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ERP滤波总结与脑电记录的一些指标介绍

(2013-12-07 16:09:09)
标签:

脑电采集

滤波

放大器

参数

分类: 脑科学_处理技术
来自Luck的书籍里:按照luck推荐的0.01-30Hz时。
其中,0.01Hz是正常的被试的高通滤波数值,0.05-0.1对于多动被试或者有疾病的被试选择的,;30Hz一般认知任务需要的波段都在此波段里。
12 dB/oct 24dB/oct  48 dB/oct 分别以此加ERP, 为关键词,发现搜出文章数多至少的排序:24dB/oct 12 dB/oct 48dB/oct

有网友提示:据说不要和采集数据的时候最小值的界限重复,原因他也搞不清。
后来,阅读罗跃嘉和魏景汉老师们的《事件相关电位原理与技术》http://book.douban.com/subject/4829941/
有些理解了,特此把该书的一些介绍汇总如下:
1.ERP记录第一步就是用电生理放大器EEG信号进行放大。高质量的ERP数据可以称为清洁数据,是指在仪器参数设置准确的情况下,不含或少含各种干扰、伪迹、噪声的数据。


2.频带宽度:任何放大器只能对一定频率范围内的信号进行正常放大,超过该范围的信号(频率过高或频率过低的信号)经过放大器后放大倍数就会降低。这里的频率范围就是频带宽度,用于描述频带宽度的曲线则称为频率响应曲线。它们都有高端频率、低端频率;高端频率响应、低端频率响应之分。
  ERP使用的放大器频带宽度是可根据所研究的脑电成分的频率范围来调节,使得放大拟研究的脑电信号,把频带外的非研究信号不被放大,这样就需要严格设定高通与低通滤波阈值(如下介绍),达到排除噪声和干扰的目的
  设定放大器的频带宽度,是在数据进入计算机之前的模拟信号放大阶段对模拟信号频率进行选择或过滤,这个过程成为模拟滤波信号进入计算机后滤波为数字滤波

2.1模拟滤波 罗跃嘉和魏景汉老师们的《事件相关电位原理与技术》http://book.douban.com/subject/4829941/介绍:
这里的模拟信号就是脑电最初在放大器采集的数据,它是个连续量;
2.1.1频带低端频率响:阻止低频信号,通过高频信号,故频带低端频响(Fl)又称高通(high-pass)滤波。
  频带低端频响的数值可用频率和时间常数(time constant)两种形式表达;高通滤波设置应该达到防止基线漂移而不影响ERP晚成分或慢波记录的目的。
  一般ERP晚成分,频带低端频响(Fl)取0.01Hz;最多取0.05Hz。----我们实验室目前取的是time constant为10s,即约为0.0159Hz,如果数据处理高通滤波为0.01的话,那么我的数据分析肯定有问题,即0.0159-0.01这段数据没有!这个是对网友的“据说不要和采集数据的时候最小值的界限重复”的 理解。而且我事后实验数据分析的确证明,当我分析数据将高通滤波设为低于0.0159Hz时,获得的有效数据段非常少,后来设置为0.05Hz有效段数才增加。
2.1.2频带高端频率响:只阻止高频信号,通过低频信号,故高端频响亦称低通(low-pass)滤波。其设置时为了阻止高频信号干扰,保证ERP快波不受影响,通常设置为100Hz较为合适。为了防止50Hz市电干扰,可将低通设置为40Hz,甚至30Hz。但严格意义上说,由于40Hz或30Hz一下拟研究的波形都可能含有40Hz或30Hz以上的成分,去掉它们会对40Hz或30Hz以下拟研究的波形造成一定的失真。

关于低通滤波,在赵仑老师的书籍http://book.douban.com/subject/1326709/,提及:根据尼氏采样定理,低通应设置为所观察脑电频率成分的2倍以上,比如:如果希望不失真地记录100Hz的脑电成分,那么采样的带宽低通最好是低于100*2=200Hz.

