CN101951832B - 头皮电势测量方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于头皮电势测量的设备,其包括多个传感器和耦接至这些传感器的预放大器。传感器适合通过头发和空气接口测量原始头皮电势测量值,并且可以认为是差分、参考或共模测量。所述接口呈现出耦接至头皮的高的可变源阻抗。预放大器适合具有明显高于由传感器源接口呈现的阻抗的输入阻抗,并且接收原始头皮电势测量值,以产生预放大的头皮电势测量值。

Description

头皮电势测量方法和设备
技术领域
本发明主要涉及医疗设备,且特别涉及用于产生脑电图(EEG)的医疗设备。然而,将会理解,本发明不限于这种特定使用领域。
已经主要提出了用于测量头皮电势的方法和设备的实施例,以下将参照本申请描述这些实施例。
背景技术
在本说明书中对现有技术的任何讨论均不应当认为是承认这种现有技术普遍熟知或形成本领域的公知常识的一部分。
EEC波形按照常规记录在临床设置中,用于癫痫症的诊断和其它在脑电波数据明显的情况。这些EEC波形通常采用传感器阵列进行测量,所述传感器阵列应用于头盔,所述头盔由从头盔延伸并在下巴下拴紧的系带固定到头部。
这些传感器的应用通常要求给头发分缝,并通过施加导电磨料凝胶去除任何坏死的头皮组织。传感器通常通过使用夹子或螺丝钉连接至头盔,使得当使用头盔时,它向着头皮向传感器施加正压。这种设置传感器的方法通常允许在必须重新应用头皮准备之前进行约1个小时的连续BEG测量。
如由Advanced Brain Monitoring公司提出的可替换的方案,设置了无线传感器头带式听筒,其可以连续使用约8个小时才不能再用。然而,对于这种装置,为了在传感器和头皮之间提供8个小时的连接,传感器在使用期间通过头发排出导电乳膏。目前的技术通常教导了改进并维持在传感器和头皮之间的稳定导电连接以克服这种问题的方法。
在本领域需要测量头皮电势的方法和设备,其很少要求至头皮的传导性。
发明内容
目标是提供一种用于测量头皮电势的改进的方法和设备,其可以有效地进行使用,头皮准备相对较少或几乎没有。
根据本发明的第一方面,提供了一种用于头皮电势测量的设备,包括:
多个传感器,适合通过头皮和空气接口测量原始头皮电势测量值,所述接口呈现出耦接至所述头皮的高的可变源阻抗;和
多个预放大器,耦接至所述传感器中的相应的一个,其中每个所述预放大器适合具有明显高于由所述传感器源接口呈现的阻抗的输入阻抗,其中所述预放大器接收所述原始头皮电势测量值,并产生预放大的头皮电势测量值,用于产生预放大的头皮电势测量值。
优选地,所述传感器源接口阻抗由任何接触介质、头皮和皮下组织呈现。
优选地,其中所述输入阻抗为有源的,并且通过应用反馈而增加。
优选地,所述预放大器包括宽带高阻抗输入端和有源偏置网络,从0.01Hz至400Hz适合呈现出大于10千兆兆欧姆(Peta-Ohms)的输入阻抗。更优选地,所述预放大器包括具有10兆兆欧姆(Tera Ohms)的输入阻抗的高增益低噪声干线至干线FET输入运算放大器和用于呈现所述输入阻抗的屏蔽反馈和偏置网络。
优选地,该设备还包括:
共模滤波器放大器,耦接至所述预放大器,其中所述共模滤波器适合消除包括在所述预放大头皮电势测量值中的共模信号的主要成分和噪声,以产生共模信号消除的头皮电势测量值;和
RF抑制系统,用于抑制所述共模信号消除的头皮电势测量值的RF噪声,以产生RF被抑制的头皮电势测量值。
优选地,所述共模滤波放大器和所述RF抑制系统适合在每个头皮电势测量值信号通道上保留基本上相同的增益、相位和延迟。
优选地,该设备还包括:
差分放大器系统,用于放大所述RF被抑制的头皮电势测量值,以产生放大的头皮电势测量值;和
带通滤波器,用于对所述放大的头皮电势测量值进行滤波,以基本上最小化后续数字转换期间的混叠效应。
优选地,其中所述差分放大器系统和所述带通滤波器适合在每个所述头皮电势测量值信号通道上保留基本上相同的增益、相位和延迟。
优选地,所述带通滤波器为低频暂态高通滤波器和高频抗混叠低通滤波器的形式。更优选地,所述带通滤波器适合提供合适的低频暂态抑制,并还适合在尼奎斯特频率处为预定的模数转换器提供比量化水平的一半大的衰减。更优选地,所述带通滤波器为具有1Hz至40Hz的带通的六阶对称带通滤波放大器。
优选地,至所述差分放大器的输入可以从一组包括公共参考信号、平均信号和预放大和缓存的传感器信号的信号中的任一个中选择。
优选地,该设备还包括:
数字转换器,用于对一个或多个头皮电势测量值进行数字转换;
第一处理器,用于在所述一个或多个头皮电势测量值进行信号处理,并产生输出信号。
优选地,所述输出信号无线传输至第二处理器。
优选地,该设备还包括信道互连模块,适合抑制每个头皮电势测量值信号通道之间的信道之间RF干扰。
优选地,所述信道互连模块适合从包括信道至参考信道模式、信道至信道平均模式和信道至信道差分模式的组中选择头皮电势测量值模式。
根据本发明的第二方面,提供了用于头皮电势测量的方法,包括步骤:
在所述传感器处接收原始头皮电势测量值,其中所述测量值是通过头发和空气获得的;以及
用高输入阻抗放大器预放大所述原始头皮电势测量值,以产生预放大的头皮电势测量值。
优选地,该方法还包括步骤:
消除所述预放大的头皮电势测量值的共模信号的主要成分和噪声,以产生共模信号消除的头皮电势测量值;和
抑制所述共模信号消除的头皮电势测量值的RF噪声,以产生RF被抑制的头皮电势测量值。
优选地,该方法还包括步骤:放大所述RF被抑制头皮电势测量值,以产生用于数字转换的放大的头皮电势测量值。
优选地,该方法还包括步骤:
对所述放大的头皮电势测量值进行带通暂态和抗混叠滤波,以产生用于数字转换的抗混叠的头皮电势测量值;
对所述抗混叠的头皮电势测量值进行数字转换,以产生一系列的数字化的头皮电势值;
处理所述系列的数字化的头皮电势值,以产生头皮电势波形信号;和
产生测量波形。
优选地,该方法还包括步骤:在无线线路上传输用于由第二处理器接收的输出信号。
优选地,所述接收原始头皮电势测量值是通过头发和空气接口测量的,所述接口呈现出耦接至所述头皮的高的可变源阻抗,并且所述预放大器适合具有明显高于所述源接口呈现的阻抗高的输入阻抗。优选地,所述输入阻抗为有源的,并且由应用反馈的步骤增加。
根据本发明的第三方面,提供了一种用于头皮电势测试的方法,包括:
从用于限定相应的多个信道的多个传感器接收输入原始头皮电势信号;
从包括信道至参考信道模式、信道至信道平均模式和信道至信道差分模式的组中选择测量模式结构;
偏置所述输入信号,同时保持高输入阻抗;
在有差别地导出信道信号之前匹配信道增益;
抑制所述信道信号的射频干扰,同时保持增益和相位匹配,作为提供处理过的信道信号的另一步骤;
当进行提供所述处理过的信道信号的另一步骤时,抑制所述信道信号的共模信号干扰;
当进行提供所述处理过的信道信号的另一步骤时,对所述信道信号进行带通滤波;
对所述处理过的信号进行数字转换,用于提供表示根据所述选定的测量模式测量的所述输入信号的数字头皮电势测量值信号。
优选地,所述高输入阻抗由包括高输入阻抗放大器的预放大器提供,所述高输入阻抗放大器用于放大所述原始头皮电势测量值,以产生预放大的头皮电势测量值。优选地所述输入阻抗明显高于与源接口相关的呈现给所述传感器的阻抗。优选地,所述接口阻抗由任何接触介质、投票和皮下组织呈现。优选地,所述输入阻抗为有源的,并通过应用反馈而增加。优选地,所述预放大器包括宽带高阻抗输入端和有源偏置网络,从0.01Hz至400Hz适合呈现大于10千兆兆欧姆的输入阻抗。
