Diğer konuları ara…

EEG'de Çentik (Notch) Filtresi

Esnek saha kurulumu için optimize edilmiş, hızlı kurulumlu ve yüksek yoğunluklu kablosuz dizilimlerle analitik EEG süreçlerinizi hızlandırın.

Esnek saha kurulumu için optimize edilmiş, hızlı kurulumlu ve yüksek yoğunluklu kablosuz dizilimlerle analitik EEG süreçlerinizi hızlandırın.

Elektroensefalogramlar hem nöral bilişsel sinyalleri hem de yakındaki kablolardan kaynaklanan 50 veya 60 Hz'lik elektriksel gürültüyü taşır. Bu parazit nöral verileri bozabileceğinden, araştırmacılar sıklıkla bir çentik filtresi (notch filter) uygular; bu filtre, EEG spektrumunun geri kalanını bozmadan bırakırken bu belirli frekansı bastıran dar bir bant durduran filtredir.

Esnek saha kurulumu için optimize edilmiş, hızlı kurulumlu ve yüksek yoğunluklu kablosuz dizilimlerle analitik EEG süreçlerinizi hızlandırın.

Esnek saha kurulumu için optimize edilmiş, hızlı kurulumlu ve yüksek yoğunluklu kablosuz dizilimlerle analitik EEG süreçlerinizi hızlandırın.

Notch (Çentik) Filtresi Nedir?

Bir notch (çentik) filtresi, dar bir frekans aralığını güçlü bir şekilde zayıflatırken, bu aralığın altındaki ve üstündeki frekansların nispeten az bir değişiklikle geçmesine izin veren bir sinyal işleme filtresidir. Reddedilen bölgeye durdurma bandı denir ve bu bandın merkezine genellikle notch frekansı adı verilir. Durdurma bandı dar olduğu için filtre, geniş spektrumlu gürültüden ziyade bilinen, yoğunlaşmış bir paraziti hedeflemek üzere tasarlanmıştır.

EEG'de parazit oluşturan bileşen genellikle kayıt ortamı, kablolar, amplifikatörler veya elektrot empedans farkları yoluyla ortaya çıkan elektrik şebekesi kirlenmesidir. Bir notch filtresi, yerel elektrik standardına ve kayıt koşullarına bağlı olarak belirgin bir 50 Hz veya 60 Hz bileşenini azaltabilir. Her türlü artefakt kaynağını ortadan kaldırmaz ve elektrik gürültüsünü beyin aktivitesinden anlamına göre ayırt etmez; sadece frekans içeriği üzerinde çalışır.

Bir Notch Filtresi Nasıl Çalışır (ve Ne Yapmaz)

Bir notch filtresi, mühendislerin filtrenin büyüklük tepkisi olarak adlandırdığı ve bir filtrenin her bir frekansın geçmesine ne kadar izin verdiğinin grafiği olan değerde keskin bir düşüş yaratarak çalışır.

Çoğu frekansta tepki tam güce yakındır, yani sinyal değişmeden geçer. Hedef frekansta (genellikle 50 veya 60 hertz) tepki keskin bir şekilde düşer; komşu frekansları çoğunlukla olduğu gibi bırakırken o frekans bandını zayıflatır. Teoride sonuç, güç hattı uğultusunun gittiği ancak beynin kendi salınımlarının kaldığı temizlenmiş bir sinyaldir.

Bir notch filtresinin ne yapmadığı da bir o kadar önemlidir. Bu filtre, genel amaçlı bir artefakt temizleyici değildir.

Çene sıkma sırasında geniş bir frekans aralığına yayılan kas aktivitesi veya göz kırpmalarının neden olduğu büyük sapmalar gibi geniş bantlı kirlenmeler, dar bir bantla sınırlı olmadıkları için bir notch filtresinden doğrudan geçer.

Notch filtresi spektral ayrıştırma da yapmaz. Araştırmacıların teta, alfa veya beta bantlarındaki gücün zaman içinde nasıl değiştiğini görmek istediklerinde zaman-frekans analizinin yaptığı gibi sinyali bileşen ritimlerine ayırmaz. Bir notch filtresi sadece frekans içeriğinin dar bir dilimini çıkarır ve spektral yapının geri kalanını tam olarak olduğu yerde bırakır.

