作者：Rui Yu；Yuanxi Zhu; Yulong Pan; Aijun He 南京大學(xué)

發(fā)表于：The 2024 International Conference on Biomedicine and Intelligent Technology

英文版原文鏈接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3700486.3700494

摘要

腦機接口(BCI)課題逐年受到越來越多的關(guān)注，然而關(guān)于國產(chǎn)芯片在腦電圖(EEG)信號采集可靠性的研究有限。為了展示國產(chǎn)芯片的先進性，本文比較了兩種模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)—ADS1299和LHE7909—在EEG應(yīng)用中的性能，其中ADS1299已在多項研究中被證明是可靠的。兩種芯片在捕獲高質(zhì)量EEG信號方面都表現(xiàn)出可靠性，測量的振幅誤差低于2%。在五名來自不同性別和年齡組的參與者上進行的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)、奇異球(oddball)實驗和認知負荷評估中，它們表現(xiàn)出非常相似的特征。LHE7909甚至在捕獲細微的EEG特征方面表現(xiàn)更出色，例如響應(yīng)13Hz刺激時在SSVEP中誘發(fā)的三次諧波分量，尤其是在認知負荷評估中。在P300檢測方面，LHE7909在刺激后約340ms顯示出正波，而ADS1299的潛伏期則為360ms。這些數(shù)據(jù)突顯了國產(chǎn)芯片在EEG研究中的潛在優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞

腦電圖(Electroencephalogram)、穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)、P300、認知負荷(Cognitive workload)、ADS1299、LHE7909。

1 引言

腦電圖(EEG)，也稱為腦電，是由大腦皮層區(qū)域的神經(jīng)元電活動產(chǎn)生的微弱生物電信號(考慮到其振幅)。采集非侵入性EEG的普遍方法涉及使用電極帽將電極放置在受試者的頭皮上。EEG信號廣泛應(yīng)用于臨床診斷，特別是在神經(jīng)系統(tǒng)疾病的診斷中[1]。EEG信號可分為多種類型，其中穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)和事件相關(guān)電位(ERP)是研究最多的類型之一[2]。SSVEP是大腦對特定頻率刺激做出周期性響應(yīng)時發(fā)生的[3]。另一方面，ERP在視覺和聽覺刺激后的特定時間窗口內(nèi)表現(xiàn)出特定特征，包括受外部刺激影響的外源性成分和不受外部刺激影響的內(nèi)源性成分。常見的ERP成分包括P1、P2、P3，其中'P'表示正電位。P3或P300是刺激后約300ms出現(xiàn)的一個被廣泛研究的正電位，在EEG研究中被廣泛關(guān)注[4-5]。經(jīng)典的奇異球范式（oddball paradigm）常被用作ERP的測量方法。該范式由一些非目標刺激中隨機插入若干目標刺激組成。受試者將被要求在目標刺激出現(xiàn)后執(zhí)行任務(wù)，而對非目標刺激則不做出反應(yīng)[6]。通常，目標刺激不超過總數(shù)的20%。認知負荷評估可以讓我們觀察EEG的趨勢。隨著受試者認知水平的逐漸下降，刺激響應(yīng)也會減弱[7]。因此，這可以被視為衡量芯片捕獲細微信號特征能力的一種方法。

德州儀器(Texas Instruments)的ADS1299是一款低功耗、低輸入?yún)⒖荚肼暤哪?shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)，非常適合EEG信號采集。它已被視為EEG應(yīng)用的理想選擇[8-9]。該芯片在便攜式信號采集系統(tǒng)中的應(yīng)用已相當(dāng)廣泛和成熟[10-11]。LHE7909是蘇州領(lǐng)慧立芯技術(shù)有限公司(Suzhou Legendsemi Technology)生產(chǎn)的一款產(chǎn)品，專為EEG和其他生理信號測量設(shè)計的低噪聲ADC，其制造工藝和性能指標在中國處于行業(yè)領(lǐng)先地位。