根据本发明的另一方面,提供了一种用于头皮电势测量的设备,包括:
多个传感器,其中的一个可以认为是差模、参考或共模,适合通过头发和空气接口测量原始头皮电势测量值,接口呈现出耦接至头皮的高的可变源阻抗;和
预放大器,耦接至传感器,其中预放大器适合具有明显高于由源接口呈现的阻抗的输入阻抗,其中预放大器接收原始头皮电势测量值并产生预放大的头皮电势测量值。
附图说明
现在将参照附图,仅以举例的方式,描述优选的实施方式,在附图中:
图1为用于测量头皮电势的设备的示例性方块图;
图2为根据图1的设备的示例性高层示意图;
图3为根据图2的模拟电路的示例性高层示意图;
图4为根据图2的预放大器模块的示例性示意图;
图5为根据图2的放大器模块的示例性示意图;
图6为根据图2的接口模块的示例性示意图;
图7为根据图2的模数模块的示例性示意图;
图8为根据图2的处理器模块的示例性示意图;
图9为根据图2的原位编程端口模块的示例性示意图;
图10为根据图2和3的信号、电力和接地配置的示例性示意图;和
图11为用于测量头皮电势的方法的示例性流程图。
具体实施方式
参照附图,公开了用于测量头皮电势的方法和设备的优选实施方式。
接下来的实施方式提供了用于处理来自优选为电极形式的传感器的信号的方法和设备,使得头皮电压势的测量以相对少或没有头发和皮肤准备的方式进行。这降低了常规EEG测量的用于使坏死的层积上皮细胞脱落的现行需求,或者降低了磨料或导电胶状物的应用。将会理解的是,在这些实施方式中传感器优选为电极。还将会理解的是,传感器可以为无源或有源器件。
开始参照图1,实施方式的示例性方块图100包括传感器(或电极)110、预放大器120、共模滤波放大器125、RF抑制滤波器130、差分放大器140、瞬态抗混淆滤波器150、数字化器160、数字处理器170和显示或存储装置180。在该实施方式中,差分放大器140放大两个传感器信号之间的差异,这两个传感器信号中的一个可以认为是选定的公共或参考信号。
图2示出了具有4个输入传感器的实施方式的高层电路示意图200。每个输入传感器具有关联的预放大器模块210。这些预放大器模块提供了预放大器和RF抑制滤波器。每个预放大器模块连接至对应的放大器模块220。
在该实施方式中,每个放大器模块220提供了差分放大器和带通放大器形式的抗混叠滤波器。优选地,差分放大器选择性地放大参考信号、输入的平均值或另一输入信号之间的差异。带通放大器配置为对信号进行抗混叠滤波。分立的参考预放大器模块230为系统提供缓冲参考信号。
这些放大器模块220和参考预放大器模块230的输出经由接口模块240连接,接口模块240还将信号引向电源和模数转换器模块250。接口模块240还提供共模反馈放大器,共模反馈放大器驱动共模反馈传感器241和参考信号缓冲器,参考信号缓冲器驱动接地电源传感器242。
电源和模数转换器模块250定时采样,并对每个测量的信号进行数字转换。这种定时采用和数字转换的信号提供至处理器模块260。处理器模块对采样信号进行其它处理,以产生用于输出的头皮电势测量值。由处理器模块产生的结果经由蓝牙模块270输出。
还设置了其它模块。电池模块280向系统提供稳定的电源供给,且包括电池充电系统。原位编程端口290还显示为用于编程和与处理器模块260通信的装置。
图3示出了模数处理300的示例性整体示意图。这种高层示意图集中在单信道的信号修整上。对每个输入传感器信号重复进行由该示意图表示的模拟处理。
在该实施方式中,输入传感器信号由预放大器305处理。首先,传感器信号由单位增益缓冲器310缓存,反馈适合增加输入阻抗。在该实施方式中,输入阻抗为有源的,并有通过应用反馈而增加。缓存的传感器信号311传播到平均加法器和RF信号滤波缓冲器330以及共模反馈滤波器和放大器340。缓存的传感器信号311通过差模低通滤波器315传递,以抑制RF干扰信号,并且随后由第二单位增益缓冲器320缓存。预放大和缓存的信号321作为参考信号351接口模块,并传递至差分放大器350。
该示意图还示出了所有的缓冲的输入传感器信号311优选由平均加法器和RF信号滤波缓冲器330平均和缓存,以产生平均信号331。这种平均放大器包括由低噪声单位增益放大器缓存的求和低通RF滤波电路,以产生为所有的输入传感器信号的平均值的输出平均信号331。该平均信号331用于“信道至信道平均”测量模式(下文中的模式2)。这种电路已经选定相移和信号延迟特性,以匹配差分RF滤波器315。
共模反馈滤波和放大器340用来抑制共模信号,并将共模信号放大至差模抑制特性(differential mode rejection characteristics)。这种反馈放大器包括求和电路,其形成该放大器附近的滤波反馈电路的一部分。反馈放大器产生高增益负反馈共模信号消除输出341,其施加至共模反馈传感器342,并作为信道5信号343传播至模数转换器模块380。
在该实施方式中,参考信号/接地电源单位增益缓冲器345产生接地电源输出346,其输出接地电源传感器347。这完成了外部反馈网络,其由所有的反馈、接地电源和传感器的接触阻抗以及头皮和下面的组织内的皮下阻抗组成。
预放大和缓存的信号351被交流连接并施加至差分放大器350。在该实施方式中,其它差分放大器输入信号352从公共参考信号353(模式1)、平均信号321(模式2)或另一预放大和缓存信号321(模式3)中选出。所选出的信号352随后被交流连接并施加至差分放大器。差分放大器350放大预放大和缓存的信号351和选出的信号352之间的差异,并产生差分信号353。在该实施方式中,至差分放大器的输入可以从包括公共参考信号、平均信号和预放大和缓存的传感器信号的信号组中任何一个或多个选择。
取决于所选择的模式,不同数目的信号都是可行的。
以N个输入信号为基础,在下表中这些描述了这些可能性。
差分信号353随后由带通滤波器级360过滤,用于降低在信号的随后的数字化中出现的混淆假象。在该实施方式中,滤波器级360包括串联的三级。所述级包括带通滤波器361、低通滤波器362和高通滤波器363。带通滤波的信号364随后提供至模数转换器模块370。
参考信号/信号接地缓冲器370隔离并缓存参考信号381,产生信号地382,其传播至带通滤波器、差分放大器和预放大器电路。
现在接下来是包括实施方式的模块的更详细的公开。
图4示出了预放大器模块400的示意图。输入传感器信号410施加至串联的单位增益缓冲器420、低通滤波器430和单位增益缓冲器440。
对输入传感器的屏蔽由屏蔽信号450主动驱动。该屏蔽信号主要由单位增益缓冲器420的输出驱动。
缓冲器420由反馈网络460偏压,并且为输入传感器信号410显示出2G欧姆的DC输入阻抗。AC输入阻抗由反馈网络支持,乘以缓存放大器的开环增益。在该实施方式中,选择该电路以在1Hz和40Hz之间呈现1千兆兆欧姆(1015Ohms)。这种AC输入阻抗优选明显高于源接口,其由任何接触介质、头皮和下面的组织呈现。
主要地,在头皮和输入传感器之间存在阻抗连接。为了与皮肤直接接触,所述连接具有相对低的源阻抗。其中传感器由头发与皮肤隔离,排汗可能形成电解导电路径,并且还呈现出相对低的源阻抗。这种输入阻抗通常在传感器和头皮之间具有气隙时增加。
单位增益预放大器420设置由相对高且适合匹配的输入阻抗,其能够改善头皮信号的检测。通过提供精确的信道增益匹配和信号放大,已经发展了用来呈现这种高输入阻抗的技术。
