高密度脑电图新纪元

关注心仪脑，查看更多脑科学知识的分数

关键词：文献综述、脑电图

由于电极分布密度高，准备时间长，对操作人员要求高，高密度脑电图（HD-EEG）自推出以来，仅限于在实验室环境中使用，很少有研究在实验室外环境中收集高密度脑电图数据。所有这些限制性因素使得高密度脑电图极难走出实验室环境，向其他研究方向应用和推广。

然而，最近发表在HBM最后一项研究采用了创新的电极技术，从数据质量和可靠性的角度探讨了干电极下HD-EEG与传统凝胶介导的湿电极相比，HD-EEG其技术特点是HD-EEG走出实验室、开始普及和推广提供了更多思考。

该研究人员使用由聚氨酯制成的、含有银/氯化银纳米涂层的干电极脑电帽采集EEG将收集到的数据与传统导电凝胶电极收集的数据进行比较。结果表明，干电极脑电帽收集的数据在渠道可用性和整体数据质量方面都不亚于湿电极脑电帽。

这项研究的结果无疑令人兴奋。因为它显示了高密度干电极技术的可能性，并且可以大大HD-EEG技术使用场景。256通道的HD-EEG干电极脑电帽，避免HD-EEG准备过程中的复杂性（由于电极密度高、电极间距小，传统导电凝胶式高密度湿电极脑电帽在准备过程中容易串联），允许操作人员在未经专业培训的情况下快速收集高密度脑电图数据。

下面，请跟随小编了解这项具有开创性的研究！

一、研究背景

脑电图（EEG）广泛应用于临床神经科学研究。商用生物信号放大器的最新发展，高度集成，轻量化，电池寿命，促进了EEG技术在许多新兴领域的应用。EEG不再局限于固定在实验室进行的传统研究，也越来越多地应用于研究个人大脑功能、大脑-机器界面、情绪、心理和社会群体相互作用等真实场景。

传统的银/氯化银电极(以下简称凝胶电极)是进行电生理测量的常用标准方法。凝胶电极通过导电凝胶介导电极与皮肤接触。这个过程涉及到三个耗时费力的过程：皮肤清洁准备、电极和皮肤应用凝胶以及后续清洁，操作人员需要熟悉整个过程，否则很容易出现不可逆转的错误。例如，随着电极密度的增加，应用凝胶阶段的难度会增加，特别是对于256通道的高密度电极阵列，由于相邻电极间距小，这个过程很容易导致电极串联，使测量数据不准确。此外，凝胶本身也会受到测量环境温度和湿度的影响，如果长期记录，则不能保证信号质量。

干电极技术采用电极直接接触皮肤的方法，无需额外使用凝胶或其它传导介质。提出干电极概念后，出现了不同形式的干电极产品，包括：扁平粘合贴片电极（Lepola et al., 2014年，针式电极（Chen et al., 2014年，蜘蛛形电极（Mullen et al., 2015年，刷子电极（Grozea, 2011）。类似地，电极材料从固定金属到本质导电聚合物材料，再到涂层聚合物材料。迄今为止，由于物理或成本限制（如电极尺寸、所需电极内收机制、有源电极电子物理学），大多数干电极仅用于32通道的低密度脑电图记录。

为提高头部电极分布的空间采样率，HD-EEG 常用于常规临床或科研EEG更多的渠道。以前讨论过大量的文献HD-EEG数据增益效应包括提高可追溯性定位和连通性分析的精度。HD-EEG由于癫痫发作模式和致病灶区域的临床定位，应用的推广。

二、研究目的

本研究提出了一种具有半柔性、多针、干电极等特点的新型256通道电极帽，特别适用于HD-EEG尺寸、针数和电极布局集成了三种不同类型的电极，可以轻松、重复、舒适地接触多毛（长针）、少毛（中针）和无毛（波形针）。

图1. 有三种不同高度的电极：长针、中针和短针

本研究招募了30名健康受试者，并使用了一个已被广泛使用的标准评价范例来比较新的干式HD-EEG电极帽和常规凝胶湿电极帽的性能和适用性。研究还测试了干电极的耐久性。

