CN103169469A - 一种基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法 - Google Patents

一种基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,其特征在于:包括激励单元、阻抗网络、模拟信号处理单元、脑电放大单元、数字信号处理单元,步骤如下:所述激励单元为电流源,产生包括两个高频f1和f2正弦成分的激励电流I;所述激励电流作用于所述阻抗网络,产生电压信号U,由所述模拟信号处理单元和所述脑电放大单元分别进行处理;所述模拟信号处理单元最终将所述电压信号U进行放大、滤波和AD转换,送入所述数字信号处理单元;所述数字信号处理单元利用采集到的电压U和已知的激励电流I计算出脑电信号频段的电极接触阻抗。本发明能够实时获得在脑电信号频段的阻抗。

Description

一种基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法
技术领域
本发明涉及一种脑电阻抗检测方法,尤其涉及一种基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法。
背景技术
脑电信号是由人脑皮层下神经元细胞电活动产生的电生理信号经脑组织传导至头皮表面再由置于其上的电极采集得到。生理状态下的脑电具有一定的规律,当脑发生异常或病变时,正常规律发生变化,在科学研究和临床医学中,检查脑电,对多数脑部疾病的诊断和治疗提供依据,具有重要价值。
脑电信号非常微弱,电压值在微伏级,易受伪迹和各种外界因素影响,主要包括工频干扰、放大器固有噪声、电极与头皮接触阻抗。前两者由放大电路的性能决定,电极接触阻抗则有必要用一个子系统进行实时监测。脑电电极与头皮接触阻抗的好坏一般用电极-头皮接触阻抗值来衡量,阻抗越小,表示接触越良好,得到脑电波形质量越高、越稳定。若阻抗异常升高提示电极脱落,同期记录的脑电可判为伪迹,避免对科研和临床产生误导。科研脑电生理学研究的指导性建议一般会要求实验前后保证所有通道的阻抗均小于5kΩ。电极-头皮阻抗可等效为如图1所示的阻容模型。其中Rd、Cd代表表皮层的等效阻抗元件,Ehc代表电极与导电胶的界面处形成双层电荷,由电荷形成的极化电压,Rs代表电解质电阻与电极导线电阻之和。由于Cd的存在,等效阻抗会随着频率而降低,在脑电信号频段(0.3~30Hz)比较平坦,高频段下降较快。
脑电检测系统希望能够实时获得在脑电信号频段的阻抗。传统的脑电检测设备不具有监测电极连接的功能,一些设备只能在需要检查连接的时候暂停脑电采集进行阻抗测量。少数可以实时测量电极-头皮阻抗的设备存在无法多导同时策略、结构复杂等问题,效果不甚理想。
发明内容
本发明为了解决现有脑电检测系统不能实时测量电极-头皮阻抗的问题,提出了一种用包含两种高频成分的电流激励测量阻抗的方法和电路,直接获得的高频带的阻抗通过本发明算法能够反算出脑电信号频段的阻抗。本发明能够在测量脑电信号的同时测量电极-头皮阻抗。
解决上述问题的技术方案为:一种基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,包括激励单元、阻抗网络、模拟信号处理单元、脑电放大单元、数字信号处理单元,步骤如下:
S1:所述激励单元为电流源,产生包括两个高频f1和f2正弦成分的激励电流I;
S2:所述激励电流作用于所述阻抗网络,产生电压信号U,由所述模拟信号处理单元和所述脑电放大单元分别进行处理;
S3:所述模拟信号处理单元最终将所述电压信号U进行放大、滤波和AD转换,送入所述数字信号处理单元;
S4:所述数字信号处理单元利用采集到的电压U和已知的激励电流I计算出脑电信号频段的电极接触阻抗。
所述阻抗网络包括:信号电极的接触阻抗Z1,参考电极的接触阻抗Zref,接地电极的接触阻抗Zgnd,所述信号电极的接触阻抗Z1,为一包括实部和虚部的阻抗。
所述激励单元包括数字编程产生的电压源和负载组,产生包括两个高频f1和f2正弦成分的激励电流I,f1和f2远高于脑电频段。
所述脑电放大单元为脑电放大器,包括前置放大器、滤波电路、二次放大电路。
所述脑电放大单元的滤波器频带上限低于100Hz,能够滤除所述激励单元与所述阻抗网络产生的电压U,不影响对正常脑电信号的采集。
