유물

EEG 헤드셋을 사용할 때 일부 신호는 뇌파 측정에 간섭을 일으킬 수 있습니다. 이러한 원치 않는 신호는 "유물"이라고 하며 두 가지 주요 유형으로 구분됩니다:

내재적 유물: 이것들은 신체에서 발생하는 정상적인 생체 신호로 인해 발생합니다, 예를 들어:

• 얼굴, 목, 턱 근육 활동: 웃음, 치아를 악물거나 찌푸림, 깜박임, 윙크, 씹기, 말하기, 머리 돌리기 (목 근육). 각 근육 군은 일부 EEG 센서와 더 가까이 위치하고 다른 센서와는 훨씬 더 먼 거리에 있습니다, 그래서 각 위치에서 탐지되는 신호는 다르며 유물을 제거하기가 더 어려워집니다. 실제로 Emotiv는 어떤 근육 그룹이 활성화되고 있는지 추론하기 위해 근육 신호의 분포를 풀기 위해 신호 처리와 머신 러닝 방법을 사용합니다, 따라서 표정도 식별할 수 있습니다!

• 안구 활동: 각각의 눈알은 뒤쪽 표면(망막, 시신경)에 고농도의 신경이 있고 앞쪽 표면에는 거의 신경이 없습니다. 결과적으로, 눈알은 앞뒤 전기적 충전 불균형으로 인해 큰 쌍극자로 작용합니다. 눈이 소켓에서 회전할 때, 쌍극자 필드가 방향을 바꿔 여러분이 보는 방향을 가리키고, 이는 각 EEG 센서에 대해 다른 각도로 배경 생체전위가 변화하는 것으로 탐지됩니다 - 이는 모든 센서에서 공통 신호가 아님을 의미합니다. 눈 회전을 조절하는 근육에 의해 추가 신호 유물이 생성됩니다.

• 심장 신호: 심장은 원시 근육 신호의 중요한 원천이며 때때로 일부 또는 모든 EEG 채널에서 직접 탐지될 수 있습니다, 전기심전도가 기록되는 것과 같은 방식으로. P-Q-R-S-T 복합체는 간헐적으로 일부 EEG 채널에서 직접 관찰될 수 있습니다. 두 번째 유형의 심장 유물은 심장이 동맥을 통해 혈액을 펌프할 때 확장되고 수축하는 큰 혈관에서 발생합니다. 동맥 벽은 근육으로 되어 있어 맥박과 동기화되어 확장 및 수축할 때 이차 신호를 생성합니다. 마지막으로, 만약 주요 동맥에 인접해 센서를 배치하게 된다면, 혈관의 모양과 크기가 변해 센서가 기계적으로 이동되어 주기적으로 피부 표면을 가로질러 이동하여 접촉 임피던스를 변경시키고 주기적 패턴으로 위장 전압을 유도할 수 있습니다.

이러한 행동은 뇌파 데이터와 혼합될 수 있는 근육, 눈 및 기타 생체 신호를 생성합니다. 일반적으로 이러한 생체 신호는 뇌 신호보다 훨씬 크기 때문에 필터링 및 원천 분리가 필요하지 않으면 뇌 활동 감지가 어렵습니다.

내재적 유물은 특정예측 가능한 범주에 속하며 선택적으로 제거할 수 있는 많은 전처리 도구들이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 독립 성분 분석(ICA, EEGLab, NME 등 많은 라이브러리에서 제공) 및 유물 대체 재구성 방법(ASR, rASR, ICA보다 계산 효율성이 높음)입니다. 이러한 모델은 시계열 신호를 다양한 구성 요소로 분할한 다음 이러한 구성 요소 중 다른 종류의 유물과 연결되지 않은 하위 집합에서 신호를 재구성하는 데 의존합니다.

Emotiv EEG 데이터는 사용자에게 가능한 한 깨끗한 형태로 전달되지만, 사용자에게 관심이 있을 수 있는 내재 생체 신호 유물을 제거하지는 않으며, 장치 내 필터링으로 신호가 왜곡되지 않아 ICA 및 rASR 방법이 내재 유물의 알려진 클래스 제거에 더 도움이 됩니다.

외래 유물: 외부 소스에서 발생합니다, 예를 들어:

• 센서 미끄러짐, 헤드셋이 머리 위에서 움직이거나 부딪힐 경우

• 가전 제품, 컴퓨터 및 기타 장비, 변압기 및 전기 배선, 특히 전력선 주파수(50/60 Hz) 및 이 주파수의 배수에서 방출되는 전자기장. 전력선 잡음은 종종 EEG 신호에서 가장 강한 유물 원천입니다. 

