथ गुजरने देता है। अस्वीकृत किए गए क्षेत्र को स्टॉपबैंड (stopband) कहा जाता है, और इसके केंद्र को अक्सर नॉट फ़्रीक्वेंसी कहा जाता है। चूंकि स्टॉपबैंड संकीर्ण होता है, इसलिए फ़िल्टर का उद्देश्य व्यापक-स्पेक्ट्रम शोर (broad-spectrum noise) के बजाय किसी ज्ञात, केंद्रित हस्तक्षेप (interference) को हटाना होता है।

EEG में, हस्तक्षेप करने वाला घटक अक्सर रिकॉर्डिंग वातावरण, केबलों, एम्पलीफायरों, या इलेक्ट्रोड प्रतिबाधा (impedance) के अंतर के माध्यम से आने वाला विद्युत मेंस संदूषण (electrical mains contamination) होता है। एक नॉट फ़िल्टर स्थानीय विद्युत मानक और रिकॉर्डिंग स्थितियों के आधार पर एक प्रमुख 50 Hz या 60 Hz के घटक को कम कर सकता है। यह आर्टिफैक्ट के हर स्रोत को नहीं हटाता है, और यह अर्थ के आधार पर विद्युत शोर और मस्तिष्क गतिविधि के बीच अंतर नहीं करता है; यह केवल फ़्रीक्वेंसी कंटेंट पर कार्य करता है।

एक नॉट फ़िल्टर कैसे काम करता है (और यह क्या नहीं करता है)

एक नॉट फ़िल्टर फ़िल्टर के मैग्नीट्यूड रिस्पॉन्स (परिमाण प्रतिक्रिया) में एक तीव्र गिरावट पैदा करके काम करता है, जिसे इंजीनियर केवल एक आलेख (plot) कहते हैं कि एक फ़िल्टर प्रत्येक फ़्रीक्वेंसी को कितना गुजरने देता है।

अधिकांश फ़्रीक्वेंसीज़ पर, प्रतिक्रिया पूरी क्षमता के पास रहती है, जिसका अर्थ है कि सिग्नल बिना किसी बदलाव के गुजर जाता है। लक्षित फ़्रीक्वेंसी पर, जो आमतौर पर 50 या 60 हर्ट्ज़ होती है, प्रतिक्रिया तेजी से गिरती है, जिससे उस फ़्रीक्वेंसी बैंड को कम कर दिया जाता है जबकि पड़ोसी फ़्रीक्वेंसीज़ को काफी हद तक बरकरार रखा जाता है। सिद्धांत रूप में, इसका परिणाम एक साफ सिग्नल होता है जहां पावर लाइन का हम (hum) चला जाता है लेकिन मस्तिष्क के अपने कंपन बने रहते हैं।

एक नॉट फ़िल्टर क्या नहीं करता है, यह भी उतना ही महत्वपूर्ण है। यह सामान्य-उद्देश्य वाला आर्टिफैक्ट हटाने वाला उपकरण नहीं है।

ब्रॉडबैंड संदूषण, जैसे कि जबड़े को भींचने के दौरान फ़्रीक्वेंसीज़ की एक विस्तृत श्रृंखला में फैलने वाली मांसपेशियों की गतिविधि, या पलकें झपकाने के कारण होने वाले बड़े विक्षेप, नॉट फ़िल्टर से सीधे गुजर जाते हैं क्योंकि वह संदूषण एक संकीर्ण बैंड तक सीमित नहीं होता है।

नॉट फ़िल्टर कोई स्पेक्ट्रल डीकंपोज़िशन (वर्णक्रमीय अपघटन) भी नहीं करता है। यह सिग्नल को उसके घटक लय (rhythms) में उस तरह नहीं तोड़ता है जैसे टाइम-फ़्रीक्वेंसी एनालिसिस तब करता है जब शोधकर्ता यह देखना चाहते हैं कि समय के साथ थीटा, अल्फा या बीटा बैंड में पावर कैसे बदलती है। एक नॉट फ़िल्टर केवल फ़्रीक्वेंसी कंटेंट के एक संकीर्ण हिस्से को हटा देता है और शेष स्पेक्ट्रल संरचना को बिल्कुल वैसा ही छोड़ देता है जैसा वह था।