优选地,预放大器420具有宽度高阻抗输入和有源偏置网络,其从0.01Hz至400Hz之间呈现出大于10千兆兆(Peta)欧姆(1016Ohms)。具有10兆兆(tera)欧姆(1019Ohms)输入阻抗的高增益、低噪声、干线至干线(rail-to-rail)PET输入运算放大器结合被屏蔽的反馈和偏置网络用来呈现所希望的输入阻抗。这用来降低由不同的源特性引起的源阻抗的变化引起的效应,这种不同的源特性是由包括皮肤、头发和人体环境的因素的结合产生的。它还能够在后续信号处理之前,在信道之间确保高精度的预放大器增益匹配。
在该实施方式中,用于高阻抗预放大器的反馈和偏置网络采用至两个高欧姆直流偏压电阻器的中间的单位增益正交流反馈。进行数学分析,以提供稳定性标准,用于避免振荡。这种网络在系统带宽范围内保持高输入阻抗,从而优选地在信道之间保持高精度增益匹配。单位增益正反馈还用来驱动预放大器输入和传感器的有源屏蔽。
优选地,RF抑制电路430结合网路线路625(图6中所示)实现RF滤波,并提供RF干扰的差模和共模信号抑制,同时在信道之间保持高精度增益匹配,并补偿共模RF抑制技术中固有的相移和延迟。
如图所示,这种RF抑制网络采用‘delta’结构,而不是通常用在常规差模设计中的‘pi’结构。这种结构便于多信道系统上的RF抑制,而不影响信道之间的高精度增益匹配。
在该实施方式中,RF抑制滤波器的输出在将最终输出信号提供至放大器模块之前由低噪声单位增益缓冲器440缓存。优选地,这种配置的相特性匹配由平均放大器引起的相移和信号延迟。这种RF抑制网络的配置将差分RF抑制网络与放大器级的高阻抗偏置网络隔离,并且基本上保持信道之间的高精度增益匹配。
图5示出放大器模块500的示例性示意图。该放大器模块将由图4中所示的电路产生的输入信号510和选定信号520施加至串联连接的差分放大器530、带通滤波器540、低通滤波器550和高通滤波器560。
优选地,差分放大器530包括高精度、高增益、低噪声测量差分放大器集成电路。该放大器用于选择性地放大差分信号,同时抑制共模信号。高阻抗偏压和AC连接网络535被选择为保持信道之间的频率响应和高精度增益匹配。
在该实施方式中,当参考传感器输入时,测量放大器增益设为提供±1mV的动态范围。放大增益确定为如此设置,使得放大的输出信号保持在数字化级的动态电压范围内。因此,中间抗混淆滤波器的增益必须包括在这种计算中。
抗混淆滤波优选由第一级带通滤波器540、第二级低通滤波器550和第三级高通滤波器560组成的三级带通滤波器执行。带通滤波器的低通滤波特性降低了由信号的离散定时采样引起的混叠效应。优选的是,在尼奎斯特(Nyquist)频率处和之上的滤波衰减将信号电平降低为小于接下来的数字化系统的数字转换电平。因此,一旦确定设计约束条件,则必须一起考虑混淆滤波器和数字化系统的特性。
带通滤波器540的高通滤波特性降低了源自传感器运动的低频暂态效应,否则其会产生大于滤波和随后的数字化阶段的动态范围的信号。
在该实施方式中,采用具有1Hz至40Hz带通的六阶对称带通滤波放大器。这种滤波器被选择为在尼奎斯特频率处提供比量化水平的一半更好的衰减,其容易采用低功耗模数转换器获得,并提供合适的低频暂态抑制。
参考信号单位增益缓冲器570提供了重要的信道隔离,并将信号地向相关信道的滤波器、差分放大器和预放大器级散开。
图6示出了接口模块600的示例性示意图。该示意图示出了信号的相互作用,用于至参考信号测量(模式1)的信道,从用于每个传感器模块610的每个放大器模块到输出信号620和参考预放大器模块615。这些输出信号620形成至模数转换器的输入。参考信号从参考预放大器模块615馈送到每个传感器模块610。
在另一个实施方式中,采用可替换的结构实现向信号平均测量(模式2)发送信号或向信号测量(模式3)发送信号。平均加法器和RF信号滤波缓冲器330没有在图6中示出。
横跨传感器模块610和参考预放大器模块615的RF网路线路625实现差模RF抑制滤波器。
共模反馈滤波器和放大器640结合到这种接口模块中。该共模反馈滤波器和放大器640提供共模信号消除输出645,其连接至共模反馈传感器241。
参考信号单位增益缓冲器650结合到这种接口模块中。参考信号单位增益缓冲器650向连接至接地电源传感器242的接地电源输出655提供隔离和动力驱动。这实现了共模信号消除网络。
该示意图还示出用于至共模反馈模块640的硬连线或可选择开关输入连接的可替换结构的可选项。在该实施方式中,硬连线选项仅配置有电阻器“Rn”,而可选择开关选项配置有电阻器“Rns”和一系列开关。通过结合和脱离电子开关635,可选择开关选项使得能够连接选定的输入或将其与共模反馈滤波器和放大器640隔离。
图7示出了电源和模数转换器模块700的示例性示意图。该模块包括公共接地点“AGND”705、模数转换器模块电路710、电池电压滤波电路720和电源参考信号电路730。
公共接地点“AGND”705优选地由与模数转换器的模拟部分相关联的地平面形成。分离的接地线路对电池负极、模拟电压零电压、数字模块中的参考信号零电压和数字地优选是独立运行的。
模数转换器模块(ADC)电路710定时采样并对由先前所述的接口模块提供的输入信号71进行数字转换。ADC以它的以与随后的处理器模块兼容的格式存在的‘n’位数字输出712进行分类。
在该实施方式中,当参照传感器输入时,ADC具有至少0.5μV的最低有效位(LSB)分辨率和±1mV的全标度范围。为了提供这种动态范围,采用了最小12位的ADC。输出以串行外围接口(SPI)的格式呈现。
因此,当设计抗混叠滤波器以匹配12位ADC时,在阻带频率处至少要求72dB的衰减。具有40Hz的关断频率的三阶低通Butterworth滤波器在640Hz处具有72dB的衰减。为了在40Hz的关断频率处不存在混淆,要求每秒680个采样的采样速率。为在640Hz的阻带频率处不存在混淆,要求每秒1280个采样的采样速率。
一旦信号被数字转换了,则由处理器模块进行进一步的处理。
图8和9示出一种实施方式的处理和有线通信模块的实施例。处理器模块800包括处理器810。该处理器控制模数转换器,并经由SPI接口820接收来自模数转换器的信号。在该实施方式中,随后可以由处理器处理并分析所述信号。原始信号还可以传递至外部处理器进行存储和进一步的处理。典型的内部和外部处理包括采样抽取、快速傅里叶变换和应用程序。固件功能可以为指令配置。
在该实施方式中,处理器可以经由蓝牙接口830或RS232接口端840与其它装置通信,包括原始数据和结果数据的传输。RS232接口端840还支持对软件下载和更新进行使用中编程(ISP)。
图9示出RS232接口模块900的实施例示意图。RS232接口模块900便于合理地进行RS232电平转换,并提供重置和软件加载初始化。
信道互连电路使多个测量部件变得容易,还能够进行信号间RF抑制和参考信号选择。可以以三种模式测量头皮电压电势:
(模式1)信道对参考信道模式。
(模式2)信道对信道平均模式。
(模式3)信道对信道差分模式。
在该实施方式中,图6中图示的接口模块硬连线,仅用于信道对参考信道模式(模式1)。在其它实施方式中,如图3中所示,接口模块可以设计用于其它模式,单独或可选择地硬连线。
不考虑采用哪种模式测量信号,在其它实施方式中,数字信号处理可以用来重构其它测量模式信号。
图10示出示例性的信号源和接地结构1000,主要解决系统的模拟设计。源和接地结构集中在模数模块1010和模拟电源和参考模块102的附近,组成模拟电源1021和信号和模数参考1022,具有独立的输入和输出退耦装置。
