FI120618B - Menetelmä syvällä sijaitsevien EEG-lähteiden mittaamiseksi - Google Patents
Menetelmä syvällä sijaitsevien EEG-lähteiden mittaamiseksi Download PDFInfo
- Publication number
- FI120618B FI120618B FI20070913A FI20070913A FI120618B FI 120618 B FI120618 B FI 120618B FI 20070913 A FI20070913 A FI 20070913A FI 20070913 A FI20070913 A FI 20070913A FI 120618 B FI120618 B FI 120618B
- Authority
- FI
- Finland
- Prior art keywords
- measurement
- sensitivity
- distribution
- weighting
- measuring
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 17
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 40
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 38
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims description 17
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 17
- 210000003625 skull Anatomy 0.000 claims 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 12
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 3
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 3
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 210000005013 brain tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000004070 electrodeposition Methods 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 210000001259 mesencephalon Anatomy 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Psychology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Description
Menetelmä syvällä sijaitsevien EEG-lähteiden mittaamiseksi Tämän keksinnön kohteena on patenttivaatimuksen 1 johdannon mukainen menetelmä syvällä aivoissa sijaitsevien sähköisten 5 lähteiden mittaamiseksi.
Aivojen sähköistä toimintaa mitataan päänahan pinnalle asetetuilla elektrodeilla, joita voi olla referenssielektrodin lisäksi yksi tai useampia kappaleita. Kliinisessä käytössä 10 elektrodeja on tyypillisesti 21 kappaletta. Tieteellisissä tutkimusmittauksissa käytetään jopa yli 200 elektrodia.
Kuhunkin elektrodiin on kytketty oma vahvistin ja vahvistettu signaali kultakin kanavalta esitetään näyttölaitteella, 15 nykyään tietokoneen ruudulla, erikseen.
Päänahan pinnalla olevan elektrodin mittausherkkyys on suurin aivan elektrodin alla olevassa osassa aivokudosta. Mittausherkkyys pienenee puoleen alueella, joka on noin 1,5 cm 20 etäisyydellä elektrodin alla aivojen pinnalla olevasta pisteestä. Tästä johtuen syvällä aivojen keskialueella olevien lähteiden kohdalla mittauselektrodien mittausherkkyys on varsin pieni ja siellä olevien lähteiden synnyttämä signaali peittyy aivojen pinnalla olevien lähteiden synnyttämiin 25 kohinasignaaleihin.
Tällä hetkellä käytössä olevan menetelmän mukaan syvällä sijaitsevien lähteiden synnyttämää signaalia rekisteröidään pään iholta siten, että lähteitä ärsytetään sopivilla 30 aistimusärsykkeillä jaksollisesti jopa tuhansia kertoja ja mitatut vasteet keskiarvotetaan. Näin saadaan ärsykkeisiin liittymättömät mittaussignaalit aivojen muilta alueilta vaimenemaan ja vastaavasti syvän lähteen synnyttämä vaste voimistumaan. Yleisen teorian mukaan signaalikohinasuhde 35 paranee suoraan verrannollisena mitattujen vasteiden lukumäärän neliöjuureen.
Keskiarvotusmenetelmässä on haittana se, että mittaustapahtuma kestää varsin kauan. Tämän vaikuttaa myös koehenkilön 40 vireystilaan ja muuttaa mitattavaa signaalia ajan mittaan.
Keksinnön tarkoituksena on vähentää tai jopa poistaa tarvetta mittausten toistoon ja keskiarvotukseen mitattaessa syvien lähteiden synnyttämiä EEG-signaaleja. Se toteutetaan 45 suorittamalla mittaus samanaikaisesti usealla mittauselektrodilla. Mittaussignaalien keskinäistä painotusta säädetään joko mittausvahvistimien vahvistuksella tai laskennallisesti tarkoituksenmukaisella tavalla ja signaalit lasketaan yhteen, jolloin muodostuu yksi monielektrodinen 50 kytkentä. Painotus valitaan siten, että mittauksen mittausherkkyys painottuu suhteellisesti enemmän aivojen keskialueelle. Lisäksi keksinnölle on ominaista, että mittausherkkyys suunnataan syvän lähteen suuntaiseksi.