बैंड स्टॉप नॉट फ़िल्टर डिज़ाइन की बुनियादी बातें

बैंड-स्टॉप डिज़ाइन की शुरुआत अवांछित फ़्रीक्वेंसी और पड़ोसी स्पेक्ट्रम की मात्रा की स्पष्ट परिभाषा के साथ होती है जिसे त्यागा जा सकता है। बहुत संकीर्ण बैंडविड्थ के साथ 60 Hz पर केंद्रित एक नॉट उस नॉट से अलग व्यवहार करता है जो 55–65 Hz को कम करता है। उचित चयन हस्तक्षेप की स्थिरता, सिग्नल बैंडविड्थ, सैंपलिंग फ़्रीक्वेंसी और वैज्ञानिक या नैदानिक प्रश्न पर निर्भर करता है।

क्वालिटी फैक्टर, जिसे आमतौर पर Q के रूप में लिखा जाता है, केंद्र फ़्रीक्वेंसी और बैंडविड्थ के बीच संबंध को व्यक्त करता है। एक उच्च-Q फ़िल्टर में इसकी केंद्र फ़्रीक्वेंसी के सापेक्ष एक संकीर्ण स्टॉपबैंड होता है; कम-Q वाला डिज़ाइन व्यापक क्षेत्र को प्रभावित करता है। अधिक एटेन्युएशन (कमी) और तेज बदलावों के लिए उच्च फ़िल्टर ऑर्डर की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन उच्च ऑर्डर रिंगिंग, कंप्यूटेशनल लागत और कार्यान्वयन विवरणों के प्रति संवेदनशीलता को भी बढ़ा सकता है।

डिज़ाइन विशिष्टताओं का मूल्यांकन फ़्रीक्वेंसी और टाइम-डोमेन व्यवहार दोनों के माध्यम से सबसे अच्छी तरह से किया जाता है। फ़्रीक्वेंसी प्लॉट एटेन्युएशन, बैंडविड्थ और पासबैंड रिपल को प्रकट करते हैं, जबकि इम्पल्स या स्टेप रिस्पॉन्स रिंगिंग और क्षणिक व्यवहार दिखाते हैं। EEG के लिए, स्पेक्ट्रम में एक स्पष्ट सुधार को तरंग रूप आकृति विज्ञान (waveform morphology), घटना के समय और किसी भी डाउनस्ट्रीम फीचर निष्कर्षण के साथ माना जाना चाहिए।

नॉट फ़िल्टर बनाम बैंड स्टॉप फ़िल्टर: क्या अंतर है?

एक नॉट फ़िल्टर को आम तौर पर बैंड-स्टॉप फ़िल्टर के एक संकीर्ण रूप के रूप में समझा जाता है। दोनों एक स्टॉपबैंड के अंदर की फ़्रीक्वेंसीज़ को कम करते हैं और इसके बाहर की फ़्रीक्वेंसीज़ को पास करते हैं, लेकिन नॉट आमतौर पर एक विशिष्ट, पृथक फ़्रीक्वेंसी या बहुत छोटे अंतराल को लक्षित करता है।

एक व्यापक बैंड-स्टॉप फ़िल्टर तब उपयुक्त हो सकता है जब हस्तक्षेप एक व्यापक, अच्छी तरह से परिभाषित क्षेत्र पर कब्जा कर लेता है। जब उद्देश्य पास की गतिविधि को बनाए रखते हुए एक एकल लाइन घटक को हटाना होता है, तो एक नॉट अधिक रूढ़िवादी होता है। EEG में, वह स्पष्ट रूढ़िवादिता समीक्षा की आवश्यकता को समाप्त नहीं करती है, क्योंकि एक संकीर्ण फ़िल्टर अभी भी लक्ष्य के आसपास हार्मोनिक्स, चरण, या स्पेक्ट्रल अनुमानों को प्रभावित कर सकता है।