如图7中的公共接地点708所示,该模数模块1010容纳模数转换器1011和它的相关公共接地点1012。模拟源1013独立地运行,并用它自己的模拟零电压进行退藕。参考信号1014独立地运行,并用它自己的信号零电压进行退藕。该模块接收来自接口模块1050的模拟信号“FSig”和“CMSig”1015,并经由数字总线1016连接至数字模块1040中的处理器。
电池模块1030由可充电电池1031和充电系统1032组成。电池正极和负极连接至模拟电源和参考模块1020,并延伸至数字模块1040。在该实施方式中,数字电源1041由分离的3.3v和1.8v电源构成,它们具有独立的输入和输出退藕装置。数字源1042独立地运行至模数转换器1011和数字电路1043,并用他自己的数字零电压进行退藕。
接口模块1050将模拟源1013和用它自己的零电压独立地退藕的信号和模数参考1014发送至预放大器和模拟模块1060。该模块还接收来自预放大器和模拟模块1060的参考信号“RSig”1051、传感器信号“ESig”和RF抑制线路“RFS”1052,并将滤波和放大后的传感器信号“FSig”1053传递至模数模块1010中的模数转换器1011的信道1至4。参考信号作为不同的放大器参考信号“DSig”1054向回延伸至在预放大器和模拟模块1060中的差模放大器1061。共模反馈信号1055延伸至模数模块1010中的模数转换器1011的信道5,并经由共模反馈和接地电源传感器1056提供共模反馈。
在该实施方式中,预放大器和模拟模块1060由与四个模拟模块1062成对的四个传感器预放大器模块1061和独立的参考预放大器模块1061组成。传感器预放大器模块1061具有到成对的模拟模块1062中的差分放大器的传感器信号“SSig”和信号地“SGnd”线路1063。成对的模拟模块1062中的带通低音滤波器将过滤后的信号“FSig”1064传播至接口模块1050。参考预放大器模块1061从接口模块1050接收参考信号“SRef”1065,并将参考信号“RSig”1066传播至接口模块1050。参考和传感器预放大器模块1061将传感器信号“ESig”和RF抑制线路“RFS”1067延伸至接口模块1050。
在每个模拟级,必须遵守认真的选择,使得该设备保持相对低的噪声设计、高共模信号衰减和射频衰减。
在该实施方式中,为预放大器和缓存运算放大器、差分放大器和模数转换器模块选择低噪声元件。还利用关键信号、源、接地和解耦设计。该实施方式还包括,低噪声电源和电压参考电路与分离的信号和接地电源以及电源解耦方法一起使用。采用有效地衰减由高阻抗元件引入的噪声的技术,还解决了来自高阻抗元件的噪声。
在该实施方式中,有源共模信号消除反馈方法用来改进共模信号衰减。具有50Hz至60Hz预增强的高增益负反馈由带通滤波放大器提供。与常规单一低增益有源驱动线路的方法不同,这采用两个到源极的点连接来实现。
在该实施方式中,反馈、接地电源和传感器通常几何对称地构造,以提供最佳的共模信号消除。
用于头皮电势的各种设备的这些实施方式包括:
(a)在有差别地导出每个信道信号之前进行信道增益匹配。
(b)输入偏置,同时保持高输入阻抗和增益匹配。
(c)多信道系统中的射频抑制,同时保持增益匹配并补偿相移和信号延迟。
(d)共模信号衰减和消除,特别是源和射频干扰衰减。
(e)数字化转换、动态范围和抗混叠。
(f)低噪声和噪声衰减技术。
(g)作为该方法的组成部分的测量模式结构保留必要的关键元件。
参照图11,根据前述实施方式中的任一种的用于测量头皮电势1100的优选方法包括:
(a)在传感器1110处接收原始头皮电势测量值;
(b)用匹配的高输入阻抗放大器1120预放大原始头皮电势测量值,以产生用于放大的预放大的头皮电势测量值;
(c)消除预放大的头皮电势测量值的共模信号噪声1130的主要成分,以产生共模信号消除的头皮电势测量值;
(d)抑制共模信号消除的头皮电势测量值的RF噪声1140,以产生RF被抑制的头皮电势测量值;
(e)放大RF被抑制的头皮电势测量值1150,以产生用于数字转换的放大的头皮电势测量值;
(f)对放大的头皮电势测量值1160进行带通瞬态和抗混叠滤波,以产生用于数字转换的带宽受限的头皮电势测量值;
(g)对带宽受限的头皮电势测量值1170进行数字转换,以产生一系列数字化的头皮电势值;
(h)处理系列数字化的头皮电势值1180,以产生头皮电势波形信号;以及
(i)产生/存储测量波形1190。
该方法通常允许通过头发在传感器处接收原始头皮电势测量值,不需要任何头皮准备和导电凝胶施加在头皮和传感器之间。这些原始头皮电势测量值由具有相当高的输入阻抗和匹配的增益、相位和延迟的放大器预放大1120,以产生预放大的头皮电势测量值。
优选地,消除预放大的头皮电势测量值的共模信号噪声1130主要成分产生了共模信号消除的头皮电势测量值,同时保留匹配的增益、相位和延迟。
共模信号消除的电势测量值的RF噪声的抑制1140产生RF被抑制的头皮电势测量值,同时保留匹配的增益、相位和延迟。
RF被抑制的头皮电势测量值的放大1150产生了用于数字转换的放大的头皮电势测量值。
对放大的头皮电势测量值1160进行带通抗混叠滤波产生了用于数字转换的带宽受限的头皮电势测量值。
对带宽受限的头皮电势测量值1170进行数字转换产生了一系列数字化的头皮电势值。
处理系列数字化的头皮电势值1180产生了头皮电势波形信号。
产生/存储测量波形1190。
这些测量可以在相关数据记录器的相关电源和存储能力的寿命范围内进行。传感器和相关的电子设备可以隐藏在常规头戴附件中,如棒球帽,或者可以结合在安全帽中。
由图示的实施方式产生的头皮电势测量值的保真度足以顺利地对基准心智状态进行分类。用于分析某些心智状态时,这些头皮电势测量值被认为与通常在头皮和传感器之间要求稳定的导电接口的传统BEG测量值是可以相比较的。
对来自人们的头皮电势测量值的分析提供了实时确定人们疲劳度或睡意的措施。通过提供这种能够发出警告而不需要专门的头皮准备的实时监测系统,该系统可以在操作诸如机动车辆或计划设备之类的设备的同时监测人们的疲劳度。
该方法和设备还被设计为用于移动非插入实时头皮电势测量。明显的是,这可以用在移动或静止环境中。为了实时处理数据,可以包括处理软件以进一步处理头皮电势测量数据。可以通过有线或无限数据通信系统以原始的或处理的状态通信数据和信号。通过电池或以无线方式采用感应线圈配置的方式以常规措施提供用于向这些装置提供动力的电能。本领域技术人员还将理解的是,所公开的方法和设备可以用在临床环境中,以去除头皮准备步骤的必要性并减少会诊时间。
将会理解的是,这些实施方式能够通过头皮测量头皮电势,很少有或几乎没有头皮准备。
虽然已经参照具体实施例描述了本发明,本领域技术人员将会理解,可以多种其它形式实现本发明。
解释说明
在本文本的上下文中,术语“无线(wireless)”和它的衍生词可以用来描述可以通过使用经由非固体介质的调制电磁辐射来通信数据的电路、装置、系统、方法、技术、通信信道等等。该术语不意味着相关的装置不包含任何有线,虽然在某些实施方式它们可能不包含。
除非另外特别声明,需要理解的是,在本说明书的全文中,采用诸如“处理(processing)”、“计算(computing)”、“计算(calculating)”或“确定(determining)”等之类的术语的讨论涉及计算机或计算系统或类似的电子计算装置的动作和/或处理,其处理和/或转换以如电的物理的形式表示的数据,量化成类似地以物理数量的形式表示的其它数据。