圖1. 總體數(shù)據(jù)采集過程

目前，尚無關(guān)于LHE7909系列在EEG信號測量中應(yīng)用的相關(guān)研究。本研究將通過進行幾個經(jīng)典的EEG實驗來比較這兩種芯片。利用已被證明有效的ADS1299的實驗數(shù)據(jù)，我們旨在證明LHE7909憑借其性能，同樣能夠勝任所有測量任務(wù)，甚至在特定方面表現(xiàn)更優(yōu)。

2 材料與方法

2.1. 數(shù)據(jù)采集

整體流程如圖1所示。首先，軟件應(yīng)用程序從采集板中檢索原始EEG數(shù)據(jù)。然后使用實驗室流傳輸層(Lab Streaming Layer, LSL)協(xié)議將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到實驗?zāi)K。在實驗中，基于事件生成標記流(marker streams)，以記錄每個事件的開始和結(jié)束。最后，原始數(shù)據(jù)和標記被合并并保存為EDF/BDF文件。

本研究中使用的實驗設(shè)備包括由我們的通訊作者何艾駿博士設(shè)計的兩種類型的EEG信號采集板。兩塊板均使用ESP32-S3作為主控芯片，支持三種通信模式：串口、WiFi和藍牙。兩塊采集板使用了兩種不同的模擬前端芯片，即ADS1299和LHE7909，而其余配置保持不變。此外，我們?yōu)?a target="_blank">上位機開發(fā)了一個軟件應(yīng)用程序，用于從采集板獲取EEG數(shù)據(jù)流，并進行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。

在本文中，我們使用串口進行采集板與軟件之間的通信。受試者小組包括一名中年男性、三名年齡在23至25歲之間的男性以及一名女性參與者。整個實驗在一個晴朗的日子里在室內(nèi)進行，環(huán)境溫度約為 25℃，濕度低于30%。為確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和可靠性，采集板和軟件應(yīng)用程序都連接到同一臺計算機。EEG系統(tǒng)電極放置嚴格遵循國際10-20系統(tǒng)的規(guī)定。我們使用的16個電極位點為：Fp1, F3, C3, P3, O1, F7, T3, T5, Fp2, F4, C4, P4, O2, F8, T4 和 T6，包括兩個額極點(frontal pole sites)、四個額葉點(frontal sites)、兩個中央點(central sites)、兩個頂葉點(parietal sites)、兩個枕葉點(occipital sites)和四個顳葉點(temporal sites)。左右耳垂分別用作參考電極(reference)和接地電極(ground)。根據(jù)芯片手冊，ADS1299支持250SPS至16000SPS的數(shù)據(jù)率，而LHE7909聲稱最高可達32000SPS。考慮到實際實驗對分辨率要求不高，我們不需要過高的采樣率。每秒250個采樣點已足夠。

2.2. 實驗設(shè)計

為了全面有效地比較兩種ADC在EEG信號測量中的應(yīng)用，我們選擇了兩個經(jīng)典的EEG實驗范式：穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)和用于誘發(fā)P300成分的奇異球范式(oddball paradigm)。在同時進行的認知負荷測試中，我們將在長達4小時的測試中評估參與者疲勞水平對實驗結(jié)果的影響。

對于SSVEP，由于其易于誘發(fā)且在低頻范圍具有較高的信噪比[3]，我們選擇了13Hz的屏幕閃爍刺激。實驗中，計算機屏幕將顯示以13Hz頻率切換的六邊形圖案。每次試驗(trial)包含10個時期(epoch)，每個時期包括3000ms的閃爍刺激和1000ms的間隔。對于P300，由于其振幅相對較小且難以與噪聲區(qū)分[8]，我們選擇了一個標準的三角形圖案作為非目標刺激，以及一個隨機著色(紅、黃、藍)、大小、位置和旋轉(zhuǎn)的三角形圖案作為目標刺激。每次試驗包含25個時期，每個時期包括1000ms的刺激和2000ms的間隔。在每次試驗中，目標刺激出現(xiàn)5次，占總刺激的20%。