निम्नलिखित तुलना विशिष्ट अंतर को सारांशित करती है। वास्तविक व्यवहार फ़िल्टर विनिर्देश और कार्यान्वयन पर निर्भर करता है, इसलिए लेबल को प्रतिक्रिया वक्र की जांच करने के विकल्प के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए।

विशेषता

नॉट फ़िल्टर

व्यापक बैंड-स्टॉप फ़िल्टर

विशिष्ट EEG निहितार्थ

स्टॉपबैंड चौड़ाई

संकीर्ण

व्यापक

एक नॉट आमतौर पर अधिक आसन्न फ़्रीक्वेंसीज़ को संरक्षित रखता है

मुख्य लक्ष्य

एक लाइन फ़्रीक्वेंसी या छोटा अंतराल

एक परिभाषित फ़्रीक्वेंसी रेंज

लक्ष्य प्रेक्षित हस्तक्षेप से मेल खाना चाहिए

क्वालिटी फैक्टर

अक्सर उच्च

अक्सर निम्न

उच्च Q पड़ोसी-बैंड विरूपण को कम कर सकता है

सामान्य उपयोग

मेंस हम या एक अनुनादी टोन

व्यापक हस्तक्षेप या अवांछित बैंड

चयन आर्टिफैक्ट और शोध प्रश्न पर निर्भर करता है

इसलिए व्यावहारिक अंतर चयनात्मकता का है। एक नॉट फ़िल्टर स्वचालित रूप से अधिक सुरक्षित नहीं होता है, और एक व्यापक बैंड-स्टॉप फ़िल्टर स्वचालित रूप से अत्यधिक नहीं होता है; प्रत्येक का मूल्यांकन उन सिग्नल विशेषताओं के विरुद्ध किया जाना चाहिए जो रिकॉर्डिंग के लिए मायने रखती हैं।

EEG सिग्नल प्रोसेसिंग में नॉट फ़िल्टर का उपयोग करना

EEG सिग्नलों में वितरित न्यूरल गतिविधि द्वारा उत्पन्न कम-आयाम वोल्टेज उतार-चढ़ाव (low-amplitude voltage fluctuations) के साथ-साथ शारीरिक और पर्यावरणीय आर्टिफैक्ट्स शामिल होते हैं। प्रीप्रोसेसिंग के दौरान एक नॉट फ़िल्टर का उपयोग तब किया जा सकता है जब एक संकीर्ण स्पेक्ट्रल शिखर मेंस हस्तक्षेप के अनुरूप होता है।

यह एक बड़े वर्कफ़्लो के भीतर एक ऑपरेशन है जिसमें शामिल हो सकते हैं:

  • री-रेफरेंसिंग (Rereferencing)

  • बैड-चैनल मूल्यांकन

  • आर्टिफैक्ट सुधार

  • सेगमेंटेशन

  • बेसलाइन हैंडलिंग

फ़िल्टरिंग का समय महत्वपूर्ण होता है। इपोचिंग (epoching) से पहले फ़िल्टर लगाने से निरंतर रिकॉर्डिंग की सीमाओं पर एज इफेक्ट्स (edge effects) उत्पन्न हो सकते हैं, जबकि इसे छोटे इपोच पर अलग से लगाने से विभिन्न ट्रांजिएंट्स और फ़्रीक्वेंसी प्रतिक्रियाएं बन सकती हैं।

शोधकर्ता ऑफ़लाइन प्रोसेसिंग और रीयल-टाइम प्रोसेसिंग में भी अंतर करते हैं: गैर-कारण (noncausal) या शून्य-चरण (zero-phase) के तरीके संग्रहीत डेटा के लिए व्यावहारिक हो सकते हैं लेकिन उसी तरह उपयोग नहीं किए जा सकते जब निर्णय तुरंत लिए जाने हों।