以类似的方式,术语“处理器(processor)”可以涉及任何装置和装置的一部分,其处理如来自寄存器和/或存储器的电子数据,以将电子数据转换成可以存储在寄存器和/或存储器中的其它电子数据。“计算机(computer)”或“计算机器(computing machine)”或“计算平台(computingplatform)可以包括一个或多个处理器。
而且,在此将某些实施方式描述为方法或方法的要素的组合,其可以由计算机系统的处理器或执行该功能的其它措施实现。因此,具有用于执行这种方法或方法的要素的必要指令的处理器形成用于执行该方法或方法的要素的手段。而且,设备实施方式的在此描述的元件是用于执行由用于执行本发明的元件进行的功能的手段的例子。
在此提供的描述中,提出了多个具体的细节结构。然而,应当理解的是,本发明的实施方式可以不由这些具体的细节结构实践。在其它实例中,为了不搞混对本发明的理解,公知的方法、结果和技术没有详细地示出。
本说明书全文涉及的“该实施方式”、“一种实施方式”或“实施方式”意思是与该实施方式关联的描述的特定特征、结果和特性包括在本发明的至少一种实施方式中。因此,在本说明书的全文中在不同的位置出现“在一种实施方式中”或“在实施方式中”没有必要都涉及相同的实施方式,但是可以涉及相同的实施方式。而且,如根据本公开对本领域技术人员来说明显的是,可以以任何适合的方式将所述特定特征、结果和特性结合在一种或多种实施方式中。
如在此使用的,除非另有说明,使用序数形容词“第一(first)”、“第二(second)”、“第三(third)”等描述同一物体仅仅表示涉及类似的物体的不同实例,而不是想要隐含表示如此描述的物体必须为给定的、临时地、空间地、排序地或以任何其它方式的序列。
除非上下文另外清楚地要求了,在说明书和权利要求书的全文,措辞“包括(comprise)”、“包括(comprising)”等以包含含义而不是排除或穷举的含义来解释;也就是说,以“包括但不限于”的含义解释。
类似地,应当注意到,当用在权利要求中时,术语耦接(coupled)不应当解释为仅限于直接连接。可以使用术语“耦接(coupled)”和“连接(connected)”以及它们的衍生词。应当理解的是,这些术语不是想要彼此同义。因此,表述装置A耦接至装置B的范围不应当限于其中装置A的输出直接连接至装置B的输入的装置或系统。它意味着在A的输出和B的输入之间存在路径,其可以为包括其它装置或设备的路径。“耦接(coupled)”可以表示两个或多个元件直接物理接触或电接触,或两个或多个元件彼此不直接接触但还彼此协同操作或相互作用。
因此,虽然已经描述了认为是本发明的优选实施方式的内容,本领域技术人员将会认识到,在不偏离本发明的精神的前提下,可以对此进行其它和进一步的修改,并且打算要求所有这种改变和修改都落入本发明的保护范围中。例如,上述给出的任何公式仅仅表示可以采用的程序。可以向方块示意图中添加或删除功能,并且功能块之间可以交换操作。可以向在本发明的保护范围内描述的方法添加或删除步骤。

Claims (27)

1.一种用于头皮电势测量的设备,包括:
多个传感器,适合通过头皮和空气接口测量原始头皮电势测量值;所述接口呈现出耦接至所述头皮的高的可变源阻抗;
多个预放大器,耦接至所述传感器中的相应的一个,其中所述多个预放大器中的每一个都包括:
(i)宽带高阻抗输入和有源偏置网络,适于从0.01Hz至400Hz呈现大于10千兆兆欧姆的输入阻抗;
(ii)高增益低噪声运算放大器,所述高增益低噪声运算放大器具有10兆兆欧姆的输入阻抗;和
(iii)屏蔽反馈和偏置网络;并且,
其中,每个所述预放大器适合具有明显高于由所述传感器源接口呈现的阻抗的输入阻抗;其中,所述预放大器接收所述原始头皮电势测量值,并产生预放大的头皮电势测量值。
2.根据权利要求1所述的设备,其中:所述传感器源接口阻抗由任何接触介质、头皮和皮下组织呈现。
3.根据权利要求1或2所述的设备,其中:所述输入阻抗为有源的,并且通过反馈的应用而增加。
4.根据前述权利要求1所述的设备,其中:所述高增益低噪声运算放大器是干线至干线FET输入运算放大器。
5.根据前述权利要求1所述的设备,还包括:
共模滤波器放大器,耦接至所述预放大器,其中,所述共模滤波器适合消除包括在所述预放大头皮电势测量值中的共模信号的主要成分和噪声,以产生共模信号消除的头皮电势测量值;和
RF抑制系统,用于抑制所述共模信号消除的头皮电势测量值的RF噪声,以产生RF被抑制的头皮电势测量值。
6.根据权利要求5所述的设备,其中:所述共模滤波放大器和所述RF抑制系统适合在每个头皮电势测量值信号通道上保留基本上相同的增益、相位和延迟。
7.根据权利要求5或6所述的设备,还包括:
差分放大器系统,用于放大所述RF被抑制的头皮电势测量值,以产生放大的头皮电势测量值;和
带通滤波器,用于对所述放大的头皮电势测量值进行滤波,以基本上最小化后续数字转换期间的混叠效应。
8.根据权利要求7所述的设备,其中:所述差分放大器系统和所述带通滤波器适合在每个所述头皮电势测量值信号通道上保留基本上相同的增益、相位和延迟。
9.根据权利要求7所述的设备,其中:所述带通滤波器为低频暂态高通滤波器和高频抗混叠低通滤波器的形式。
10.根据权利要求7所述的设备,其中:所述带通滤波器适合提供合适的低频暂态抑制,并且还适合在尼奎斯特频率处为预定的模数转换器提供比量化水平的一半大的衰减。
11.根据权利要求7所述的设备,其中:所述带通滤波器为具有1Hz至40Hz的带通的六阶对称带通滤波放大器。
12.根据权利要求7所述的设备,其中:至所述差分放大器的输入可以从包括公共参考信号、平均信号和预放大和缓存的传感器信号的一组信号中的任一个中选择。
13.根据前述权利要求1所述的设备,还包括:
数字转换器,用于对一个或多个头皮电势测量值进行数字转换;
第一处理器,用于在所述一个或多个头皮电势测量值上执行信号处理,并产生输出信号。
14.根据权利要求13所述的设备,其中:所述输出信号无线传输至第二处理器。
15.根据前述权利要求1所述的设备,还包括:信道互连模块,适合抑制每个头皮电势测量值信号通道之间的信道之间RF干扰。
16.根据权利要求15所述的设备,其中:所述信道互连模块适合从包括信道至参考信道模式、信道至信道平均模式和信道至信道差分模式的组中选择头皮电势测量值模式。
17.一种用于头皮电势测量的方法,包括步骤:
在传感器处接收原始头皮电势测量值,其中所述测量值是通过头发和空气获得的;以及
用高输入阻抗预放大器预放大所述原始头皮电势测量值,以产生预放大的头皮电势测量值,其中所述预放大器包括:
(i)宽带高阻抗输入和有源偏置网络,适于从0.01Hz至400Hz呈现大于10千兆兆欧姆的输入阻抗;
(ii)高增益低噪声运算放大器,所述高增益低噪声运算放大器具有10兆兆欧姆的输入阻抗;和
(iii)屏蔽反馈和偏置网络。
18.根据权利要求17所述的方法,还包括步骤:消除所述预放大的头皮电势测量值的共模信号的主要成分和噪声,以产生共模信号消除的头皮电势测量值;和
抑制所述共模信号消除的头皮电势测量值的RF噪声,以产生RF被抑制的头皮电势测量值。
19.根据权利要求18所述的方法,还包括步骤:放大所述RF被抑制的头皮电势测量值,以产生用于数字转换的放大的头皮电势测量值。
20.根据权利要求19所述的方法,还包括步骤:
对所述放大的头皮电势测量值进行带通暂态和抗混叠滤波,以产生用于数字转换的抗混叠的头皮电势测量值;
对所述抗混叠的头皮电势测量值进行数字转换,以产生一系列的数字化的头皮电势值;