55 Tämä tarkoitus voidaan saavuttaa siten, että painottamalla yksittäisten elektrodien mittausherkkyytta oikealla tavalla saadaan mittausherkkyys yhtä suureksi kaikkialla aivojen alueella. Vaikka tavoitteen kannalta parempi tilanne olisi se, että mittausherkkyys olisi suurempi mittausalueen keskellä 60 kuin reunoilla, se ei teoreettisesti ole mahdollista, joten optimiratkaisu on tasainen mittausherkkyyden jakautuma.
Homogeenisessa pallossa tasainen mittausherkkyyden jakautuma saavutetaan siten, että jaettaessa pallo kiekkoihin, kullakin 65 kiekolla elektrodien mittausherkkyys on verrannollinen niiden sijoituskulman φ kosiniin. Kiekkojen kesken mittausherkkyys on jälleen verrannollinen niiden sijaintikulman φ kosiniin.
Käytettäessä päästä mallia, jolla on todellinen anatominen 70 muoto sekä todellisia anatomisia arvoja noudattavat resistiivisyydet, voidaan mittaussignaalien painotus määrittää optimointimenetelmällä tasaisen herkkyysjakauman saavuttamiseksi aivojen alueella. Painotuksen määrittäminen voidaan suorittaa siten, että ensin lasketaan yksittäisten 75 mittauselektrodien herkkyysjakautumat päämallissa. Näistä voidaan muodostaa 3mxn matriisi A. m on niiden pisteiden lukumäärä, jossa herkkyysjakautumien ortogonaalit komponentit on laskettu, n on mittauselektrodien lukumäärä. w on puolestaan nxl matriisi, mikä sisältää mittaussignaalien 80 painotukset. Kertomalla matriisi A matriisilla w saadaan 3mx1 matriisi c, mikä sisältää monielektrodisen kytkennän herkkyysjakautuman ortogonaalit komponentit. Kun mittausherkkyys aivojen alueella halutaan saada tasaiseksi, määritetään matriisin c komponentit siten, että ne muodostavat 85 tasaisen herkkyysjakauman. Tämän jälkeen matriisi w voidaan approksimoida c:n ja A:n perusteella. Tämä tehdään yleensä approksimoimalla yhtälö w=A-1c. Ratkaisuna saatu painotus antaa mahdollisimman tasaisen herkkyysjakautuman.
90 Ihmisen pään anatomiasta johtuen sellaisella mallilla, jolla • on todellisen anatomisen muoto, ei ole mahdollista päästä , täysin tasaiseen herkkyysjakautumaan aivojen alueella. Mikäli optimointimenetelmää sovelletaan pallomaiseen päämalliin, 1 saadaan ratkaisuksi edellä mainittu elektrodien sijaintikulman 95 kosiniin verrannollinen painotus.
Mittaussignaalien painotuksen määrittämistä optimointimenetelmällä voidaan havainnollistaa seuraavalla esimerkillä: 100 Tässä esimerkissä monielektrodinen kytkentä koostuu yksinkertaisuuden vuoksi kolmesta elektrodista ja referenssielektrodista. Aluksi ratkaistaan matriisi A, mikä kostuu yksittäisten mittauselektrodien herkkyysjakautumista, 105 jotka tässä esimerkissä on laskettu vain kahdessa eri pisteessä. Tällöin matriisi A saadaan alla esitettyyn muotoon, missä axi] on elektrodin j mittausherkkyyden x-suuntainen komponentti pisteessä i. Vastaavasti ClyiJ jadzlJ ovat y- ja z-suuntaiset komponentit.
ax\\ axl2 axU ax2l ax22 ax23 . ayl\ ay\2 ayl3 A = 110 ayn ay22 ay23 az\\ az\2 az\3 _az2\ az22 az23 _ painotusmatriisi w saadaan alla olevaan muotoon, missä Vij on elektrodin j mittaussignaalin painotus. w = [wl w2
Mikäli monielektrodisen kytkennän tasainen herkkyysjakauma 115 halutaan suunnataan z-suuntaan valitaan matriisi c siten, että C^on monielektrodisen kytkennän herkkyysjakautuman x- komponentti lokaatiossa i. Vastaavasti cyi ja caovat herkkyysjakautuman y- ja z-komponentit. J on herkkyysjakautuman suuruus.