對于認知負荷評估，通過盡可能保持任務(wù)復(fù)雜度不變，我們想測試兩種芯片捕獲極其細微信號特征的能力。眾所周知，長期任務(wù)和增加的工作負荷會降低P300[7]，但這對SSVEP任務(wù)的影響有多顯著是值得關(guān)注的。認知負荷任務(wù)在開始約3小時后進行。

2.3.數(shù)據(jù)處理方法

濾波。考慮到實驗環(huán)境中存在 50Hz 的工頻干擾，第一步是對原始數(shù)據(jù)進行陷波濾波(notch filtering)。這已使用IIR數(shù)字濾波器完成，具體的傳遞函數(shù)和參數(shù)根據(jù)公式(1-3)推導(dǎo)得出。

此處，H(z) 是傳遞函數(shù)，?是中心頻率(要移除的頻率分量)，r控制濾波器的帶寬，?是陷波濾波器的帶寬，Q是濾波器的品質(zhì)因數(shù)。因此，為處理 50Hz 干擾，我們可以將Q設(shè)置為25,?設(shè)置為2Hz。此配置允許我們?yōu)V除49Hz至51Hz之間的所有分量。

去趨勢(Detrending)。由于實驗條件和環(huán)境干擾等因素，EEG信號可能會出現(xiàn)長期基線漂移。為了最小化基線漂移的影響，我們采用多項式擬合去除信號中的趨勢，如下所示。如公式(4)所示，p(t)代表信號的趨勢項。我們可以得到去趨勢信號，即 xdetrend(t)，如公式(5)所示，其中 x(t) 代表原始信號。

提取時期(Epoch)。在實驗過程中，我們根據(jù)刺激出現(xiàn)的時間點生成了相應(yīng)的標記(marker)，稱為標記流。利用這些標記，我們可以精確提取連續(xù)信號段作為多個單次試驗(single trials)，然后我們可以疊加來自不同時間間隔的這些信號，以減少偶然的噪聲波動。

獨立成分分析(ICA)。EEG信號是混合信號，可被視為多個獨立成分的線性組合。獨立成分分析(ICA)是一種用于盲源分離的算法，可以將EEG信號分解為多個獨立的神經(jīng)活動。例如，它可以提取眼動偽影、肌肉偽影、心電偽影、出汗、電極移動等。然后可以去除這些成分以提高信號質(zhì)量。每個獨立成分盡可能相互不相關(guān)。

3 結(jié)果

所有規(guī)格均在AVDD=5V條件下測試，ADC分辨率為0.3μV。在進行正式實驗之前，我們依次將兩個數(shù)據(jù)采集板連接到同一個信號發(fā)生器。我們應(yīng)用了一個標準的10Hz正弦波信號，持續(xù)30秒，振幅為50μV。測得ADS1299的平均峰峰值(peak-to-peak)為49.66μV，LHE7909為49.43μV，兩者均小于2%。

3.1.P300檢測

根據(jù)規(guī)范完成奇異球?qū)嶒灪螅覀儷@得了經(jīng)過50Hz陷波濾波處理的EEG數(shù)據(jù)。我們也像之前一樣，對數(shù)據(jù)進行了三階多項式擬合。

鑒于P300成分主要集中在 θ波(4-8Hz)，我們對信號應(yīng)用了14Hz低通濾波器，該濾波器保留了所有δ波、θ波、α波。

對于ADS1299，如圖2(a)所示，我們可以觀察到非常明顯的P100、P200、P300和N400成分。P300成分占主導(dǎo)地位，在 360ms左右出現(xiàn)一個約10μV的顯著正波，明顯高于其他成分。對于LHE7909的實驗，如圖2(b)所示，我們也觀察到非常明顯的P100、P200、P300和N400成分。相比之下，P300成分的正波幅度并不突出。在 340ms左右出現(xiàn)一個約5μV的正波，而P100和P200成分更大，振幅均超過10μV。