处理所述系列的数字化的头皮电势值,以产生头皮电势波形信号;和
产生测量波形。
21.根据权利要求17所述的方法,还包括步骤:在无线线路上传输用于由第二处理器接收的输出信号。
22.根据权利要求17所述的方法,其中:所述接收原始头皮电势测量值是通过头发和空气接口测量的;所述接口呈现出耦接至所述头皮的高的可变源阻抗;并且所述预放大器适合具有明显高于所述源接口呈现的阻抗的输入阻抗。
23.根据权利要求22所述的方法,其中:所述输入阻抗为有源的,并且由应用反馈的步骤增加。
24.一种用于头皮电势测量的方法,包括:
从用于限定相应的多个信道的多个传感器接收输入原始头皮电势信号;
用高输入阻抗预放大器预放大所述原始头皮电势测量值,以产生预放大的头皮电势测量值,其中所述预放大器包括:
(i)宽带高阻抗输入和有源偏置网络,适于从0.01Hz至400Hz呈现大于10千兆兆欧姆的输入阻抗;
(ii)高增益低噪声运算放大器,所述高增益低噪声运算放大器具有10兆兆欧姆的输入阻抗;和
(iii)屏蔽反馈和偏置网络;
从包括信道至参考信道模式、信道至信道平均模式和信道至信道差分模式的组中选择测量模式结构;
偏置所述预放大的头皮电势测量值,同时保持所述高输入阻抗;
在有差分地导出信道信号之前匹配信道增益;
作为提供处理过的信道信号的另一步骤,抑制所述信道信号的射频干扰,同时保持增益和相位匹配;
作为提供所述处理过的信道信号的另一步骤,抑制所述信道信号的共模信号干扰;
作为提供所述处理过的信道信号的另一步骤,对所述信道信号进行带通滤波;
对所述处理过的信号进行数字转换,用于提供表示根据所述选定的测量模式测量的所述输入信号的数字头皮电势测量值信号。
25.根据权利要求24所述的方法,其中:所述预放大器的输入阻抗明显高于与源接口相关的呈现给所述传感器的阻抗。
26.根据权利要求25所述的方法,其中:所述源接口阻抗由任何接触介质、头皮和皮下组织呈现。
27.根据权利要求25所述的方法,其中:所述输入阻抗为有源的,并通过应用反馈而增加。
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Families Citing this family (53)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8473345B2 (en) 2007-03-29 2013-06-25 The Nielsen Company (Us), Llc Protocol generator and presenter device for analysis of marketing and entertainment effectiveness
US8392253B2 (en) 2007-05-16 2013-03-05 The Nielsen Company (Us), Llc Neuro-physiology and neuro-behavioral based stimulus targeting system
JP5542051B2 (ja) 2007-07-30 2014-07-09 ニューロフォーカス・インコーポレーテッド 神経応答刺激及び刺激属性共鳴推定を行うシステム、方法、及び、装置
US8386313B2 (en) 2007-08-28 2013-02-26 The Nielsen Company (Us), Llc Stimulus placement system using subject neuro-response measurements
US8635105B2 (en) 2007-08-28 2014-01-21 The Nielsen Company (Us), Llc Consumer experience portrayal effectiveness assessment system
KR20100047865A (ko) * 2007-08-28 2010-05-10 뉴로포커스, 인크. 소비자 경험 평가 시스템
US8392255B2 (en) 2007-08-29 2013-03-05 The Nielsen Company (Us), Llc Content based selection and meta tagging of advertisement breaks
US8494610B2 (en) 2007-09-20 2013-07-23 The Nielsen Company (Us), Llc Analysis of marketing and entertainment effectiveness using magnetoencephalography
US20090083129A1 (en) 2007-09-20 2009-03-26 Neurofocus, Inc. Personalized content delivery using neuro-response priming data
US9357240B2 (en) 2009-01-21 2016-05-31 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for providing alternate media for video decoders
US8270814B2 (en) 2009-01-21 2012-09-18 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for providing video with embedded media
US8464288B2 (en) 2009-01-21 2013-06-11 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for providing personalized media in video
US20100250325A1 (en) 2009-03-24 2010-09-30 Neurofocus, Inc. Neurological profiles for market matching and stimulus presentation
US20110046473A1 (en) * 2009-08-20 2011-02-24 Neurofocus, Inc. Eeg triggered fmri signal acquisition
US8655437B2 (en) 2009-08-21 2014-02-18 The Nielsen Company (Us), Llc Analysis of the mirror neuron system for evaluation of stimulus
US10987015B2 (en) 2009-08-24 2021-04-27 Nielsen Consumer Llc Dry electrodes for electroencephalography
US9560984B2 (en) 2009-10-29 2017-02-07 The Nielsen Company (Us), Llc Analysis of controlled and automatic attention for introduction of stimulus material