所述模拟信号处理单元包括前置放大器、滤波放大电路和AD转换器,所述前置放大器对采集到的电压信号进行初步的放大A1倍,所述滤波放大电路频段覆盖激励单元的频段f1、f2,并远离脑电信号的频段,以确保去除低频脑电信号的干扰和保留所述电压信号U,并进行二级放大A2倍,所述AD转换器将电压U×A1×A2转换为数字信号,送入所述数字信号处理单元。
所述数字信号处理单元利用采集和处理过的电压U×A1×A2和所述激励电流I反算出脑电信号频段的电极接触阻抗。
所述算法首先用傅里叶变换获得两个频率f1、f2对应的阻抗Zf1和Zf2,每个阻抗均由虚部和实部组成,是频率的函数,两个阻抗公式联立解出实部和虚部的值,将脑电频率带入所述阻抗关于频率的公式,得到脑电频段的电极-头皮阻抗值。
本发明的优点在于给脑电记录电极两个一定电流值不同频率的高频正弦电流激励,在头皮和参考地之间形成回路,通过测量记录电极和参考地之间的电压值就可以得到该处的电极-头皮阻抗。阻抗由虚部和实部组成,是频率的函数,通过傅里叶变换能够获得两个频率的阻抗,二阻抗公式联立可以解出实部和虚部的值,将脑电频率带入该式即可得到最有意义的脑电频段的电极-头皮阻抗值,对于指示电极连接、判断伪迹提供了有力的证据。由于注入的高频激励不在脑电频带范围内,该激励信号会被脑电放大器的前置放大器过滤掉,不会影响正常脑电的测量,而阻抗测量电路在该前置放大器之前,能够完成阻抗的测量。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1为电极置于头皮上的等效电路图;
图2为本发明的结构框图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解,下面将结合实施例和附图对本发明作进一步详述,该实施例仅用于解释本发明,并不构成对本发明保护范围的限定。
参见图1-2所示,本发明提供一种基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,包括激励单元和阻抗网络、模拟信号处理单元、数字信号处理单元,以及电极阻抗测量电路应用背景的脑电放大单元。激励单元为电流源,产生包括两个高频f1和f2正弦成分的激励电流I。激励电流作用于阻抗网络,产生电压信号U,由模拟信号处理单元和脑电放大单元分别进行处理。模拟信号处理单元最终将电压信号U进行放大、滤波和AD转换,送入所述数字信号处理单元。数字信号处理单元利用采集到的电压U和已知的激励电流I通过一种算法算出脑电信号频段的电极接触阻抗。
阻抗网络包括:信号电极的接触阻抗Z1,参考电极的接触阻抗Zref,接地电极的接触阻抗Zgnd。Z1与图1所示的头皮-电极接触阻抗模型相同,为一包括实部和虚部的阻抗。
在指定频点f
Z 1 f = R s 1 + R d 1 / / 1 j 2 π fC d 1
并可得到阻抗的幅度
Figure BDA00002742392800032
和相位
式中Rs1,Rd1和Cd1共同构成接触阻抗
Figure BDA00002742392800034
激励单元通常由数字编程产生的电压源和负载组成。产生包括两个高频f1和f2正弦成分的激励电流I。f1和f2远高于脑电频段,这样此电流和所述阻抗网络作用产生的电压U的频率也远高于脑电频率,对于脑电放大单元为高频噪声,会被过滤掉,并且不会对正常脑电信号产生影响。
脑电放大单元为通常的脑电放大器,通常由前置放大器、滤波电路、二次放大电路进行模拟信号处理,若需要则通过AD转换器送入数字处理器后处理。需要注意的是所述脑电放大单元的滤波器频带上限应低于100Hz,以保证能够滤除所述激励单元与所述阻抗网络产生的电压U,不影响对正常脑电信号的采集。
模拟信号处理单元包括前置放大器、滤波放大电路和AD转换器。前置放大器对采集到的电压信号进行初步的放大A1倍。滤波放大电路频段覆盖激励单元的频段f1、f2,并远离脑电信号的频段,以确保去除低频脑电信号的干扰和保留所述电压信号U,并进行二级放大A2倍。AD转换器将电压U×A1×A2转换为数字信号,送入所述数字信号处理单元
算法首先用傅里叶变换等数字信号处理方法计算得两个频率f1、f2对应的阻抗Zf1、Zf2的幅度和相位,分别记作 Mag ( Z 1 f 1 ) , Phase ( Z 1 f 1 ) , Mag ( Z 1 f 2 ) , Phase ( Z 1 f 2 ) 任意取三个值联立得到三个等式,可直接解出三个未知数Rs1,Rd1和Cd1,将脑电频率f(典型为10Hz)带回阻抗关于频率的公式,得到脑电频段的电极-头皮阻抗值。