Bant Söndüren Notch Filtresi Tasarım Esasları

Bant söndürme tasarımı, istenmeyen frekansın ve feda edilebilecek komşu spektrum miktarının net bir şekilde tanımlanmasıyla başlar. Çok dar bir bant genişliğine sahip 60 Hz merkezli bir notch filtresi, 55–65 Hz arasını zayıflatan bir filtreden farklı davranır. Uygun seçim; parazit kararlılığına, sinyal bant genişliğine, örnekleme frekansına ve bilimsel veya klinik soruya bağlıdır.

Genellikle Q olarak yazılan kalite faktörü, merkez frekansı ile bant genişliği arasındaki ilişkiyi ifade eder. Yüksek Q değerine sahip bir filtre, merkez frekansına kıyasla dar bir durdurma bandına sahiptir; daha düşük Q değerine sahip bir tasarım ise daha geniş bir bölgeyi etkiler. Daha büyük zayıflatma ve daha keskin geçişler daha yüksek filtre derecesi gerektirebilir, ancak yüksek derece aynı zamanda çınlamayı (ringing), hesaplama maliyetini ve uygulama ayrıntılarına olan hassasiyeti artırabilir.

Tasarım özellikleri en iyi hem frekans hem de zaman alanı davranışı üzerinden değerlendirilir. Frekans grafikleri zayıflama, bant genişliği ve geçiş bandı dalgalanmasını (ripple) ortaya koyarken, darbe veya basamak tepkileri çınlama ve geçici davranışları gösterir. EEG için, spektrumdaki görünür bir iyileşme, dalga formu morfolojisi, olay zamanlaması ve sonraki özellik çıkarımı işlemleri ile birlikte değerlendirilmelidir.

Notch Filtresi ile Bant Söndürme Filtresi: Fark Nedir?

Bir notch filtresi genellikle bant söndürme (band-stop) filtresinin dar bir biçimi olarak anlaşılır. Her ikisi de bir durdurma bandı içindeki frekansları zayıflatır ve dışındaki frekansları geçirir, ancak notch genellikle belirli, izole bir frekansı veya çok küçük bir aralığı hedefler.

Parazit daha geniş, iyi tanımlanmış bir bölgeyi kapladığında geniş bir bant söndürme filtresi uygun olabilir. Amaç yakındaki aktiviteyi korurken tek bir çizgi bileşenini kaldırmak olduğunda ise notch filtresi daha ihtiyatlı bir seçenektir. EEG'de bu görünür ihtiyatlılık, inceleme ihtiyacını ortadan kaldırmaz çünkü dar bir filtre bile hedef etrafındaki harmonikleri, fazı veya spektral tahminleri etkileyebilir.

Aşağıdaki karşılaştırma tipik ayrımı özetlemektedir. Gerçek davranış filtre özelliklerine ve uygulamaya bağlıdır, bu nedenle etiketler tepki eğrisinin incelenmesinin yerini almamalıdır.

Özellik

Notch filtresi

Geniş bant söndürme filtresi

Tipik EEG etkisi

Durdurma bandı genişliği

Dar

Daha geniş

Bir notch genellikle daha fazla bitişik frekansı korur

Ana hedef

Tek bir şebeke frekansı veya küçük bir aralık

Tanımlanmış bir frekans aralığı

Hedef, gözlemlenen parazit ile eşleşmelidir

Kalite faktörü (Q)

Genellikle yüksek

Genellikle daha düşük

Daha yüksek Q, komşu bant bozulmasını azaltabilir

Yaygın kullanım

Şebeke uğultusu veya rezonans tonu

Geniş parazit veya istenmeyen bant

Seçim, artefakta ve araştırma sorusuna bağlıdır

Bu nedenle pratik fark bir seçicilik meselesidir. Bir notch filtresi otomatik olarak daha güvenli değildir ve geniş bir bant söndürme filtresi de otomatik olarak aşırı değildir; her biri kayıt için önem taşıyan sinyal özelliklerine göre değerlendirilmelidir.