US8209224B2 (en) 2009-10-29 2012-06-26 The Nielsen Company (Us), Llc Intracluster content management using neuro-response priming data
US20110106750A1 (en) 2009-10-29 2011-05-05 Neurofocus, Inc. Generating ratings predictions using neuro-response data
US8335715B2 (en) 2009-11-19 2012-12-18 The Nielsen Company (Us), Llc. Advertisement exchange using neuro-response data
US8335716B2 (en) 2009-11-19 2012-12-18 The Nielsen Company (Us), Llc. Multimedia advertisement exchange
WO2011133548A2 (en) 2010-04-19 2011-10-27 Innerscope Research, Inc. Short imagery task (sit) research method
US8655428B2 (en) 2010-05-12 2014-02-18 The Nielsen Company (Us), Llc Neuro-response data synchronization
US8392250B2 (en) 2010-08-09 2013-03-05 The Nielsen Company (Us), Llc Neuro-response evaluated stimulus in virtual reality environments
US8392251B2 (en) 2010-08-09 2013-03-05 The Nielsen Company (Us), Llc Location aware presentation of stimulus material
US8396744B2 (en) 2010-08-25 2013-03-12 The Nielsen Company (Us), Llc Effective virtual reality environments for presentation of marketing materials
US20120065536A1 (en) * 2010-09-10 2012-03-15 Elvir Causevic System and method for neurological evaluation
JP2012055588A (ja) * 2010-09-10 2012-03-22 Konami Digital Entertainment Co Ltd 生体電気信号検出装置
EP2442443B8 (en) * 2010-10-15 2018-02-07 IMEC vzw Multi-channel biopotential signal acquisition systems
JP5802334B2 (ja) * 2011-08-24 2015-10-28 ヴェーデクス・アクティーセルスカプ 容量性電極を備えるeegモニタおよび脳波モニタリング方法
CN103006199B (zh) * 2011-09-26 2016-09-28 三星电子株式会社 用于测量生物信号的设备和方法
US9451303B2 (en) 2012-02-27 2016-09-20 The Nielsen Company (Us), Llc Method and system for gathering and computing an audience's neurologically-based reactions in a distributed framework involving remote storage and computing
US9569986B2 (en) 2012-02-27 2017-02-14 The Nielsen Company (Us), Llc System and method for gathering and analyzing biometric user feedback for use in social media and advertising applications
US9292858B2 (en) 2012-02-27 2016-03-22 The Nielsen Company (Us), Llc Data collection system for aggregating biologically based measures in asynchronous geographically distributed public environments
US9814426B2 (en) 2012-06-14 2017-11-14 Medibotics Llc Mobile wearable electromagnetic brain activity monitor
DE102012213995B3 (de) 2012-08-07 2014-06-12 Siemens Aktiengesellschaft System zur elektromagnetischen Anregung bei einer Magnetresonanz-Tomographie sowie Magnetresonanz-Tomograph
US8989835B2 (en) 2012-08-17 2015-03-24 The Nielsen Company (Us), Llc Systems and methods to gather and analyze electroencephalographic data
US9320450B2 (en) 2013-03-14 2016-04-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to gather and analyze electroencephalographic data
US9622702B2 (en) 2014-04-03 2017-04-18 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to gather and analyze electroencephalographic data
DE102014009955A1 (de) * 2014-07-07 2016-01-07 Drägerwerk AG & Co. KGaA Einrichtung und Verfahren zur Erfassung von elektrischen Potentialen
US9594104B2 (en) * 2014-10-22 2017-03-14 Natus Medical Incorporated Simultaneous impedance testing method and apparatus
US9936250B2 (en) 2015-05-19 2018-04-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to adjust content presented to an individual