एक नॉट का मूल्यांकन विश्लेषण उद्देश्य के विरुद्ध किया जाना चाहिए। एक स्थिर लाइन-फ़्रीक्वेंसी शिखर को कम करने के लिए यह उचित हो सकता है, लेकिन यह इलेक्ट्रोड गति, मांसपेशियों की गतिविधि, आंखों की गतिविधियों, खराब संपर्क, या ब्रॉडबैंड एम्पलीफायर शोर को ठीक नहीं कर सकता है। EEG रिकॉर्डिंग संदर्भ, मोंटाज, संदर्भ, सैंपलिंग दर, और आर्टिफैक्ट प्रोफ़ाइल सभी इस बात को प्रभावित करते हैं कि एक संकीर्ण फ़्रीक्वेंसी फ़िल्टर जानकारीपूर्ण है या भ्रामक।

सामान्य नॉट फ़िल्टर फ़्रीक्वेंसीज़ (50Hz और 60Hz)

EEG में सबसे परिचित नॉट फ़्रीक्वेंसीज़ 50 Hz और 60 Hz हैं, जो मोटे तौर पर क्षेत्रीय विद्युत शक्ति प्रणालियों के अनुरूप हैं। सही लक्ष्य रिकॉर्डिंग वातावरण द्वारा निर्धारित किया जाता है, न कि किसी सार्वभौमिक प्राथमिकता द्वारा। एक स्पेक्ट्रम दिखा सकता है कि कौन सा लाइन घटक मौजूद है, हालांकि हार्मोनिक्स और उपकरण-विशिष्ट हस्तक्षेप तस्वीर को जटिल बना सकते हैं।

एक 50 Hz या 60 Hz सेटिंग मौलिक फ़्रीक्वेंसी के गुणकों पर हार्मोनिक्स को भी प्रभावित कर सकती है, जो फ़िल्टर या अधिग्रहण प्रणाली (acquisition system) पर निर्भर करता है। मौलिक पर केंद्रित एक फ़िल्टर आवश्यक रूप से प्रत्येक हार्मोनिक को समाप्त नहीं करता है जब तक कि उन फ़्रीक्वेंसीज़ को अलग से संबोधित नहीं किया जाता है या प्रणाली एक हार्मोनिक-अस्वीकृति व्यवहार का दस्तावेजीकरण नहीं करती है। हार्मोनिक हटाना सिग्नल सामग्री को और बदल सकता है और इसे एक स्पष्ट प्रोसेसिंग विकल्प के रूप में माना जाना चाहिए।

नीचे दी गई फ़्रीक्वेंसीज़ संपूर्ण नुस्खे के बजाय सामान्य संदर्भ बिंदु हैं। वे प्रत्येक लक्ष्य को चुनने के सामान्य कारण और उससे जुड़ी मुख्य सावधानी का वर्णन करती हैं।

लक्षित फ़्रीक्वेंसी

सामान्य स्रोत

मुख्य सावधानी

50 Hz

लगभग 50 Hz बिजली का उपयोग करने वाले क्षेत्रों में मेंस हस्तक्षेप

उच्च-फ़्रीक्वेंसी न्यूरल या तकनीकी सिग्नल सामग्री को ओवरलैप कर सकता है

60 Hz

लगभग 60 Hz बिजली का उपयोग करने वाले क्षेत्रों में मेंस हस्तक्षेप

एक गलत क्षेत्रीय सेटिंग आर्टिफैक्ट को बरकरार छोड़ सकती है

100 Hz

50 Hz का दूसरा हार्मोनिक या अलग से देखा गया लाइन घटक

इसे हटाने से उच्च-फ़्रीक्वेंसी गतिविधि के विश्लेषण प्रभावित हो सकते हैं

120 Hz

60 Hz का दूसरा हार्मोनिक या संबंधित उपकरण हस्तक्षेप

फ़िल्टर करने से पहले स्पेक्ट्रल शिखर को सत्यापित किया जाना चाहिए

इन मानों को अधिग्रहण स्थान, फ़िल्टर बैंडविड्थ, एटेन्युएशन, और क्या हार्मोनिक्स शामिल थे, के साथ प्रलेखित किया जाना चाहिए। केवल "नॉट फ़िल्टर्ड" रिपोर्ट करने से बाद की व्याख्या और प्रतिकृति (replication) अधिक कठिन हो जाती है।