EEG Sinyal İşlemede Notch Filtresi Kullanımı

EEG sinyalleri, fizyolojik ve çevresel artefaktların yanı sıra dağıtılmış nöral aktivite tarafından üretilen düşük genlikli voltaj dalgalanmalarını içerir. Ön işleme sırasında dar bir spektral tepe noktası şebeke paraziti ile tutarlı olduğunda bir notch filtresi kullanılabilir.

Bu, aşağıdakileri içerebilen daha geniş bir iş akışı içindeki tek bir işlemdir:

  • Yeniden referanslandırma

  • Kötü kanal değerlendirmesi

  • Artefakt düzeltme

  • Segmentasyon (bölümleme)

  • Taban çizgisi yönetimi

Filtrelemenin zamanlaması önemlidir. Filtrenin epoch'lama (bölütleme) işleminden önce uygulanması sürekli kaydın sınırlarında kenar etkileri yaratabilirken, kısa epoch'lara ayrı ayrı uygulanması farklı geçici durumlar ve frekans tepkileri oluşturabilir.

Araştırmacılar ayrıca çevrimdışı (offline) işlemeyi gerçek zamanlı işlemeden ayırırlar: nedensel olmayan (noncausal) veya sıfır fazlı yöntemler depolanan veriler için pratik olabilir ancak kararların hemen verilmesi gerektiğinde aynı şekilde kullanılamazlar.

Bir notch filtresi, analiz amacına göre değerlendirilmelidir. Kararlı bir şebeke frekansı tepe noktasını azaltmak için makul olabilir, ancak elektrot hareketini, kas aktivitesini, göz hareketlerini, zayıf teması veya geniş bantlı amplifikatör gürültüsünü düzeltemez. EEG kayıt bağlamı, montaj, referans, örnekleme hızı ve artefakt profili, dar bir frekans filtresinin bilgilendirici mi yoksa yanıltıcı mı olduğunu etkiler.

Sık Kullanılan Notch Filtre Frekansları (50Hz ve 60Hz)

EEG'de en bilinen notch frekansları, genel olarak bölgesel elektrik şebekesi sistemlerine karşılık gelen 50 Hz ve 60 Hz'dir. Doğru hedef, genel bir tercihle değil, kayıt ortamıyla belirlenir. Spektrum hangi şebeke bileşeninin mevcut olduğunu gösterebilir, ancak harmonikler ve ekipmana özel parazitler resmi karmaşıklaştırabilir.

Filtreye veya veri toplama sistemine bağlı olarak 50 Hz veya 60 Hz ayarı, temel frekansın katlarındaki harmonikleri de etkileyebilir. Temel frekansa merkezlenmiş bir filtre, bu frekanslar ayrıca ele alınmadıkça veya sistem bir harmonik reddetme davranışı belgelemedikçe her harmoniği mutlaka ortadan kaldırmaz. Harmoniklerin kaldırılması sinyal içeriğini daha da değiştirebilir ve açık bir işleme seçimi olarak ele alınmalıdır.

Aşağıdaki frekanslar eksiksiz bir reçeteden ziyade ortak referans noktalarıdır. Her bir hedefin seçilmesinin olağan nedenini ve bununla ilişkili temel uyarıyı tanımlarlar.

Hedef frekans

Yaygın kaynak

Temel uyarı

50 Hz

Yaklaşık 50 Hz elektrik gücü kullanan bölgelerdeki şebeke paraziti

Yüksek frekanslı nöral veya teknik sinyal içeriğiyle çakışabilir

60 Hz

Yaklaşık 60 Hz elektrik gücü kullanan bölgelerdeki şebeke paraziti

Yanlış bir bölgesel ayar, artefaktı olduğu gibi bırakabilir

100 Hz

50 Hz'in ikinci harmoniği veya ayrı olarak gözlemlenen bir şebeke bileşeni

Kaldırılması daha yüksek frekanslı aktivite analizlerini etkileyebilir

120 Hz

60 Hz'in ikinci harmoniği veya ilgili ekipman paraziti

Filtreleme öncesinde spektral tepe noktası doğrulanmalıdır

Bu değerler; kayıt yeri, filtre bant genişliği, zayıflatma düzeyi ve harmoniklerin dahil edilip edilmediği ile birlikte belgelenmelidir. Sadece "notch filtrelendi" şeklinde raporlama yapmak, daha sonraki yorumlamayı ve replikasyonu zorlaştırır.