三、研究方法

电极帽：

使用电极帽的作者及其团队开发了干电极帽产品 (waveguard? touch CY-281, ANT Neuro BV, Hengelo, Netherlands)，电极帽具有以下特点：总直径小，引脚少；与以往相比EEG 与电极帽相比，通道数量可以更高；单个电极包含19个针脚，可以建立可靠和重复的电极-皮肤接触。如上所述，该电极包括三种不同类型：两种针状电极，针长分别为 6mm和3mm，第三种电极是波形电极，覆盖顶部19个直径1.5mm电极表面特别适用于前额等无头发覆盖区域。

之前的材料研究发现，当使用硬度为98的热固性聚氨酯作为电极基底材料时，可以充分考虑头部曲率（人脑类似球），有效避免运动过程中电极挤压引起的疼痛。银/氯化银涂层也被证明可以提供可靠的导电性。金属涂层采用特殊的化学涂层技术应用于电极基底，确保涂层仍具有高导电性，涂层和基底具有更好的附着力，确保电极可重复使用。经过严格的生物相容性生物相容性测试，证实可用于人类受试者健康的皮肤。

同轴电缆直接焊接到电极背面，支持主动屏蔽技术的应用，以降低对环境噪声的敏感性。256个干电极集成到双层织物帽中，电缆布置完全覆盖双层织物，避免电极或电缆应用或拆卸过程中的机械力损坏。所有电极按等距分布，如下图2所示。之所以选择等距分布，是因为考虑到这种分布会产生机械特性的优势，研究人员也可以应用空间滤波、连通性计算和可追溯性重建算法。接地电极和参考电极分别位于左右位置。

图2. 比较电极和电极帽的类型:（a）干电极帽;（b）外(左)和内(右)分别显示商用凝胶电极帽；（c）短针、中针、长针三种干电极类型；（d）凝胶烧结Ag/AgCl电极；（e）256通道 等距电极布局参考接地通道；

根据数据采集，使用基于凝胶的商用电极帽 (waveguard? original CA-205, ANT Neuro BV, Hengelo, Netherlands)，如上图2（b）所示。

数据记录：

对于新型干电极和传统湿电极HD-EEG对比电极帽:

1. 测试受试者佩戴电极帽EEG记录前的准备时间；

2. 测试静息态（a）睁眼和（b）闭眼的EEG，（c）眨眼和（d）模式逆转视觉诱发电位的信号质量；

3. 用脑电放大器集成的功能测试EEG采集结束时开始采集头皮电极阻抗和通道偏移；

4. 受试者在EEG采集前后主观佩戴舒适度和注意力水平评估，分别使用斯科特和赫斯基森疼痛量表10分，斯坦福嗜睡量表8分。

为了最大限度地减少操作人员带来的偏差，四名操作人员行EEG根据记录，每个操作员接受两名受试者的监督和培训，实践和培训的数据不包括在数据分析中。

30名受试者参30名受试者中的20名VEP测量。两种电极帽分别连接一个256通道放大器(256通道放大器由4个64通道放大器) (eego? amplifier EE-225, ANT Neuro BV, Hengelo, Netherlands) 串联，如下图3所示。

图3. 256 通道 eego TM mylab EEG system

该放大器可提供>1GΩ输入阻抗>1000db 共模抑制比，支持有源屏蔽。EEG使用记录过程 1024Hz采样频率。

数据分析：

使用 eego 控制软件记录EEG阻抗数据。所有数据以原始数据的形式导出，并使用自定义MATLAB脚本进一步分析数据。记录每个受试者和每个电极帽EEG单独分析数据。分析两个时间点的阻抗值。对数据进行预处理，经过滤波、降噪、样条函数插值坏导等操作后，作者分别计算了通道之间的斯皮尔曼等级相关系数每个通道α频段的平均功率谱密度，进行了静息态EEG同时对频域进行分析VEP预处理和分析数据。

实验结果：

阻抗和通道有效性

下图4和图5分别表示第一次EEG记录以前电极-皮肤阻抗的平均值。所有干电极通道在实验开始前都开始记录EEG平均皮肤阻抗为532 ± 199 kΩ，结束时为568 ± 202 kΩ。额叶前部和颞枕叶区域的方差和标准误差显示较低的值，中央区域顶叶显示较高的阻抗值。相反，基于凝胶介导的电极在没有阻抗异常升高或降低的区域。基于凝胶介导的电极在开始和结束时的平均值为24 ± 18 kΩ和19 ± 14 kΩ。

图4. 当数据开始记录干电极帽的头皮电阻分布时：所有30名受试者（a）平均数;（b）标准差;

