作者：Rui Yu；Yuanxi Zhu; Yulong Pan; Aijun He 南京大學(xué)

發(fā)表于：The 2024 International Conference on Biomedicine and Intelligent Technology

英文版原文鏈接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3700486.3700494

摘要

腦機(jī)接口(BCI)課題逐年受到越來(lái)越多的關(guān)注，然而關(guān)于國(guó)產(chǎn)芯片在腦電圖(EEG)信號(hào)采集可靠性的研究有限。為了展示國(guó)產(chǎn)芯片的先進(jìn)性，本文比較了兩種模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)—ADS1299和LHE7909—在EEG應(yīng)用中的性能，其中ADS1299已在多項(xiàng)研究中被證明是可靠的。兩種芯片在捕獲高質(zhì)量EEG信號(hào)方面都表現(xiàn)出可靠性，測(cè)量的振幅誤差低于2%。在五名來(lái)自不同性別和年齡組的參與者上進(jìn)行的穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位(SSVEP)、奇異球(oddball)實(shí)驗(yàn)和認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估中，它們表現(xiàn)出非常相似的特征。LHE7909甚至在捕獲細(xì)微的EEG特征方面表現(xiàn)更出色，例如響應(yīng)13Hz刺激時(shí)在SSVEP中誘發(fā)的三次諧波分量，尤其是在認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估中。在P300檢測(cè)方面，LHE7909在刺激后約340ms顯示出正波，而ADS1299的潛伏期則為360ms。這些數(shù)據(jù)突顯了國(guó)產(chǎn)芯片在EEG研究中的潛在優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞

腦電圖(Electroencephalogram)、穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位(SSVEP)、P300、認(rèn)知負(fù)荷(Cognitive workload)、ADS1299、LHE7909。

1 引言

腦電圖(EEG)，也稱(chēng)為腦電，是由大腦皮層區(qū)域的神經(jīng)元電活動(dòng)產(chǎn)生的微弱生物電信號(hào)(考慮到其振幅)。采集非侵入性EEG的普遍方法涉及使用電極帽將電極放置在受試者的頭皮上。EEG信號(hào)廣泛應(yīng)用于臨床診斷，特別是在神經(jīng)系統(tǒng)疾病的診斷中[1]。EEG信號(hào)可分為多種類(lèi)型，其中穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位(SSVEP)和事件相關(guān)電位(ERP)是研究最多的類(lèi)型之一[2]。SSVEP是大腦對(duì)特定頻率刺激做出周期性響應(yīng)時(shí)發(fā)生的[3]。另一方面，ERP在視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)刺激后的特定時(shí)間窗口內(nèi)表現(xiàn)出特定特征，包括受外部刺激影響的外源性成分和不受外部刺激影響的內(nèi)源性成分。常見(jiàn)的ERP成分包括P1、P2、P3，其中'P'表示正電位。P3或P300是刺激后約300ms出現(xiàn)的一個(gè)被廣泛研究的正電位，在EEG研究中被廣泛關(guān)注[4-5]。經(jīng)典的奇異球范式（oddball paradigm）常被用作ERP的測(cè)量方法。該范式由一些非目標(biāo)刺激中隨機(jī)插入若干目標(biāo)刺激組成。受試者將被要求在目標(biāo)刺激出現(xiàn)后執(zhí)行任務(wù)，而對(duì)非目標(biāo)刺激則不做出反應(yīng)[6]。通常，目標(biāo)刺激不超過(guò)總數(shù)的20%。認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估可以讓我們觀察EEG的趨勢(shì)。隨著受試者認(rèn)知水平的逐漸下降，刺激響應(yīng)也會(huì)減弱[7]。因此，這可以被視為衡量芯片捕獲細(xì)微信號(hào)特征能力的一種方法。

德州儀器(Texas Instruments)的ADS1299是一款低功耗、低輸入?yún)⒖荚肼暤哪?shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)，非常適合EEG信號(hào)采集。它已被視為EEG應(yīng)用的理想選擇[8-9]。該芯片在便攜式信號(hào)采集系統(tǒng)中的應(yīng)用已相當(dāng)廣泛和成熟[10-11]。LHE7909是蘇州領(lǐng)慧立芯技術(shù)有限公司(Suzhou Legendsemi Technology)生產(chǎn)的一款產(chǎn)品，專(zhuān)為EEG和其他生理信號(hào)測(cè)量設(shè)計(jì)的低噪聲ADC，其制造工藝和性能指標(biāo)在中國(guó)處于行業(yè)領(lǐng)先地位。