नॉट फ़िल्टर लगाते समय सामान्य गलतियाँ

सबसे लगातार होने वाली त्रुटि एक नॉट फ़िल्टर को एक सामान्य-उद्देश्य वाले सफाई चरण के रूप में मानना है। एक संकीर्ण फ़िल्टर का एक विशिष्ट लक्ष्य होता है, इसलिए इसे एक प्रेक्षित या अच्छी तरह से उचित हस्तक्षेप स्रोत से जोड़ा जाना चाहिए। यदि आर्टिफैक्ट अस्थिर, व्यापक या ट्रांजिएंट्स द्वारा हावी है, तो एक निश्चित नॉट सिग्नल को बदलते हुए भी सीमित लाभ प्रदान कर सकता है।

दूसरी गलती फ़िल्टरिंग और शेष प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन के बीच संबंध को अनदेखा करना है। संदर्भ परिवर्तन, रीसैंपलिंग, इपोच सीमाएं, और आर्टिफैक्ट अस्वीकृति सभी स्पष्ट स्पेक्ट्रम को प्रभावित कर सकते हैं।

रॉ रिकॉर्डिंग और इसके अधिग्रहण मापदंडों की जांच किए बिना लगाया गया एक फ़िल्टर उस समस्या को छुपा सकता है जिसे इलेक्ट्रोड रखरखाव, परिरक्षण (shielding), ग्राउंडिंग, या चैनल-गुणवत्ता समीक्षा के माध्यम से बेहतर ढंग से संबोधित किया जा सकता था।

एक संक्षिप्त समीक्षा अनुक्रम निर्णय को ऑडिट योग्य रखने में मदद कर सकता है:

  • एक स्थिर, संकीर्ण हस्तक्षेप घटक के लिए अनफ़िल्टर्ड स्पेक्ट्रम और तरंग रूप का निरीक्षण करें।

  • स्थानीय मेंस फ़्रीक्वेंसी और रिकॉर्डिंग सिस्टम की सैंपलिंग और फ़िल्टर सेटिंग्स की पुष्टि करें।

  • स्पेक्ट्रल एटेन्युएशन और टाइम-डोमेन तरंग रूपों दोनों का उपयोग करके उम्मीदवार बैंडविड्थ की तुलना करें।

  • फ़िल्टर प्रकार, ऑर्डर, केंद्र फ़्रीक्वेंसी, बैंडविड्थ, चरण मोड और प्रोसेसिंग चरण को रिकॉर्ड करें।

सिग्नल विरूपण (Signal Distortion) का जोखिम

शोधकर्ताओं का सुझाव है कि नॉट फ़िल्टर, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने के बावजूद, अपने साथ “संभावित रूप से गंभीर सिग्नल विरूपण का जोखिम” लाता है।

इसका परीक्षण करने के लिए, एक 2019 के अध्ययन ने सिंथेटिक परीक्षण सिग्नलों का निर्माण किया और वास्तविक EEG और MEG रिकॉर्डिंग के साथ भी काम किया, जिसमें बिना परिरक्षण (unshielded) वाले वातावरण में एकत्र किया गया EEG डेटा शामिल था जहां पावर लाइन का शोर विशेष रूप से मजबूत था। बटरवर्थ नॉट फ़िल्टर (एक सामान्य IIR फ़िल्टर डिज़ाइन) का उपयोग करते हुए, उन्होंने पाया कि लाइन शोर को प्रभावी ढंग से हटा दिया गया था। उम्मीद के मुताबिक फ़्रीक्वेंसी स्पेक्ट्रम से 50 या 60 हर्ट्ज़ पर हस्तक्षेप गायब हो गया। लेकिन उसी फ़िल्टरिंग प्रक्रिया ने टाइम डोमेन में विरूपण पेश किया, जिसका अर्थ है कि समय के साथ तरंग रूप का आकार उन तरीकों से बदल गया जो केवल अवांछित फ़्रीक्वेंसी को हटाने से परे थे।