图4. 当数据开始记录时，凝胶电极帽的头皮电阻分布：所有30名受试者（a）平均数;（b）标准差;

在EEG基于凝胶介导的湿电极记录的偏移电位的平均值和标准差分别为1.7 ± 30.5mV和0.6 ± 31.2mV。干电极的平均偏移是EEG记录开始时为7.1 ± 46.6mV，在EEG记录结束时为8.4 ± 53.3mV。

计算所有受试者和所有脑电图记录的相对通道可靠性，如下图5所示。每个通道产生的可靠性的地形分布如下图所示。平均通道可靠性为84 ± 11%（干电极）和97 ± %（湿电极），与电极皮肤阻抗增加的区域结果表现一致：即干电极显示的电极可靠性降低，尤其是在中央、顶叶和颈部区域；湿电极也可以看到通道可靠性降低的区域，特别是在额叶和顶叶区域。

图 5. 所有受试者和所有EEG测试序列的坏导评估计算的相对通道可靠性地形图分布:（a）凝胶电极;（b）干电极帽;

EEG 信号特征:

下图图6显示了Welch法估计的静息态EEG睁眼和闭眼状态下的平均功率谱密度（PSDs），此外图6c显示了基于凝胶介导的湿电极和干电极记录之间差异的绝对值。对于闭眼状态下两种电极所记录的数据，可以看出，α功率有显著增加。

其他条件下，未发现干湿电极所记录的数据有显著差异。

图6. 总平均视觉诱发电位（VEP）结果：蝶形图显示了（a）基于凝胶介导的湿电极的记录;（b）干电极记录;（c）具有突出显示的N75和P100峰值潜伏期的GFPT轨迹的所有通道的重叠图。统计结果发现，基于凝胶介导的湿电极和干电极的SNR GFPt之间没有显著差异，N75和P100这两个成分在两种电极类型中记录的数据也没有差异。

图7. 视觉诱发电位（VEP）总平均结果：蝶形图显示了（a）凝胶电极的数据;（B）干电极的数据;（C）具有突出显示的N75和P100峰值潜伏期的GFPT轨迹的所有通道的重叠图;

为了比较空间中两种电极类型的测量结果，研究者计算了α频段的平均功率（图8a）及其绝对差值（图8b）。可以发现，最高功率位于顶骨和枕骨的通道中。差异图显示下枕区的差异增加，尤其是左半球上部。差异图2.9% 的总面积表现出了统计上的显著差异，而通道水平上的测试显示仅有1.6%的通道（即4个通道）存在显著差异。

图8. 在闭眼条件下平均α波段功率的总平均2D地形图：（a）基于凝胶和干电极记录的插值图;（b）与统计上显著差异的区域和通道的绝对差异以红色突出显示。（b）中的白点表示两种电极类型的记录之间没有显著差异的电极位置区域。

如图9a所示的N75峰值和图10C所示的P100峰值，对其各自的峰值潜伏期进行了VEP峰值地形图的比较。两种地形图的绝对差异分别在图9B和9d中示出。在N75峰值地形图中，2.8%的地形图区域和4.3%的通道（即11个通道）显著不同。对于P100峰，仅有2.1%的地形图区域和2.3%的通道（即6个通道）有显著差异。

图9. 视觉诱发电位（VEP）峰值的总平均2D地形图：（a）N75和（c）P100的峰值；两种不同类型的电极所记录的（b）N75和（d）P100地形的绝对差异。统计学显著差异的区域和通道在（b）和（d）中以红色突出显示，而白点表示没有显著差异的通道区域。

在EEG记录前询问主观佩戴舒适度时，受试者对凝胶介导的湿电极帽和干电极帽的10点疼痛评分分别为2.5 ± 1.0和3.6 ± 1.5。EEG记录后，报告值分别为3.0 ± 1.1和4.0 ± 1.8。此外，受试者还被问及：在不考虑之前评估的舒适度的情况下，他们更喜欢戴两种帽子中的哪一种。在30名受试者中有24名更喜欢干电极帽，而只有6名受试者更喜欢湿电极帽。