圖1. 總體數(shù)據(jù)采集過(guò)程

目前，尚無(wú)關(guān)于LHE7909系列在EEG信號(hào)測(cè)量中應(yīng)用的相關(guān)研究。本研究將通過(guò)進(jìn)行幾個(gè)經(jīng)典的EEG實(shí)驗(yàn)來(lái)比較這兩種芯片。利用已被證明有效的ADS1299的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，我們旨在證明LHE7909憑借其性能，同樣能夠勝任所有測(cè)量任務(wù)，甚至在特定方面表現(xiàn)更優(yōu)。

2 材料與方法

2.1. 數(shù)據(jù)采集

整體流程如圖1所示。首先，軟件應(yīng)用程序從采集板中檢索原始EEG數(shù)據(jù)。然后使用實(shí)驗(yàn)室流傳輸層(Lab Streaming Layer, LSL)協(xié)議將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到實(shí)驗(yàn)?zāi)K。在實(shí)驗(yàn)中，基于事件生成標(biāo)記流(marker streams)，以記錄每個(gè)事件的開(kāi)始和結(jié)束。最后，原始數(shù)據(jù)和標(biāo)記被合并并保存為EDF/BDF文件。

本研究中使用的實(shí)驗(yàn)設(shè)備包括由我們的通訊作者何艾駿博士設(shè)計(jì)的兩種類(lèi)型的EEG信號(hào)采集板。兩塊板均使用ESP32-S3作為主控芯片，支持三種通信模式：串口、WiFi和藍(lán)牙。兩塊采集板使用了兩種不同的模擬前端芯片，即ADS1299和LHE7909，而其余配置保持不變。此外，我們?yōu)?a target="_blank">上位機(jī)開(kāi)發(fā)了一個(gè)軟件應(yīng)用程序，用于從采集板獲取EEG數(shù)據(jù)流，并進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。

在本文中，我們使用串口進(jìn)行采集板與軟件之間的通信。受試者小組包括一名中年男性、三名年齡在23至25歲之間的男性以及一名女性參與者。整個(gè)實(shí)驗(yàn)在一個(gè)晴朗的日子里在室內(nèi)進(jìn)行，環(huán)境溫度約為 25℃，濕度低于30%。為確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性和可靠性，采集板和軟件應(yīng)用程序都連接到同一臺(tái)計(jì)算機(jī)。EEG系統(tǒng)電極放置嚴(yán)格遵循國(guó)際10-20系統(tǒng)的規(guī)定。我們使用的16個(gè)電極位點(diǎn)為：Fp1, F3, C3, P3, O1, F7, T3, T5, Fp2, F4, C4, P4, O2, F8, T4 和 T6，包括兩個(gè)額極點(diǎn)(frontal pole sites)、四個(gè)額葉點(diǎn)(frontal sites)、兩個(gè)中央點(diǎn)(central sites)、兩個(gè)頂葉點(diǎn)(parietal sites)、兩個(gè)枕葉點(diǎn)(occipital sites)和四個(gè)顳葉點(diǎn)(temporal sites)。左右耳垂分別用作參考電極(reference)和接地電極(ground)。根據(jù)芯片手冊(cè)，ADS1299支持250SPS至16000SPS的數(shù)據(jù)率，而LHE7909聲稱(chēng)最高可達(dá)32000SPS。考慮到實(shí)際實(shí)驗(yàn)對(duì)分辨率要求不高，我們不需要過(guò)高的采樣率。每秒250個(gè)采樣點(diǎn)已足夠。

2.2. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了全面有效地比較兩種ADC在EEG信號(hào)測(cè)量中的應(yīng)用，我們選擇了兩個(gè)經(jīng)典的EEG實(shí)驗(yàn)范式：穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位(SSVEP)和用于誘發(fā)P300成分的奇異球范式(oddball paradigm)。在同時(shí)進(jìn)行的認(rèn)知負(fù)荷測(cè)試中，我們將在長(zhǎng)達(dá)4小時(shí)的測(cè)試中評(píng)估參與者疲勞水平對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。

對(duì)于SSVEP，由于其易于誘發(fā)且在低頻范圍具有較高的信噪比[3]，我們選擇了13Hz的屏幕閃爍刺激。實(shí)驗(yàn)中，計(jì)算機(jī)屏幕將顯示以13Hz頻率切換的六邊形圖案。每次試驗(yàn)(trial)包含10個(gè)時(shí)期(epoch)，每個(gè)時(shí)期包括3000ms的閃爍刺激和1000ms的間隔。對(duì)于P300，由于其振幅相對(duì)較小且難以與噪聲區(qū)分[8]，我們選擇了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的三角形圖案作為非目標(biāo)刺激，以及一個(gè)隨機(jī)著色(紅、黃、藍(lán))、大小、位置和旋轉(zhuǎn)的三角形圖案作為目標(biāo)刺激。每次試驗(yàn)包含25個(gè)時(shí)期，每個(gè)時(shí)期包括1000ms的刺激和2000ms的間隔。在每次試驗(yàn)中，目標(biāo)刺激出現(xiàn)5次，占總刺激的20%。