2.2数字滤波
罗跃嘉和魏景汉老师们的《事件相关电位原理与技术》http://book.douban.com/subject/4829941/
digital filter是ERP仪器具有的一种滤波功能。用于记录后的离线式处理数据时去除50Hz干扰,或用于去除某些频段的成分而突显另一些频段的成分。它不是必要的步骤,应该尽量避免数值滤波,
因为一方面与模拟滤波造成波幅损失类似,数据滤波也会使得ERP波幅发生一定变化;另一方面任何波形(除正弦波外)都可以认为是不同频率的正弦波组成的复合体,数字滤波的作用就是只去掉其中部分频率的正弦波成分,改变了原来不同频率正弦波成分的比例关系,波形也随之变化,即失真。

赵仑老师的书籍http://book.douban.com/subject/1326709/
连续的脑电信号,进入计算机后,经过A/D转换,变成了断续的数字量。数字滤波就是通过对输入的离散信号的数字代码进行处理,滤掉输入信号序列中某些频率成分、保留需要的频率成分,从而改变信号的频谱。
2.2.1  数字滤波器在某一频段对信号的衰减很小,而其它频段衰减很大。衰减小的频段称为通带衰减大的频段称为阻带通带和阻带之间的过渡区,称为过渡带。理想但却无法实现的陡峭滤波特性的情况是:通带衰减为0,阻带的衰减为无穷大,没有过渡带!
   按照通带和阻带的频段,滤波器分为高通(high pass让高于设置频率的信号通过/低通(low pass让低于设置频率的信号通过/带通(band pass介于设置频率之间的信号通过/带阻(band stop滤除设置频率之间的信号全通{均衡地通过所以频率信号,而不改变输入信号的幅值大小,只改变其相位,也称相位矫正网络}。
2.2.2  滤波带宽对滤波结果有显著影响。低通滤波截止频率越低,虽然波形光滑(失真),但会引起波峰值的改变,尤其是ERP的早期成分{赵仑书中对比了同一数据在0-16Hz(24dB/oct)和0-8Hz(24dB/oct)下的差异,后者比前者的波形更为光滑,但波形峰值也有改变,尤其是早期成分}。
   选择滤波带宽必须考虑:所研究波形或成分的基本频率大小。通常,滤波带宽的低通至少要大于所观察频率成分的2倍以上,而为了观察慢电位成分,高通则越小越好这个地方有争议,在赵仑书里:除非进行特殊的分析(比如ERP的时频 分析),数字滤波的高通截止频率不得高于采样时的带宽下限(高通),例如:如果采样时(模拟滤波)高通为0.05,那数字滤波的高通截止频率不能高于 0.05Hz,否则将导致波形失真。若采样时为DC(直流电)采样,那数字滤波只能使用低通滤波器,即下限为0Hz. 按照luck推荐的0.01-30Hz时。
其中,0.01Hz是正常的被试的高通滤波数值,0.05-0.1对于多动被试或者有疾病的被试选择的,;30Hz一般认知任务需要的波段都在此波段里。Luck书中也提及了,滤波有降低噪音的作用。最好也是要保证原始数据真实且少噪音的情况下不去滤波,但数据真的有噪音还是需要滤波的。为此,根据这三本书的观点和自己的操作经验,我理解:数据真的很好且已经模拟滤波了,且市电干扰都没有的话,那就不进行数字滤波。如果数据采集环境噪音很多(比如外界割草的机器声或者其它实验室大功率电器作业的干扰),且噪音是自己努力(保证被试的手机关机、降低头皮的电阻、周围电子干扰少了)都无法消除的,那么数据分析是还是需要进行数字滤波来排除这些不必要的干扰;且数字滤波要在学界公认的标准内进行以免更多的偏差。

我尝试过数据:0.016-250Hz采集,分析时:同批数据滤波0.016-30Hz与滤波0.05-30Hz,在平均参考电极下,再分段平均获得波形,这两种滤波下的平均波形是一致的;但与双耳乳突为参考时,还是有许不同。

2.2.3  数字滤波的衰减程度,由高到底依次为:12dB/oct;24dB/oct;48dB/oct;96dB/oct.学术谷歌搜索中,发现24dB/oct相对使用多些。赵仑书中也建议一般情况选用24dB/oct。滤波强度的不同对ERP波形的幅值产生了明显影响,但对潜伏期的影响较小。此外,该书中用图显示:即便滤波衰减强度增大到96dB/oct,也不能将高于40Hz的频率成分完全滤除。