जब इसके बजाय स्पेक्ट्रम इंटरपोलेशन (spectrum interpolation) का उपयोग करके समान परीक्षण किए गए, तो यह विधि लाइन शोर को हटाने की नॉट फ़िल्टर की क्षमता से मेल खाती थी, लेकिन अध्ययन रिपोर्ट करता है कि इसने “कई सामान्य स्थितियों में टाइम डोमेन में कम विरूपण” दिखाया।

यह लाभ सार्वभौमिक या पूर्ण नहीं था। यह कई सामान्य स्थितियों में दिखाई दिया, जो उन मामलों के लिए जगह छोड़ता है जहां दो तरीके अधिक समान रूप से प्रदर्शन कर सकते हैं, या जहां अन्य कारक परिणाम को बदल सकते हैं।

EEG से पावर लाइन शोर को हटाना एक डिफ़ॉल्ट समाधान से अधिक का हकदार क्यों है

एक नॉट फ़िल्टर एक संकीर्ण फ़्रीक्वेंसी घटक को कम करने का एक सटीक तरीका प्रदान करता है, जिससे यह स्थिर मेंस हस्तक्षेप से प्रभावित EEG रिकॉर्डिंग के लिए प्रासंगिक हो जाता है। इसकी उपयोगिता सटीक फ़्रीक्वेंसी पहचान, एक उपयुक्त बैंडविड्थ, चरण और एज इफेक्ट्स के बारे में जागरूकता, और अनफ़िल्टर्ड सिग्नल के साथ तुलना पर निर्भर करती है।

न्यूरोसाइंस सेटअप में व्यापक सिग्नल-गुणवत्ता और प्रीप्रोसेसिंग प्रथाओं के भीतर एक प्रलेखित कदम के रूप में उपयोग किए जाने पर, यह पड़ोसी जानकारी को अनावश्यक रूप से छोड़े बिना हस्तक्षेप को कम कर सकता है।

संदर्भ

  1. Leske, S., & Dalal, S. S. (2019). Reducing power line noise in EEG and MEG data via spectrum interpolation. NeuroImage, 189, 763–776. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.01.026

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

EEG रिकॉर्डिंग में नॉट फ़िल्टर का मुख्य काम क्या है?

एक नॉट फ़िल्टर एक संकीर्ण बैंड-स्टॉप फ़िल्टर है जो शेष EEG स्पेक्ट्रम को संरक्षित करते हुए एक विशिष्ट फ़्रीक्वेंसी—आमतौर पर 50 या 60 Hz पावर लाइन हम—को दबाता है। यह केवल इस निश्चित-फ़्रीक्वेंसी विद्युत शोर को लक्षित करता है, न कि ब्रॉडबैंड आर्टिफैक्ट्स जैसे मांसपेशियों की गतिविधि या पलक झपकना।

50 Hz और 60 Hz के नॉट फ़िल्टर आम क्यों हैं?

ये फ़्रीक्वेंसीज़ मोटे तौर पर विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किए जाने वाले प्रत्यावर्ती-धारा (alternating-current) बिजली मानकों के अनुरूप हैं। रिकॉर्डिंग वातावरण से विद्युत हस्तक्षेप इन फ़्रीक्वेंसीज़ में से एक पर और कभी-कभी इसके हार्मोनिक्स पर एक प्रमुख लाइन घटक के रूप में दिखाई दे सकता है।

लाइन शोर को हटाने के लिए केवल इंडिपेंडेंट कंपोनेंट एनालिसिस (ICA) का उपयोग क्यों नहीं करते?

ICA इलेक्ट्रोडों में अलग-अलग स्रोत सिग्नलों को अलग करता है, न कि विशिष्ट फ़्रीक्वेंसी बैंड को, इसलिए इसे पावर लाइन हम जैसे एकल, निश्चित-फ़्रीक्वेंसी साइनुसोइड (sinusoid) को लक्षित करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। नॉट फ़िल्टर मानक उपकरण बना हुआ है क्योंकि यह सीधे उस एक फ़्रीक्वेंसी को कम करता है, जबकि ICA लाइन शोर को एक अलग स्रोत के रूप में अलग नहीं कर सकता है।

नॉट फ़िल्टर के साथ सीधे किस तरह का सिग्नल विरूपण देखा गया है?