對(duì)于認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估，通過(guò)盡可能保持任務(wù)復(fù)雜度不變，我們想測(cè)試兩種芯片捕獲極其細(xì)微信號(hào)特征的能力。眾所周知，長(zhǎng)期任務(wù)和增加的工作負(fù)荷會(huì)降低P300[7]，但這對(duì)SSVEP任務(wù)的影響有多顯著是值得關(guān)注的。認(rèn)知負(fù)荷任務(wù)在開(kāi)始約3小時(shí)后進(jìn)行。

2.3.數(shù)據(jù)處理方法

濾波。考慮到實(shí)驗(yàn)環(huán)境中存在 50Hz 的工頻干擾，第一步是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行陷波濾波(notch filtering)。這已使用IIR數(shù)字濾波器完成，具體的傳遞函數(shù)和參數(shù)根據(jù)公式(1-3)推導(dǎo)得出。

此處，H(z) 是傳遞函數(shù)，?是中心頻率(要移除的頻率分量)，r控制濾波器的帶寬，?是陷波濾波器的帶寬，Q是濾波器的品質(zhì)因數(shù)。因此，為處理 50Hz 干擾，我們可以將Q設(shè)置為25,?設(shè)置為2Hz。此配置允許我們?yōu)V除49Hz至51Hz之間的所有分量。

去趨勢(shì)(Detrending)。由于實(shí)驗(yàn)條件和環(huán)境干擾等因素，EEG信號(hào)可能會(huì)出現(xiàn)長(zhǎng)期基線(xiàn)漂移。為了最小化基線(xiàn)漂移的影響，我們采用多項(xiàng)式擬合去除信號(hào)中的趨勢(shì)，如下所示。如公式(4)所示，p(t)代表信號(hào)的趨勢(shì)項(xiàng)。我們可以得到去趨勢(shì)信號(hào)，即 xdetrend(t)，如公式(5)所示，其中 x(t) 代表原始信號(hào)。

提取時(shí)期(Epoch)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我們根據(jù)刺激出現(xiàn)的時(shí)間點(diǎn)生成了相應(yīng)的標(biāo)記(marker)，稱(chēng)為標(biāo)記流。利用這些標(biāo)記，我們可以精確提取連續(xù)信號(hào)段作為多個(gè)單次試驗(yàn)(single trials)，然后我們可以疊加來(lái)自不同時(shí)間間隔的這些信號(hào)，以減少偶然的噪聲波動(dòng)。

獨(dú)立成分分析(ICA)。EEG信號(hào)是混合信號(hào)，可被視為多個(gè)獨(dú)立成分的線(xiàn)性組合。獨(dú)立成分分析(ICA)是一種用于盲源分離的算法，可以將EEG信號(hào)分解為多個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)活動(dòng)。例如，它可以提取眼動(dòng)偽影、肌肉偽影、心電偽影、出汗、電極移動(dòng)等。然后可以去除這些成分以提高信號(hào)質(zhì)量。每個(gè)獨(dú)立成分盡可能相互不相關(guān)。

3 結(jié)果

所有規(guī)格均在AVDD=5V條件下測(cè)試，ADC分辨率為0.3μV。在進(jìn)行正式實(shí)驗(yàn)之前，我們依次將兩個(gè)數(shù)據(jù)采集板連接到同一個(gè)信號(hào)發(fā)生器。我們應(yīng)用了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的10Hz正弦波信號(hào)，持續(xù)30秒，振幅為50μV。測(cè)得ADS1299的平均峰峰值(peak-to-peak)為49.66μV，LHE7909為49.43μV，兩者均小于2%。

3.1.P300檢測(cè)

根據(jù)規(guī)范完成奇異球?qū)嶒?yàn)后，我們獲得了經(jīng)過(guò)50Hz陷波濾波處理的EEG數(shù)據(jù)。我們也像之前一樣，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了三階多項(xiàng)式擬合。

鑒于P300成分主要集中在 θ波(4-8Hz)，我們對(duì)信號(hào)應(yīng)用了14Hz低通濾波器，該濾波器保留了所有δ波、θ波、α波。

對(duì)于ADS1299，如圖2(a)所示，我們可以觀察到非常明顯的P100、P200、P300和N400成分。P300成分占主導(dǎo)地位，在 360ms左右出現(xiàn)一個(gè)約10μV的顯著正波，明顯高于其他成分。對(duì)于LHE7909的實(shí)驗(yàn)，如圖2(b)所示，我們也觀察到非常明顯的P100、P200、P300和N400成分。相比之下，P300成分的正波幅度并不突出。在 340ms左右出現(xiàn)一個(gè)約5μV的正波，而P100和P200成分更大，振幅均超過(guò)10μV。

