EEG의 짧요약

EEG의 역사

1929년, Bergers 박사로부터 시작.

 

 

 

전극 개수

3개부터 256까지 다양함.

당연히 많을 수록 뇌파의 품질이 올라가고, 신뢰도도 올라감.

 

 

 

EEG는?

피질을 측정하는 것.

피질에 있는 뉴런(뇌세포)이 삼각형 배치로 있어서 측정하기 유용.

 

 

 

 

Open / Closed Field ?

open filed(P1): 강한 신호 측정 가능

closed filed(P2): 약한 신호 측정 가능 (시그널 감지 X, 생성 X)

 

 

 

어떤 신호 측정?

뉴런 신호 측정

1. Action potential (뉴런 하나 발작)

2. Post-synaptic potential (발잔한 뉴런 옆에 있던 뉴런이 놀라 발작)

--> 뉴런 영역(여러 개 집단)이 발작

 

 

어떻게 측정?

전극 연결 -> 신호 증폭기 -> 전기 신호가 보임

 

증폭을 안하면 너무 미세해서 안보임.

 

증폭하기 위해서는 참조 전극이 필요. (보통 귀 밑, Cz)

 

어디를 측정?

Open field가 더 측정이 잘 됨.

그래서 그 위치표를 만듦.

그것이 10-20 ststem.

 

 

 

영역마다 특성이 있음?

ㅇㅇ. 있음.

좌뇌와 우뇌로? X

1. Cz: 정가운데, 레퍼런스(참조 전극)로도 씀 (사람마다 뇌파가 다르기 때문)

2. F(frontal lobe): 의사결정, 움직임 조절, 고차원 인지

3. P(Pariental lobe): 공간 처리, 주의, 감각 입력 처리

4. T(Temporal lobe): 청각 처리, 기억, 언어 이해

5. O(Occipital lobe): 시각, 시각 인지

 

 

 

 

뇌의 영역만 보면 됨?

신호의 주파수에 따라서도 해석을 달리할 수 있음.

1. Delta (델타파)
주파수: 1-4Hz
특징: 느리고 안정적인 파동
상황: 깊은 수면 중이거나 극심한 손상에서 발생

2. Theta (세타파)
주파수: 4-8Hz
특징: 창의적 사고나 복잡한 계산을 할 때 나타남. 해마가 주된 발생지로, 주로 측두엽에서 나타함.
상황: 학습, 기억 관련 작업 중 활성화

3. Alpha (알파파)
주파수: 8-12Hz
특징: 주로 후두엽(Occipital), 두정엽(Parietal), 중심(Central) 영역에서 나타남
상황: 깨어 있으면서 편안한 상태, 낮은 수준의 피질 활동.

*감각 및 운동 영역(청간, 시각, 운동 피질)에서 활성화 --> 대기(준비) 상태를 나타냄

* 눈 감을 때 증가, 눈 뜨면 감소함.

 

4. Beta (베타파)
주파수: 12-30Hz --> 저주파(13-21Hz)와 고주파(21-30Hz)로 구분

특징: 주의 집중과 인지적 활동에 관련
상황: 활발한 사고, 주의 깊은 상태

*저주파: 특정 인지 과정/ 고주파: 정신 활동과 연관.

*뇌 구조: 시상하부(Hypothalamus) → 시상(Thalamus) → 대뇌 피질(Cortex)의 활성화 과정에서 나타남.
깨어 있는 상태에서 뇌의 활동성을 반영하며, 낮은 의식 수준 환자의 의식을 깨울 가능성을 가짐.

 

 

 

 

EEG에서 진폭과 주파수의 관계

뇌파 속도가 빨라질수록 주파수는 증가, 하지만 전력 또는 진폭은 감소하여 균형을 유지함.
주파수에 따른 현상(P(f)): 속도가 빠를수록 진폭은 낮아짐.

 

 

 

측정하자마자 분석 가능?

노이즈가 너무 많아서 불가능. X

원하는 값을 보기 위해서 데이터를 재가공 해야해서 불가능. X

복잡해서 불가능. X

 

 

 

어떤 노이즈가 있음?

1. 눈 깜빡임(일심동체 파형)

- Frontal(F3, F4, Fz)이 가장 영향을 받음.
- 눈을 뜨면 amplitude도 Positive로 올라감 / 내리면 반대.