सिंथेटिक सिग्नलों और वास्तविक EEG डेटा दोनों का उपयोग करने वाले एक अध्ययन में पाया गया कि बटरवर्थ नॉट फ़िल्टर टाइम-डोमेन विरूपण पेश कर सकता है, जिससे केवल हम को हटाने के अलावा तरंग रूप का आकार बदल जाता है। इन विरूपणों को संभावित रूप से गंभीर के रूप में प्रलेखित किया गया था, हालांकि उसी अध्ययन में ERPs जैसे विशिष्ट न्यूरल उपायों पर सटीक प्रभाव की जांच नहीं की गई थी।

यदि आपको नॉट फ़िल्टर का उपयोग करना ही है, तो इसका सबसे सुरक्षित तरीका क्या है?

यदि एक नॉट फ़िल्टर लागू किया जाता है, तो थोड़े सौम्य पैरामीटर—जैसे कि थोड़ी व्यापक बैंडविड्थ और कम तीव्र एटेन्युएशन—अत्यधिक टाइम-डोमेन रिंगिंग के जोखिम को कम कर सकते हैं, हालांकि डाउनस्ट्रीम विश्लेषणों को होने वाले सटीक नुकसान को समीक्षा किए गए डेटा में परिमाणित नहीं किया गया है। रॉ और फ़िल्टर्ड निशानों की नेत्रहीन तुलना करना और अप्रत्याशित विरूपणों को पकड़ने के लिए प्रत्येक प्रीप्रोसेसिंग चरण को प्रलेखित करना भी बुद्धिमानी है।

क्या एक नॉट फ़िल्टर वास्तविक मस्तिष्क गतिविधि को हटा सकता है?

हाँ। यदि सार्थक न्यूरल गतिविधि लक्षित फ़्रीक्वेंसी या इसके प्रभावित बैंडविड्थ को ओवरलैप करती है, तो फ़िल्टरिंग उस गतिविधि को कम कर सकती है। यह संभावना विशेष रूप से प्रासंगिक होती है जब नॉट के पास उच्च-फ़्रीक्वेंसी लय या हार्मोनिक्स का विश्लेषण किया जा रहा हो।

त्वरित-सेटअप, उच्च-घनत्व वाले वायरलेस एरेज़ के साथ अपनी विश्लेषणात्मक EEG समयसीमा को गति दें जो Flex फ़ील्ड परिनियोजन के लिए अनुकूलित हैं।

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Emotiv एक न्यूरोटेक्नोलॉजी लीडर है जो सुलभ ईईजी (EEG) और मस्तिष्क डेटा उपकरणों के माध्यम से तंत्रिका विज्ञान (न्यूरोसाइंस) अनुसंधान को आगे बढ़ाने में मदद कर रहा है।

क्रिश्चियन बर्गोस

हमारी ओर से नवीनतम

EEG में पावर स्पेक्ट्रल डेंसिटी (Power Spectral Density)

पावर स्पेक्ट्रल डेंसिटी, या PSD, वह उपकरण है जो EEG संकेतों को अलग करता है और आपको बताता है कि उन गतियों, या आवृत्तियों में से प्रत्येक समग्र रिकॉर्डिंग में कितनी ऊर्जा का योगदान देता है। एक बार जब आप PSD प्लॉट पढ़ना सीख जाते हैं, तो आप मस्तिष्क के लिए एक प्रकार का रिदम स्कोर पढ़ रहे होते हैं, एक ऐसा चार्ट जो दिखाता है कि कौन सी गति हावी है और कौन सी पृष्ठभूमि में गायब हो जाती है।

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डिस्क्रीट कोसाइन ट्रांसफॉर्म