本发明的优点在于给脑电记录电极两个一定电流值不同频率的高频正弦电流激励,在头皮和参考地之间形成回路,通过测量记录电极和参考地之间的电压值就可以得到该处的电极-头皮阻抗。阻抗由虚部和实部组成,是频率的函数,通过傅里叶变换能够获得两个频率的阻抗,二阻抗公式联立可以解出实部和虚部的值,将脑电频率带入该式即可得到最有意义的脑电频段的电极-头皮阻抗值,对于指示电极连接、判断伪迹提供了有力的证据。由于注入的高频激励不在脑电频带范围内,该激励信号会被脑电放大器的前置放大器过滤掉,不会影响正常脑电的测量,而阻抗测量电路在该前置放大器之前,能够完成阻抗的测量。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,其特征在于:包括激励单元、阻抗网络、模拟信号处理单元、脑电放大单元、数字信号处理单元,步骤如下:
S1:所述激励单元为电流源,产生包括两个高频f1和f2正弦成分的激励电流I;
S2:所述激励电流作用于所述阻抗网络,产生电压信号U,由所述模拟信号处理单元和所述脑电放大单元分别进行处理;
S3:所述模拟信号处理单元最终将所述电压信号U进行放大、滤波和AD转换,送入所述数字信号处理单元;
S4:所述数字信号处理单元利用采集到的电压U和已知的激励电流I计算出脑电信号频段的电极接触阻抗。
2.根据权利要求1所述的基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,其特征在于:所述阻抗网络包括:信号电极的接触阻抗Z1,参考电极的接触阻抗Zref,接地电极的接触阻抗Zgnd,所述信号电极的接触阻抗Z1,为一包括实部和虚部的阻抗。
3.根据权利要求1所述的基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,其特征在于:所述激励单元包括数字编程产生的电压源和负载组,产生包括两个高频f1和f2正弦成分的激励电流I,f1和f2远高于脑电频段。
4.根据权利要求1所述的基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,其特征在于:所述脑电放大单元为脑电放大器,包括前置放大器、滤波电路、二次放大电路。
5.根据权利要求4所述的基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,其特征在于:所述脑电放大单元的滤波器频带上限低于100Hz,能够滤除所述激励单元与所述阻抗网络产生的电压U,不影响对正常脑电信号的采集。
6.根据权利要求1所述的基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,其特征在于:所述模拟信号处理单元包括前置放大器、滤波放大电路和AD转换器,所述前置放大器对采集到的电压信号进行初步的放大A1倍,所述滤波放大电路频段覆盖激励单元的频段f1、f2,并远离脑电信号的频段,以确保去除低频脑电信号的干扰和保留所述电压信号U,并进行二级放大A2倍,所述AD转换器将电压U×A1×A2转换为数字信号,送入所述数字信号处理单元。
7.根据权利要求1所述的基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,其特征在于:所述数字信号处理单元利用采集和处理过的电压U×A1×A2和所述激励电流I反算出脑电信号频段的电极接触阻抗。
8.根据权利要求7所述的基于高频激励的实时脑电阻抗检测方法,其特征在于:所述算法首先用傅里叶变换获得两个频率f1、f2对应的阻抗Zf1和Zf2,每个阻抗均由虚部和实部组成,是频率的函数,两个阻抗公式联立解出实部和虚部的值,将脑电频率带入所述阻抗关于频率的公式,得到脑电频段的电极-头皮阻抗值。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106075729A (zh) * 2016-05-31 2016-11-09 西安交通大学 一种应用于心脏起搏器的心脏阻值测量装置
CN108498095A (zh) * 2018-02-11 2018-09-07 杭州电子科技大学 64通道的电阻抗成像信息采集系统及其信息采集方法
CN108714027A (zh) * 2018-03-26 2018-10-30 中国人民解放军第四军医大学 一种用于实时测量多路电极/头皮接触阻抗的装置及测量方法