2. 눈 움직임(반사하는 모양의 파형)

- 오른쪽으로 눈을 돌리면 오른쪽 뇌쪽이 positive / 왼쪽으로는 왼쪽이 positive

3. 근육 움직임(두껍고 노이즈가 심한 파형)

- 일반적으로 30-40Hz(고주파 영역)

- 전두부 영역: 이마 근육 부근(Frontalis muscles)
- 측두부 영역: 측두근 부근(Temporalis muscles)
- 원인: 불안이나 긴장 등 때문.

 

4. 심장 박동

- 맥박 주기(pulse period)와 관련.
- 심박 활동이 EEG 신호에 혼합되어 나타남.

5. 전극-피부 연결 문제(느린 노이즈, 델타파 범위가 나타남)

- 연결이 잘 안된 상태 및 땀이 많이 나면 발생

- 더운 날씨나 높은 온도 때문

6. 피로 쌓인 상태일 때
- 뇌의 다양한 영역에서 알파파 활동이 증가.

 

 

 

 

좋은 데이터를 만들기 위해?

좋은 데이터 필요.

좋은 필터링 필요.

좋은 분석 필요.

 

 

 

좋은 데이터를 구하는 법?

노이즈가 없는 데이터를 못구함? ㅇㅇ 못구함.

어떻게 하면 줄일 수 있나?

1. 편안한 의자(높은 등받이 X)

2. 좋은 날씨

3. 환경 세팅 잘하기.

4. 실험 설계 잘하기.

5. 1시간 이내

6. 참여자에게 사탕이나 커피 안됨.

7. 참여자 수면이 적절해야함.

8. 피부에 잘 전극이 붙어야함.

9. Oddball Paradigm(80%일반 자극-standard, 20%다른 자극-oddball / 놀라지 않기 위해)

10. 여러번의 트라이얼(많을 수록 데이터가 쌓여, 더 질 좋은 데이터)

11. 아티팩트도 함께 측정(노이즈를 없애기 편하게)

 

 

 

좋은 필터링 하는 법?

최대한 깨끗하게 데이터를 얻어도 노이즈가 있음.

어떻게 노이즈를 최소한으로 줄이고 필요한 데이터를 극대화함? --> 필터링 기법으로

 

필터링 기법:

1. low-pass filter : 10Hz(낮은 주파수만 봐)
2. high-pass filter : 1Hz(높은 주파수만 봐)
3. band-pass filter : window(특정 주파수만 봐) e.g. 8-12Hz

 

low-pass filter하면 완만해짐

 

 

 

 

좋은 분석 하는 법?

깨끗한 데이터도 복잡함.

1. 자극이 나오면 레이블링함.(positive P100, P200, P300 / negative N1, N2, N3), ERP한정

 

2. 주파수 분석: PSD(Power Spectrum Density)

 

- 주파수 대역이 얼마나 분포했는지 확인 가능.

- 방법: FFT, Welch's method 등

데이터의 주파수가 원래 이렇게 나누어서 나오지 않음.

이렇게 섞여서 나옴. 이것을 FFT나 Welch's method 등의 알고리즘 활용.

PSD표와 Topography plots에 색상을 활용하여서

어떤 위치에 어떤 주파수가 활성화되었다면 빨강 아니면 파랑

 

3. 시간-주파수 분석(주파수, 증폭기, 시간이 차트에)

 

4. 순간 포착 분석(fourier transform, 특정 순간 포착, 하지만 time은 안나와 있음)

 

 

 

 

EEG와 노이즈의 원 신호와 파워 스팩트럼

- 위쪽 그래프: 원신호 (Signal).
- 아래쪽 그래프: 파워 스펙트럼 (Power Spectrum).

 

다양한 노이즈 사례:
1. 정상 EEG 신호: 이상적인 경우의 파형.

 

2. 눈 깜빡임 (Eye Blinks): 큰 신호 변동.

 

3. 수평적 눈 움직임 (Horizontal Eye Movement): 양옆 눈의 움직임에 따른 신호 변화.

 

4. 좌우 눈 움직임 (Left-Right Eye Movement): 특정 방향으로의 신호 이동.

 

 

5. 근육 아티팩트 (Muscle Artifact): 높은 주파수 영역에서 발생하는 근육 신호.

 

 

6. 참여자 움직임 (Participant Movement): 전체적인 움직임으로 인한 신호 왜곡.

 

 

 

Reference

자세한 내용은 아래 링크에서!

https://www.udemy.com/course/eegerp-analysis-with-python-and-mne-an-introductory-course/