एक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) लंबी अवधि में दर्जनों चैनलों पर भारी मात्रा में निरंतर डेटा उत्पन्न करता है। यह वॉल्यूम पोर्टेबल हेडसेट की सीमित मेमोरी पर दबाव डालता है, टेलीमेडिसिन नेटवर्क को बाधित करता है, और रीयल-टाइम मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (BCIs) को धीमा कर देता है। नतीजतन, कच्चे EEG डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित करने के लिए इसे कम करने की आवश्यकता होती है।

डिस्रीट कोसाइन ट्रांसफॉर्म (DCT), जो JPEG संपीड़न के लिए गणितीय आधार के रूप में कार्य करता है, इस चुनौती को हल करता है। जिस तरह यह पहचान बनाए रखते हुए छवियों को संकुचित करता है, उसी तरह DCT अपने समग्र आकार को संरक्षित करते हुए EEG सिग्नल के आकार को कम करता है। इसकी कार्यप्रणाली और सीमाओं को पहचानना यह निर्धारित करने में मदद करता है कि DCT कब उपयुक्त है या कब वैकल्पिक ट्रांसफॉर्म बेहतर हैं।

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एम्पिरीकल मोड डीकम्पोजिशन

अनुभवजन्य मोड अपघटन (Empirical mode decomposition - EMD) का विकास EEG प्रसंस्करण उपकरणों और उस डेटा के बीच के बेमेल को दूर करने के लिए किया गया था जिसका उसे विश्लेषण करना होता है। पहले से चुने गए साइन तरंगों (sine waves) या वेवलेट्स (wavelets) के एक निश्चित सेट में किसी सिग्नल को जबरन ढालने के बजाय, EMD डेटा को अपने स्वयं के घटक ब्लॉक (building blocks) परिभाषित करने देता है। इन घटक ब्लॉकों को आंतरिक मोड फ़ंक्शन (intrinsic mode functions - IMFs) कहा जाता है, और इन्हें उत्पन्न करने वाली प्रक्रिया में इस बात की कोई धारणा आवश्यक नहीं होती कि सिग्नल स्थिर (stationary) या रैखिक (linear) है।

यह EMD को EEG के लिए सैद्धांतिक रूप से आकर्षक बनाता है, जहाँ क्षणिक, अनियमित घटनाएँ अक्सर वही सटीक विशेषताएँ होती हैं जिनका एक शोधकर्ता पता लगाना चाहता है। इसी आकर्षण ने मिर्गी के दौरे का पता लगाने (seizure detection), भावना वर्गीकरण (emotion classification), विरूपण हटाने (artifact removal), और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेसिंग (brain-computer interfacing) में व्यावहारिक अनुसंधान के एक बड़े क्षेत्र को प्रेरित किया है।

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EEG के लिए शॉर्ट-टाइम फूरियर ट्रांसफॉर्म (Short-Time Fourier Transform) का एक गाइड

एक बुनियादी फूरियर ट्रांसफॉर्म (Fourier Transform), जो किसी सिग्नल को उसकी घटक आवृत्तियों में विभाजित करने का क्लासिक गणितीय उपकरण है, आपको यह बता सकता है कि पूरे रिकॉर्डिंग में कहीं न कहीं कौन सी मस्तिष्क तरंगें मौजूद थीं। लेकिन यह आपको यह नहीं बता सकता कि वे कब घटित हुईं। जब कोई अपनी आँखें बंद करता है, तो उसी क्षण दिखाई देने वाली अल्फा गतिविधि का एक छोटा सा उभार (burst) एक अर्थपूर्ण, समयबद्ध घटना होती है।

दस मिनट की रिकॉर्डिंग में फैले एक एकल आवृत्ति सारांश में औसत किए जाने पर, वह उभार एक आंकड़ा बन जाता है, जिसे पृष्ठभूमि के शोर से अलग नहीं किया जा सकता। इन घटनाओं के समय का पता लगाना किसी भी गंभीर ईईजी (EEG) अनुसंधान का शुरुआती बिंदु है, और यही वह सटीक समस्या है जिसे हल करने के लिए शॉर्ट-टाइम फूरियर ट्रांसफॉर्म (STFT) का निर्माण किया गया था।

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