• 현대의 모든 EEG 시스템은 고정된 샘플링 주파수로 작동하는 아날로그-디지털 신호 변환기를 사용합니다. 디지털 샘플링에서 잘 알려진 현상은 샘플링 시스템이 샘플링 주파수의 50% 이상인 주파수가 있는 신호를 만날 때 발생하는 에일리어싱입니다 (나이키스트 주파수). 예를 들어, 128Hz로 샘플링할 때, 나이키스트 주파수는 64Hz로, 60Hz 전력선 주파수보다 약간 높습니다. 그러나 60Hz의 고조파: [120Hz, 180Hz, 240Hz, …]는 나이키스트 주파수를 "감싸고" 8Hz, 24Hz, 16Hz 등에서 위조 또는 "에일리어싱 된" 신호로 나타납니다, 왜냐하면 디지털 시스템이 이러한 고주파 신호의 매 초, 세 번째, 네 번째... 사이클의 일부를 샘플링하기 때문입니다. 전력선 복사의 높은 고조파는 전력 시스템의 전류와 방출 분야가 거의 완벽한 사인파가 아니기 때문에 존재합니다. 일반적으로 약 10차 고조파까지 감지할 수 있는 상당한 방사 전력이 있습니다. 이러한 에일리어스된 고주파 신호는 뇌 신호의 일반적인 범위 내에서 실제 진동과 구별할 수 없으므로, 이는 샘플링 시스템에 제시되기 전에 도출된 신호에서 제거되어야 합니다.

• 근처에 있는 충전된 물체 및 사람으로부터의 정전기장: 전자 정전기 축적은 수천 볼트 사이의 전위 차이를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 양전하를 띤 물체는 당신의 몸과 머리 안에 있는 전하를 그 물체로 끌어내고 음전하를 격퇴하여 다른 EEG 센서 아래의 신체 전위를 불균일하게 분배합니다. Emotiv 장치는 AC-결합 감지(아날로그 높은 패스 필터링)와 단일 참조점을 사용하여 불균일한 정전기 전하 분배를 상당 부분 제거합니다. 그러나 당신이나 이러한 충전원 중 하나가 움직이면 전하가 신체 주위를 이동하여 변하는 전위를 초래할 수 있으며, 이는 필터를 통과할 수 있을 만큼 빠를 수 있습니다.

• 당신의 전자 정전위는 카펫 위를 걷거나 금속 물체를 만지며 스파크를 생성하는 것과 같이 연속적/즉흥적으로 전하를 주입하거나 빠르게 방전할 때 느리게 혹은 즉시 변화할 수 있습니다. 당신의 신체 전위는 순간적으로 수만 볼트까지 변화할 수 있으며, 몇 초 또는 더 긴 시간 동안 변화할 수 있습니다. 이러한 변화는 착용 가능한 EEG 시스템의 신체 전위 취소 회로를 일시적으로 압도하여 EEG 신호에서 거대한 스파이크와 느린 회복을 초래할 수 있습니다.
  실험실 기반 EEG 시스템에서는 움직임 제한, 실험실 전기 차폐, 피험자 접지선 부착, 매우 높은 샘플링 주파수 등에 의해 다수의 이러한 유물을 방지할 수 있습니다.
  
  착용 가능한 배터리 구동 무선 EEG 시스템은 이러한 조치를 신뢰할 수 없으므로 다양한 완화 전략을 사용해야 합니다. 데이터 전송 속도는 배터리 수명과 균형을 이뤄야 합니다, 무선 송신기는 상당한 전력을 소모하기 때문입니다.

간섭 감소

EEG 헤드셋은 원치 않는 소음을 최소화하도록 설계되었습니다. 정전기 및 전자기 간섭(예: 전력선의 50/60 Hz 노이즈 및 고조파)과 같은 대부분의 외부 노이즈 원은 모든 센서에서 기본 신체 전위가 대략 같은 방식으로 진동하는 공통 모드 노이즈로 나타납니다. 

Emotiv 장치는 단일 포인트 참조 센서(CMS)를 사용하여 신체 전위를 측정하고 아날로그 도메인에서 활발한 취소 시스템을 결합합니다 (CMS 신호는 반전되어 DRL 센서로 피드백되어 공통 모드 진동을 취소하고, 차동 입력 증폭기용 저노이즈 EEG 참조 레벨 파생). 송신 전에 헤드셋 내 DSP 프로세서에서 고주파수에서 과샘플링한 후 연속적인 하위 나이퀴스트 디지털 필터링, 50/60Hz 이중 노치 필터링 및 데이터 전송 주파수(128 또는 256Hz)로 다운샘플링이 디지털 도메인에서 수행됩니다. 이러한 조치는 헤드셋이 올바르게 필터링되고 접촉 임피던스가 낮을 때 대부분의 외부 소음 원을 탐지 불가능한 수준까지 감쇠시킵니다.

모션 유물은 사용자의 크기와 형태에 맞게 조정되는 각 센서를 독립적으로 지지하는 당사의 기계적 설계로 최소화됩니다.

EmotivPRO가 데이터를 처리하는 방법

EmotivPRO의 EEG 데이터는 헤드셋에서 수신한 그대로 기록됩니다. 이 소프트웨어는 근육 또는 안구 움직임으로 인한 유물을 자동으로 제거하지 않습니다, 데이터 정리 기법(ICA 등)은 날것의 필터링되지 않은 데이터에서 더 잘 작동하기 때문입니다. 그러나 위에서 설명했듯이, Emotiv 헤드셋은 좋은 접촉이 있을 때 깨끗한 신호를 생성하기 위해 신중하게 설계된 신호 처리를 적용하여 뇌파 데이터를 분석하기 쉽게 합니다.