圖2. ADS1299和LHE7909的P300檢測(cè)圖

我們也嘗試使用ICA分析去除眼動(dòng)、肌肉活動(dòng)和心電信號(hào)等偽影。然而，在提取前9個(gè)成分后，我們沒(méi)有觀察到明顯的偽影痕跡，如圖3所示。因此，我們認(rèn)為獲得的頭皮EEG信號(hào)相對(duì)純凈，表明上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有很高的可靠性。

圖3. ADS1299和LHE7909的獨(dú)立成分分析

3.2. SSVEP

我們獲得了通過(guò)LSL協(xié)議傳輸?shù)摹⒔?jīng)過(guò)50Hz陷波濾波的原始EEG數(shù)據(jù)。然后使用三階多項(xiàng)式擬合對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去趨勢(shì)處理。我們也獲得了放松狀態(tài)的數(shù)據(jù)作為比較。ADS1299的FFT結(jié)果如圖4(a)所示。很明顯，在13Hz處出現(xiàn)了一個(gè)與刺激同步的顯著峰值。為了觀察更多細(xì)節(jié)，我們選擇了一對(duì)對(duì)稱(chēng)排列的16個(gè)電極，即O1-O2。可以看出，在13Hz處的信噪比最高，其振幅在圖4(b)中超過(guò)1.4μV。甚至在26Hz處也出現(xiàn)了輕微的諧波分量。但3小時(shí)后，如圖4(c-d)所示，13Hz處的波幅急劇下降，我們幾乎無(wú)法分辨26Hz處的諧波分量。

圖4. SSVEP數(shù)據(jù)（ADS1299）

對(duì)于LHE7909，在圖5(a-b)中，我們也可以觀察到13Hz和26Hz處顯著的諧波分量。與ADS1299非常相似，O1-O2在13Hz處的信噪比也是最高的。總的來(lái)說(shuō)，LHE7909表現(xiàn)出稍多的低頻噪聲。然而，不可否認(rèn)的是，在認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估中，LHE7909表現(xiàn)得無(wú)可挑剔，因?yàn)閳D5(c)中26Hz和圖5(d)中39Hz的分量非常顯著。

圖5. SSVEP（LHE7909）的數(shù)據(jù)

我們還使用MNE進(jìn)行了功率譜密度(PSD)分析，結(jié)果如圖6(a-b)所示。可以觀察到，LHE7909在預(yù)期出現(xiàn)諧波分量的電極點(diǎn)上表現(xiàn)出更集中的能量，其中最顯著的表現(xiàn)在位于枕葉的電極O1-O2。

圖6. ADS1299（a）和LHE7909（b）的功率譜密度分析

4 結(jié)論

本研究對(duì)國(guó)產(chǎn)ADC芯片LHE7909與成熟的ADS1299在EEG信號(hào)采集方面進(jìn)行了令人信服的比較。兩種芯片都表現(xiàn)出可靠性，振幅誤差低于2%，證實(shí)了它們捕獲高質(zhì)量EEG信號(hào)的能力。特別是LHE7909，顯示出承諾的結(jié)果，在檢測(cè)細(xì)微EEG特征方面表現(xiàn)出色，例如響應(yīng)13Hz刺激時(shí)在SSVEP中誘發(fā)的三次諧波分量。此外，在認(rèn)知負(fù)荷測(cè)試中，該芯片仍能檢測(cè)到ADS1299完全無(wú)法檢測(cè)到的細(xì)微響應(yīng)。再者，LHE7909在P300檢測(cè)中的表現(xiàn)值得關(guān)注，其正波出現(xiàn)在約340ms。這些發(fā)現(xiàn)突顯了國(guó)產(chǎn)芯片的先進(jìn)性，強(qiáng)調(diào)了它們?cè)贓EG研究中的潛在優(yōu)勢(shì)和貢獻(xiàn)。結(jié)果表明，國(guó)產(chǎn)芯片可以與國(guó)際上成熟的替代品競(jìng)爭(zhēng)，并在某些情況下超越它們，為該領(lǐng)域的未來(lái)創(chuàng)新鋪平了道路。

5 致謝

感謝南京大學(xué)的各位學(xué)者對(duì)LHE7909的全面評(píng)測(cè)及客觀的評(píng)價(jià)，為推動(dòng)國(guó)產(chǎn)化高端芯片應(yīng)用落地做出的積極貢獻(xiàn)，領(lǐng)慧立芯繼續(xù)加油。

最后再給大家分享一些相關(guān)器件的資料：http://www.asorrir.com/d/6745865.html