Notch Filtresi Uygularken Sık Yapılan Hatalar

En sık yapılan hata, notch filtresini genel amaçlı bir temizlik adımı olarak görmektir. Dar bir filtrenin belirli bir hedefi vardır, bu nedenle gözlemlenen veya iyi gerekçelendirilmiş bir parazit kaynağıyla ilişkilendirilmelidir. Eğer artefakt kararsızsa, genişse veya geçici durumların baskınlığı altındaysa, sabit bir notch filtresi sinyali değiştirmeye devam ederken sınırlı fayda sağlayabilir.

Diğer bir hata ise filtreleme ile ön işleme hattının geri kalanı arasındaki ilişkiyi göz ardı etmektir. Referans değişiklikleri, yeniden örnekleme, epoch sınırları ve artefakt reddi gibi işlemlerin tümü görünür spektrumu etkileyebilir.

Ham kayıt ve veri toplama parametreleri kontrol edilmeden uygulanan bir filtre, aslında elektrot bakımı, ekranlama, topraklama veya kanal kalitesi incelemesi yoluyla daha iyi çözülebilecek bir sorunu gizleyebilir.

Kompakt bir inceleme sırası, kararın denetlenebilir kalmasına yardımcı olabilir:

  • Kararlı, dar bir parazit bileşeni olup olmadığını anlamak için filtrelenmemiş spektrumu ve dalga formunu inceleyin.

  • Yerel şebeke frekansını ve kayıt sisteminin örnekleme ve filtre ayarlarını onaylayın.

  • Hem spektral zayıflatmayı hem de zaman alanı dalga formlarını kullanarak aday bant genişliklerini karşılaştırın.

  • Filtre tipini, derecesini, merkez frekansını, bant genişliğini, faz modunu ve işleme aşamasını kaydedin.

Sinyal Bozulması Riski

Araştırmacılar, yaygın olarak kullanılmasına rağmen notch filtresinin “potansiyel olarak ciddi sinyal bozulmaları riski” taşıdığını belirtmektedir.

Bunu test etmek için, 2019 tarihli bir çalışmada sentetik test sinyalleri oluşturuldu ve ayrıca güç hattı gürültüsünün özellikle güçlü olduğu ekransız bir ortamda toplanan EEG verileri de dahil olmak üzere gerçek EEG ve MEG kayıtlarıyla çalışıldı. Yaygın bir IIR filtre tasarımı olan Butterworth notch filtresi kullanılarak, hat gürültüsünün etkili bir şekilde giderildiği görüldü. 50 veya 60 hertz'deki parazit, beklendiği gibi frekans spektrumundan kayboldu. Ancak aynı filtreleme işlemi, zaman alanında bozulmalara yol açtı; yani dalga formunun zaman içindeki şekli, sadece istenmeyen frekansın kaldırılmasının ötesine geçen şekillerde değişti.

Aynı testler bunun yerine spektrum interpolasyonu kullanılarak çalıştırıldığında, bu yöntemin şebeke gürültüsünü gidermede notch filtresinin başarısıyla eşleştiği, ancak çalışmanın raporuna göre "birçok yaygın durumda zaman alanında daha az bozulma" gösterdiği belirtildi.

Bu avantaj evrensel veya mutlak değildi. Birçok yaygın durumda ortaya çıkmıştı; bu da iki yöntemin daha benzer performans gösterebileceği veya diğer faktörlerin sonucu değiştirebileceği durumlara açık kapı bırakmaktadır.

EEG'den Güç Hattı Gürültüsünü Kaldırmak Neden Varsayılan Bir Çözümden Fazlasını Hak Ediyor?