CN113693607A (zh) * 2015-08-26 2021-11-26 生命解析公司 用于宽带相位梯度信号采集的方法和装置
EP3228240A1 (en) * 2016-04-08 2017-10-11 Koninklijke Philips N.V. Fiber quality sensor
RU182738U1 (ru) * 2018-03-12 2018-08-29 Общество с ограниченной ответственностью "Нейроботикс Трейдинг" Сухой активный электрод для нейрокомпьютерного интерфейса
RU2713110C1 (ru) * 2018-11-27 2020-02-03 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" Способ оценки различий мощности осцилляторных компонент сигналов электроэнцефалограммы в психофизиологических состояниях на основе квантильного анализа
CN110916655B (zh) * 2019-12-13 2021-03-30 北京理工大学 一种便携式脑电采集系统
EP3838132B8 (de) * 2019-12-19 2024-02-28 Siemens Healthineers AG Unterdrückung von echoeffekten auf elektroden bei der messung von bioelektrischen signalen
RU2726401C1 (ru) * 2020-03-11 2020-07-13 Общество С Ограниченной Ответственностью "Хилби" Способ измерения переходной емкости
US20210307672A1 (en) * 2020-04-05 2021-10-07 Epitel, Inc. Eeg recording and analysis
CN112057090B (zh) * 2020-09-04 2021-10-29 浙江大学 基于体表极低频电势差特征的情绪判断穿戴式设备和方法
CN116584045A (zh) * 2020-12-31 2023-08-11 深圳市韶音科技有限公司 信号处理电路和方法
US11857330B1 (en) 2022-10-19 2024-01-02 Epitel, Inc. Systems and methods for electroencephalogram monitoring

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4967038A (en) * 1986-12-16 1990-10-30 Sam Techology Inc. Dry electrode brain wave recording system
US5678559A (en) * 1995-01-23 1997-10-21 Drakulic; Budimir S. Eeg system
US20040073129A1 (en) * 2002-10-15 2004-04-15 Ssi Corporation EEG system for time-scaling presentations

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3577074A (en) * 1968-10-15 1971-05-04 Keithley Instruments Bridge measuring circuit
DD254138A1 (de) * 1986-12-05 1988-02-17 Wilhelm Pieck Uni Rostock Bfsr Eeg/vec p-vorverstaerkerelektrode
DE10152729A1 (de) * 2001-10-25 2003-05-08 Siemens Ag Verfahren zum Betrieb eines Rechnersystems
GB0129390D0 (en) * 2001-12-07 2002-01-30 Clark Terrence D Electrodynamic sensors and applications thereof
KR20050072965A (ko) * 2004-01-08 2005-07-13 림스테크널러지주식회사 생체신호 검출용 건식 능동 센서모듈
EP1753341A1 (en) * 2004-06-10 2007-02-21 Unilever Plc Apparatus and method for reducing interference
TW200614846A (en) * 2004-09-24 2006-05-01 Hosiden Corp Signal amplifying circuit and acceleration sensor having the same
JP2008526388A (ja) * 2005-01-12 2008-07-24 アスペクト メディカル システムズ,インク. 精神および神経疾患の治療中の有害事象を予測するためのシステムおよび方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4967038A (en) * 1986-12-16 1990-10-30 Sam Techology Inc. Dry electrode brain wave recording system
US5678559A (en) * 1995-01-23 1997-10-21 Drakulic; Budimir S. Eeg system
US20040073129A1 (en) * 2002-10-15 2004-04-15 Ssi Corporation EEG system for time-scaling presentations

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
.1994, *
Biological Engineering &amp *
Computing&gt *
H. Iguchi,et.al.Wearable electroencephalograph system with preamplified electrodes.&lt *
H. Iguchi,et.al.Wearable electroencephalograph system with preamplified electrodes.<Medical & Biological Engineering & Computing>.1994,
Medical &amp *

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