120 C=[C*1 Cx2 Cyl Cy2 Ci\ Cz2~\ = ® ® ® ^ A:n ja c:n perusteella voidaan approksimoida matriisi w, mikä antaa optimaaliset mittaussignaalien painotukset mahdollisimman tasaisen herkkyysjakauman aikaansaamiseksi. Vaatimuksen 3 ja 4 mukaisessa menetelmässä m on tyypillisesti 125 useita tuhansia ja n tyypillisesti yli 200.
Mittausherkkyyden ja mittaussuunnan optimoinnin lisäksi useamman mittauselektrodin käyttämisen etuna on se, että mitattavan signaalin jakautuessa useammalle elektrodille 130 tapahtuu mittaussignaalien samanaikainen keskiarvotus. Aivojen pinnalla olevien lähteiden synnyttämän kohinasignaalin osuus kokonaissignaalista pienenee kun eri elektrodien mittaama signaali on toisistaan riippumatonta.
135 Seuraavassa kuvataan keksintöä lähemmin viittaamalla oheiseen piirustukseen.
Menetelmässä on pään 1 ihon pinnalle sijoitettu suuri määrä elektrodeja 2. Kuviossa niistä on selvyyden vuoksi esitetty 140 vain osa. Vahvistimilla 3 toteutetaan mittaussignaalien painotus ja vahvistetut signaalit lasketaan yhteen. Näin saadaan mittausjärjestelmän mittausherkkyys samaksi kautta * koko aivoalueen. Mittausherkkyys on kuviossa esitetty kytkentäkentällä 4. Pallomaisessa mallissa mittaussignaalien 145 painotus on verrannollinen elektrodien sijaintikulman φ kosiniin 5.
Syvällä aivojen keskiosassa sijaitsevien herätepotentiaalien lähteiden 6 suhteellinen mittausherkkyys paranee patentin 150 kohteena olevalla menetelmällä kahdesta syystä. Ensinnäkin suuren elektrodimäärän ansiosta jokaisella mittauskerralla saadaan useita signaaleja, joiden keskiarvotus tapahtuu samanaikaisesti. Toiseksi, tarkoituksenmukaisella mittausherkkyyden jakautumalla aivojen alueella saadaan 155 suhteellinen mittausherkkyys syvien lähteiden alueella maksimoitua, sekä mittausherkkyys suunnattua syvän lähteen suuntaiseksi.
» i
Claims (8)
160
1. Mittausmenetelmä syvien EEG-lähteiden (6) mittaukseen, 165 joka käsittää: - suuren määrän EEG-elektrodeja (2) ja niihin liittyviä vahvistimia (3) 170 tunnettu siitä, että mittaussignaaleja painottamalla mittausherkkyyden jakautuma (4) aivojen alueella on saatu mahdollisimman homogeeniseksi.
2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, jossa 175 mallinnettaessa päätä (1) pallomaisella mallilla mittausherkkyyden jakautuma (4) aivojen alueella on saatu mahdollisimman homogeeniseksi painottamalla mittaussignaaleja verrannollisena elektrodien (2) sijaintikulman φ kummankin toisiaan vastaan kohtisuoran sijaintikoordinaatin kosiniin 180 (5) .
3. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, jossa mittaussignaalien painotus on valittu siten, että mittausherkkyyden jakautuma (4) aivojen alueella on 185 mahdollisimman homogeeninen silloinkin kun pään (1) muoto ei ole pallomainen vaan sillä on todellinen anatominen muoto.
4. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, jossa mittaussignaalien painotus on valittu siten, että 190 mittausherkkyyden jakautuma (4) aivojen alueella on mahdollisimman homogeeninen silloinkin kun kalloluun paksuus ja resistiivisyys noudattavat todellisia anatomisia arvoja.
5. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, jossa useita
195 EEG-elektrodikanavia hyödyntäen mittausherkkyys (4) suunnataan « syvän lähteen (6) suuntaiseksi. « t 4
200 Patentkrav:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FI20070913A FI120618B (fi) | 2006-12-01 | 2007-11-23 | Menetelmä syvällä sijaitsevien EEG-lähteiden mittaamiseksi |
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FI20061061 | 2006-12-01 | ||
| FI20061061A FI20061061A0 (sv) | 2006-12-01 | 2006-12-01 | Metod att mäta djupa EEG-källor |
| FI20070913A FI120618B (fi) | 2006-12-01 | 2007-11-23 | Menetelmä syvällä sijaitsevien EEG-lähteiden mittaamiseksi |
| FI20070913 | 2007-11-23 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| FI20070913A0 FI20070913A0 (fi) | 2007-11-23 |
| FI20070913A FI20070913A (fi) | 2008-06-02 |
| FI120618B true FI120618B (fi) | 2009-12-31 |
Family
ID=38786691
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| FI20070913A FI120618B (fi) | 2006-12-01 | 2007-11-23 | Menetelmä syvällä sijaitsevien EEG-lähteiden mittaamiseksi |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| FI (1) | FI120618B (fi) |
-
2007
- 2007-11-23 FI FI20070913A patent/FI120618B/fi not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| FI20070913A (fi) | 2008-06-02 |
| FI20070913A0 (fi) | 2007-11-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Huang et al. | A novel integrated MEG and EEG analysis method for dipolar sources | |
| Srinivasan | Methods to improve the spatial resolution of EEG | |
| Gutiérrez et al. | Estimating brain conductivities and dipole source signals with EEG arrays | |
| Nunez et al. | A theoretical and experimental study of high resolution EEG based on surface Laplacians and cortical imaging | |
| Virtanen et al. | Replicability of MEG and EEG measures of the auditory N1/N1m-response | |
| Law et al. | High-resolution EEG using spline generated surface Laplacians on spherical and ellipsoidal surfaces | |
| Huotilainen et al. | Combined mapping of human auditory EEG and MEG responses | |
| Lai et al. | Design, simulation and experimental validation of a novel flexible neural probe for deep brain stimulation and multichannel recording | |
| Ryynanen et al. | Effect of measurement noise and electrode density on the spatial resolution of cortical potential distribution with different resistivity values for the skull | |
| Wessinger et al. | Tonotopy in human auditory cortex examined with functional magnetic resonance imaging | |
| Babiloni et al. | Linear inverse source estimate of combined EEG and MEG data related to voluntary movements | |
| Takeuchi et al. | Brain cortical mapping by simultaneous recording of functional near infrared spectroscopy and electroencephalograms from the whole brain during right median nerve stimulation | |
| KR101007558B1 (ko) | 실험용 동물 ｅｅｇ 측정용 박막형 다채널 미세전극 및 미세전극을 이용한 실험용 동물 ｅｅｇ 측정 방법 | |
| Law et al. | Improving spatial and temporal resolution in evoked EEG responses using surface Laplacians | |
| Tarkiainen et al. | The 3D topography of MEG source localization accuracy: effects of conductor model and noise | |
| Piitulainen et al. | Innervation zone shift at different levels of isometric contraction in the biceps brachii muscle | |
| Ryynanen et al. | Effect of electrode density and measurement noise on the spatial resolution of cortical potential distribution | |
| DE69900494D1 (de) | Verfahren zur messung, bestimmung und anzeige von effektivwerten der stromdichteverteilung | |
| Dimitrov et al. | Simulation analysis of the ability of different types of multi-electrodes to increase selectivity of detection and to reduce cross-talk | |
| CN108714027B (zh) | 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 | |
| Dannhauer et al. | Spatio-temporal regularization in linear distributed source reconstruction from EEG/MEG: a critical evaluation | |
| Reyes et al. | Mapping the 40-Hz auditory steady-state response using current density reconstructions | |
| Xu et al. | EEG/MEG source imaging using fMRI informed time‐variant constraints | |
| Bai et al. | Estimation of number of independent brain electric sources from the scalp EEGs | |
| FI120618B (fi) | Menetelmä syvällä sijaitsevien EEG-lähteiden mittaamiseksi |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FG | Patent granted |
Ref document number: 120618 Country of ref document: FI |
|
| MM | Patent lapsed |