Bir notch filtresi, dar bir frekans bileşenini zayıflatmak için kesin bir yol sunarak kararlı şebeke parazitinden etkilenen EEG kayıtları için onu kullanışlı hale getirir. Filtrenin yararlılığı; doğru frekans tanımlamaya, uygun bir bant genişliğine, faz ve kenar etkilerinin farkında olunmasına ve filtrelenmemiş sinyalle karşılaştırılmasına bağlıdır.

Nörobilim kurulumlarındaki daha geniş sinyal kalitesi ve ön işleme uygulamaları içinde belgelenmiş bir adım olarak kullanıldığında, komşu bilgileri gereksiz yere atmadan paraziti azaltabilir.

Kaynaklar

  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

Sıkça Sorulan Sorular

EEG kayıtlarında notch filtresinin temel görevi nedir?

Bir notch filtresi, EEG spektrumunun geri kalanını korurken belirli bir frekansı (tipik olarak 50 veya 60 Hz güç hattı uğultusunu) bastıran dar bir bant söndürme filtresidir. Sadece bu sabit frekanslı elektriksel gürültüyü hedefler, kas aktivitesi veya göz kırpma gibi geniş bantlı artefaktları hedeflemez.

50 Hz ve 60 Hz notch filtreleri neden yaygındır?

Bu frekanslar, genel olarak farklı bölgelerde kullanılan alternatif akım güç standartlarına karşılık gelir. Kayıt ortamından kaynaklanan elektriksel parazit, bu frekanslardan birinde ve bazen de bunun harmoniklerinde belirgin bir çizgi bileşeni olarak görünebilir.

Şebeke gürültüsünü gidermek için neden sadece bağımsız bileşen analizi (ICA) kullanmıyoruz?

ICA, belirli frekans bantlarını değil, elektrotlar üzerindeki farklı kaynak sinyallerini birbirinden ayırır; bu nedenle güç hattı uğultusu gibi tek, sabit frekanslı bir sinüzoidi hedeflemek üzere tasarlanmamıştır. Notch filtresi doğrudan o tek frekansı zayıflattığı için standart araç olmaya devam eder, oysa ICA şebeke gürültüsünü ayrı bir kaynak olarak ayrıştıramayabilir.

Bir notch filtresi gerçek beyin aktivitesini ortadan kaldırabilir mi?

Evet. Anlamlı nöral aktivite hedef frekansla veya bundan etkilenen bant genişliğiyle çakışırsa, filtreleme bu aktiviteyi azaltabilir. Bu olasılık, özellikle notch filtresi yakınındaki daha yüksek frekanslı ritimleri veya harmonikleri analiz ederken geçerlidir.

Notch filtreleriyle doğrudan gözlemlenen ne tür sinyal bozulmaları vardır?

Hem sentetik sinyalleri hem de gerçek EEG verilerini kullanan bir çalışma, bir Butterworth notch filtresinin zaman alanında bozulmalara yol açabileceğini ve dalga formunun şeklini sadece uğultuyu gidermenin ötesinde değiştirebileceğini bulmuştur. Bu bozulmaların potansiyel olarak ciddi olduğu belgelenmiştir, ancak bunların ERP'ler gibi belirli nöral ölçümler üzerindeki kesin etkisi aynı çalışmada incelenmemiştir.

Eğer kullanmak zorundaysanız, notch filtresi kullanmanın en güvenli yolu nedir?

Bir notch filtresi uygulanacaksa, biraz daha geniş bir bant genişliği ve daha az dik bir zayıflatma gibi daha yumuşak parametreler, aşırı zaman alanı çınlaması riskini azaltabilir; ancak gözden geçirilen verilerde sonraki analizlere verilen kesin zarar miktarla belirlenmemiştir. Ayrıca ham ve filtrelenmiş izleri görsel olarak karşılaştırmak ve beklenmedik bo

Esnek saha kurulumu için optimize edilmiş, hızlı kurulumlu ve yüksek yoğunluklu kablosuz dizilimlerle analitik EEG süreçlerinizi hızlandırın.