CN112401898A (zh) * 2020-11-11 2021-02-26 西安臻泰智能科技有限公司 一种高精度脑电信号采集方法及装置
CN112438740A (zh) * 2020-11-06 2021-03-05 南京大学 一种嵌入式脑电阻抗测量系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1723844A (zh) * 2005-07-01 2006-01-25 天津大学 模拟解调方式的混频生物阻抗测量系统
CN100389721C (zh) * 2006-06-08 2008-05-28 天津大学 基于傅立叶变换的混频生物阻抗测量方法
CN101433461A (zh) * 2008-12-04 2009-05-20 上海大学 脑机接口的高性能脑电信号检测电路
US20100234701A1 (en) * 2007-09-07 2010-09-16 Ok Kyung Cho Medical measurement device for bioelectrical impedance measurement
JP2010221036A (ja) * 2009-03-24 2010-10-07 Biospace Co Ltd 生体インピーダンスの測定装置及びその測定方法
CN101999899A (zh) * 2010-12-07 2011-04-06 魏大为 人体分段阻抗多频测量装置及其测量方法
CN102694509A (zh) * 2011-03-22 2012-09-26 北京汉朔科技有限公司 具有交流激励功能的集成电生理信号放大器

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1723844A (zh) * 2005-07-01 2006-01-25 天津大学 模拟解调方式的混频生物阻抗测量系统
CN100389721C (zh) * 2006-06-08 2008-05-28 天津大学 基于傅立叶变换的混频生物阻抗测量方法
US20100234701A1 (en) * 2007-09-07 2010-09-16 Ok Kyung Cho Medical measurement device for bioelectrical impedance measurement
CN101433461A (zh) * 2008-12-04 2009-05-20 上海大学 脑机接口的高性能脑电信号检测电路
JP2010221036A (ja) * 2009-03-24 2010-10-07 Biospace Co Ltd 生体インピーダンスの測定装置及びその測定方法
CN101999899A (zh) * 2010-12-07 2011-04-06 魏大为 人体分段阻抗多频测量装置及其测量方法
CN102694509A (zh) * 2011-03-22 2012-09-26 北京汉朔科技有限公司 具有交流激励功能的集成电生理信号放大器

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106075729A (zh) * 2016-05-31 2016-11-09 西安交通大学 一种应用于心脏起搏器的心脏阻值测量装置
CN106075729B (zh) * 2016-05-31 2019-02-05 西安交通大学 一种应用于心脏起搏器的心脏阻值测量装置
CN108498095A (zh) * 2018-02-11 2018-09-07 杭州电子科技大学 64通道的电阻抗成像信息采集系统及其信息采集方法
CN108714027A (zh) * 2018-03-26 2018-10-30 中国人民解放军第四军医大学 一种用于实时测量多路电极/头皮接触阻抗的装置及测量方法
CN112438740A (zh) * 2020-11-06 2021-03-05 南京大学 一种嵌入式脑电阻抗测量系统
CN112401898A (zh) * 2020-11-11 2021-02-26 西安臻泰智能科技有限公司 一种高精度脑电信号采集方法及装置
CN112401898B (zh) * 2020-11-11 2024-03-12 西安臻泰智能科技有限公司 一种高精度脑电信号采集方法及装置

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