磨损测试：

在磨损测试之前进行的电阻测量证明，当对着电极基板的背面测量时，所有测试电极所有引脚的电阻率都低于1Ω。条件1和2的电阻测量显示没有变化，因此在800次和1600次佩戴后没有临界磨损。在2800次应用（条件3）后，长针电极外环的四个针显示出涂层损失，而其他所有针的电阻保持在1Ω以下。条件4在3200次应用后产生以下结果：1个电极的针脚松动，外环上有涂层有磨损；一个电极显示两个针脚松动，松动的电极外环上的涂层有磨损；两个电极未显示涂层磨损，所有引脚的电阻值均低于1Ω。对于条件5，在施加3200次之后，在波状电极外缘处的半球之一在直径约0.5mm的点处显示出肉眼可见的涂层磨损。此外，没有波状针脚显示出涂层的可见损伤。磨损试验后，所有电阻仍低于1Ω。

三个电极（条件0、1和6）的SEM图像分别如图10 a –c 所示。当比较三个SEM照片时，可见的差异维持在来自不同涂层批次的电极的正常变化范围内。因此，两种不同的磨损试验在800次应用中没有显示出表面涂层的退化，并且在3200次应用后，导电针脚的表面没有明显变化。

图10. 磨损测试中所选条件的SEM表面图像：（a）新的未使用的电极（条件0）;（b）在有毛发的真实皮肤上应用800次后（条件1）；（c）在人造皮肤上应用3200次后（条件6）；

四、结尾讨论

该研究作者为HD-EEG开发了一种新型的256电极干电极帽，并在针对30名健康受试者开展的研究中成功验证了该电极帽的可用性。他们使用参考级联放大器设置，将新的干式电极帽的性能与商用凝胶介导的湿电极帽进行比较。该研究结果与先前发表的低密度干式多通道脑电图一致，并确认了快速HD-EEG新技术的功能性和适用性。

干电极帽的准备时间为19分钟，而凝胶介导的湿电极帽的准备时间为62分钟，这相当于将EEG采集的准备时间减少了至少69%。尽管这种准备时间的降低比作者先前报告的低密度干电极EEG研究（Fiedler et al.，2015）中的降低要低，但这种降低是相当可观的，并且它印证了干电极帽对快速开展HD-EEG研究的适用性。

此外，如果要缩短凝胶介导的湿电极的准备时间，也会带来一个潜在的风险——可能会导致相邻电极因为距离过短而串联的情况，而这是干电极采集中所不会遇到的问题。此外，对于干电极脑电帽，测量后无需大量的清洗、清洁工作，且受试者无需清洗头发，因而接受度较高，这无疑会带来巨大的经济和生态效度。

据小编所知，该研究中涉及的256 通道 HD-EEG 电极帽，是首个超高密度干电极帽，这一研究结果证明干电极脑电帽在HD-EEG中有巨大的应用前景，同时，也有利于将HD-EEG技术推广到更多的领域，增加了其在科研和临床研究中的应用领域。作者也期待未来能有更多的研究者加入到 Dry cap HD-EEG的研究中。

参考文献

• Chen, Y.-H., Op de Beeck, M., Vanderheyden, L., Carrette, E., Mihajlovic, V., Vanstreels, K., … Van Hoof, C. (2014). Soft, comfortable polymer dry electrodes for high quality ECG and EEG recording. Sensors (Basel), 14(12), 23758–23780. https://doi.org/10.3390/s141223758
• Fiedler P, Fonseca C, Supriyanto E, Zanow F, Haueisen J. A high-density 256-channel cap for dry electroencephalography. Hum Brain Mapp. 2021 Nov 19. doi: 10.1002/hbm.25721. Epub ahead of print. PMID: 34796574.
• Grozea, C., Voinescu, C. D., & Fazli, S. (2011). Bristle-sensors—Low-cost flexible passive dry EEG electrodes for neurofeedback and BCI applications. Journal of Neural Engineering, 8(2), 25008. https://doi.org/10. 1088/1741-2560/8/2/025008
• Lepola, P., Myllymaa, S., Töyräs, J., Muraja-Murro, A., Mervaaala, E., Lappalainen, R., & Myllymaa, K. (2014). Screen-printed EEG electrode set for emergency use. Sensors and Actuators, A: Physical, 213, 19–26. https://doi.org/10.1016/j.sna.2014.03.029
• Mullen, T. R., Kothe, C. A. E., Chi, M., Ojeda, A., Kerth, T., Makeig, T., … Cauwenberghs, G. (2015). Real-time neuroimaging and cognitive monitoring using wearable dry EEG. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 62(11), 2553–2567. https://doi.org/10.1109/TBME.2015. 2481482