Esnek saha kurulumu için optimize edilmiş, hızlı kurulumlu ve yüksek yoğunluklu kablosuz dizilimlerle analitik EEG süreçlerinizi hızlandırın.

Emotiv, erişilebilir EEG ve beyin verisi araçları aracılığıyla sinirbilim araştırmalarının ilerlemesine yardımcı olan bir nöroteknoloji lideridir.

Christian Burgos

Bizden en son haberler

EEG'de Güç Spektral Yoğunluğu

Güç spektral yoğunluğu (PSD), EEG sinyallerini ayrıştıran ve bu hızların veya frekansların her birinin genel kayda ne kadar enerji katkısında bulunduğunu size söyleyen araçtır. Bir PSD grafiğini okuyabildiğinizde, beynin bir tür ritim notasını okuyorsunuz demektir; bu grafik, hangi tempoların baskın olduğunu ve hangilerinin arka planda kaybolduğunu gösterir.

Makaleyi oku

Ayrık Kosinüs Dönüşümü

Elektroensefalogram (EEG), uzun süreler boyunca düzinelerce kanal üzerinde büyük miktarlarda sürekli veri üretir. Bu hacim, taşınabilir başlıkların sınırlı belleğini zorlar, teletıp ağlarını kısıtlar ve gerçek zamanlı beyin-bilgisayar arayüzlerini (BCI) yavaşlatır. Sonuç olarak, ham EEG verilerinin verimli bir şekilde işlenmesi için küçültülmesi gerekir.

JPEG sıkıştırmasının matematiksel temelini oluşturan ayrık kosinüs dönüşümü (DCT), bu zorluğu çözer. Tıpkı görüntüleri tanınabilirliği koruyarak sıkıştırdığı gibi, DCT de EEG sinyal boyutunu genel şeklini koruyarak küçültür. Bunun çalışma mekanizmasını ve sınırlarını anlamak, DCT'nin ne zaman uygun olduğunu veya ne zaman alternatif dönüşümlerin tercih edileceğini belirlemeye yardımcı olur.

Makaleyi oku

Ampirik Kip Ayrışımı

Empirik mod ayrışımı (EMD), EEG işleme araçları ile yorumlanması istenen veriler arasındaki uyumsuzluğa bir yanıt olarak geliştirilmiştir. EMD, bir sinyali önceden seçilmiş sabit bir sinüs dalgası veya dalgacık kümesine zorlamak yerine, verilerin kendi yapı taşlarını tanımlamasına olanak tanır. Bu yapı taşlarına içsel mod fonksiyonları (IMF'ler) adı verilir ve bunları üreten süreç, sinyalin durağan veya doğrusal olduğuna dair hiçbir varsayım gerektirmez.

Bu durum EMD'yi, geçici ve düzensiz olayların genellikle bir araştırmacının tespit etmek istediği temel özellikler olduğu EEG için kavramsal olarak cazip kılmaktadır. Bu cazibe; nöbet tespiti, duygu sınıflandırması, gürültü giderme ve beyin-bilgisayar arayüzü konularında bir dizi uygulamalı araştırmayı teşvik etmiştir.

Makaleyi oku

EEG için Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü Rehberi

Bir sinyali bileşen frekanslarına ayırmak için klasik bir matematiksel araç olan temel bir Fourier Dönüşümü, size tüm bir kayıt boyunca bir yerlerde hangi beyin ritimlerinin mevcut olduğunu söyleyebilir. Size söyleyemeyeceği şey ise bunların ne zaman gerçekleştiğidir. Birinin gözlerini kapattığı anda ortaya çıkan kısa bir alfa aktivitesi patlaması, anlamlı ve zamana bağlı bir olaydır.

On dakikalık bir kaydı kapsayan tek bir frekans özetine göre ortalaması alındığında, bu patlama istatistiksel bir veri haline gelir ve arka plan gürültüsünden ayırt edilemez. Bu olayların zamanlamasını geri kazanmak, her ciddi EEG araştırması için başlangıç noktasıdır ve Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü'nün (STFT) çözmek üzere tasarlandığı sorun da tam olarak budur.

Makaleyi oku