圖2. ADS1299和LHE7909的P300檢測圖

我們也嘗試使用ICA分析去除眼動、肌肉活動和心電信號等偽影。然而，在提取前9個成分后，我們沒有觀察到明顯的偽影痕跡，如圖3所示。因此，我們認為獲得的頭皮EEG信號相對純凈，表明上述實驗結(jié)果具有很高的可靠性。

圖3. ADS1299和LHE7909的獨立成分分析

3.2. SSVEP

我們獲得了通過LSL協(xié)議傳輸?shù)摹⒔?jīng)過50Hz陷波濾波的原始EEG數(shù)據(jù)。然后使用三階多項式擬合對數(shù)據(jù)進行去趨勢處理。我們也獲得了放松狀態(tài)的數(shù)據(jù)作為比較。ADS1299的FFT結(jié)果如圖4(a)所示。很明顯，在13Hz處出現(xiàn)了一個與刺激同步的顯著峰值。為了觀察更多細節(jié)，我們選擇了一對對稱排列的16個電極，即O1-O2。可以看出，在13Hz處的信噪比最高，其振幅在圖4(b)中超過1.4μV。甚至在26Hz處也出現(xiàn)了輕微的諧波分量。但3小時后，如圖4(c-d)所示，13Hz處的波幅急劇下降，我們幾乎無法分辨26Hz處的諧波分量。

圖4. SSVEP數(shù)據(jù)（ADS1299）

對于LHE7909，在圖5(a-b)中，我們也可以觀察到13Hz和26Hz處顯著的諧波分量。與ADS1299非常相似，O1-O2在13Hz處的信噪比也是最高的。總的來說，LHE7909表現(xiàn)出稍多的低頻噪聲。然而，不可否認的是，在認知負荷評估中，LHE7909表現(xiàn)得無可挑剔，因為圖5(c)中26Hz和圖5(d)中39Hz的分量非常顯著。

圖5. SSVEP（LHE7909）的數(shù)據(jù)

我們還使用MNE進行了功率譜密度(PSD)分析，結(jié)果如圖6(a-b)所示。可以觀察到，LHE7909在預(yù)期出現(xiàn)諧波分量的電極點上表現(xiàn)出更集中的能量，其中最顯著的表現(xiàn)在位于枕葉的電極O1-O2。

圖6. ADS1299（a）和LHE7909（b）的功率譜密度分析

4 結(jié)論

本研究對國產(chǎn)ADC芯片LHE7909與成熟的ADS1299在EEG信號采集方面進行了令人信服的比較。兩種芯片都表現(xiàn)出可靠性，振幅誤差低于2%，證實了它們捕獲高質(zhì)量EEG信號的能力。特別是LHE7909，顯示出承諾的結(jié)果，在檢測細微EEG特征方面表現(xiàn)出色，例如響應(yīng)13Hz刺激時在SSVEP中誘發(fā)的三次諧波分量。此外，在認知負荷測試中，該芯片仍能檢測到ADS1299完全無法檢測到的細微響應(yīng)。再者，LHE7909在P300檢測中的表現(xiàn)值得關(guān)注，其正波出現(xiàn)在約340ms。這些發(fā)現(xiàn)突顯了國產(chǎn)芯片的先進性，強調(diào)了它們在EEG研究中的潛在優(yōu)勢和貢獻。結(jié)果表明，國產(chǎn)芯片可以與國際上成熟的替代品競爭，并在某些情況下超越它們，為該領(lǐng)域的未來創(chuàng)新鋪平了道路。

5 致謝

感謝南京大學(xué)的各位學(xué)者對LHE7909的全面評測及客觀的評價，為推動國產(chǎn)化高端芯片應(yīng)用落地做出的積極貢獻，領(lǐng)慧立芯繼續(xù)加油。

最后再給大家分享一些相關(guān)器件的資料：http://www.3532n.com/d/6745865.html