3.放大器的其它重要记录指标,参照上述两本书籍,整理而成:
3.1电阻,通常需要皮肤电阻低于5歐姆(Ω)或2歐姆(Ω)。高电阻是因为头皮上未被清除的油脂、脏污或死亡皮肤所引起的电极接触不良导致。
降低头皮电阻式ERP记录必要程序,虽然费时,但必须认真坚持。
3.2放大倍数(Ad.Gain)或称增益(gain):是指对异相信号的电压放大倍数,数值用分贝(dB)表示。以往ERP研究中,脑电放大倍数通常要大于50000,EOG(为减少伪迹需记录VEOG垂直眼电、HEOG水平眼电,有时还记录ECG心电)的放大倍数减少二分之一或三分之二,否则将溢出。随着放大器采样精度提高,放到倍数也有所降低了。
3.3数模转换(analog to digital conventer,A/D),所谓模拟量为连续量;数字量为断续量。脑电信号为连续量,放大后进入计算机进行数据处理;而计算机只能识别数字量,就需将连续量的模拟量转为数字量,该过程为A/D转换;该过程又为计算机采样(sample)
3.3.1采样精度,指ERP波幅分辨率。A/D转换器的转换精度的单位bit,现多采用14bit或16bit
3.3.1采样速度即采样率,每秒所采集的点数。在A/D转换器的转换精度足够的条件下,A/D转换速度决定ERP的波幅精度和ERP的时间分辨率。选用500Hz或1000Hz的采样率对一般的ERP成分是足够的,但如研究听觉脑干诱发电位和中潜伏期反应的感觉诱发成分,则需更高的采样率。比如,听觉脑干诱发电位其主要成分(I-V波)主要在刺激后10ms内产生,如果采样率为1000Hz,即10ms即可采集10个点,显然,10个数据点对5个波分析是不够的。那需要至少采样点达20000点,以保证其有良好的记录。
  采用速度与采样精度需要同时考虑,做到匹配。
3.4陷波 (Notch)是为了排除50Hz的市电干扰。当然,这也就最好实验室里有屏蔽市电的装置;且没有市电干扰就不推荐使用陷波功能,因为它notch filter的使用,也去掉ERP里的50Hz左右成分,使数据失真。





 

注意购买放大器等设备时,需要认真确认该设备是否能够很好地采集上述需要的记录指标。

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如下收集的是:网上其它的数据分析时的,滤波讨论

摘自:http://erpinfo.org/erplab/erplab-documentation/documentation-archive-for-previous-versions/v3.x-documentation/tutorial/Filtering.html
Filters can dramatically distort your data, creating artificial peaks and oscillations (see Chapter 5 An Introduction to the Event-Related Potential Technique).  To avoid these distortions, we recommend that you choose a high-pass cutoff of 0.1 Hz or lower and a low-pass cutoff of 20 Hz or higher unless you really know what you're doing.  We also recommend a roll-off slope of 12 dB/octave.  For an example of how severe filtering can lead to incorrect conclusions, see Yeung et al., 2007, Psychophysiology, 44, 39-49.

摘自:http://erpinfo.org/erplab/erplab-documentation/documentation-archive-for-previous-versions/v1.x-documentation/erplab-manual/Filtering.htm
You will increase your statistical power by filtering the low frequencies with a cutoff of 0.01–0.1 Hz and by filtering the high frequencies with a cutoff of 20–40 Hz.  Using filters to obtain a narrower range of frequencies in the filtered data may severely distort your data, leading you to draw incorrect conclusions  (for details, see Chapter 5 in Luck, 2005, An Introduction to the Event-Related Potential Technique).  In addition, these distortions are usually worse for filters with steeper slopes.  Thus, we strongly recommend that you use relatively low-order filters and do not use a low cutoff of  > 0.1 Hz or a high cutoff of < 20 Hz unless you have a good understanding of how filters operate in the time domain (i.e., how filtering operates as a convolution of the EEG/ERP waveform and the filter's impulse response function). For an example of how severe filtering can lead to unjustified conclusions, see Yeung et al., 2007, Psychophysiology, 44, 39-49.  The settings shown in the screenshot above will be appropriate for most experiments.


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心心水滴的讨论:
http://home.52brain.com/thread-9629-1-1.html
数据好的话可以avg后滤波,不好的话EEG滤波,据说老外大多采用前者。
数字滤波具有线性可加性。也就是说,对于ERP的数据,假设有N个trial,那么A:对每个trial进行滤波,然后平均;B:先平均,再进行滤波。A与B两种方法得到的结果是一样的。
http://home.52brain.com/thread-14149-1-1.html
在线滤波是模拟滤波,离线滤波是数字滤波,可以参考一下魏老师的书~
http://1020.home.52brain.com/thread-7217-1-1.html
a.Neuroscan的高通滤波的底线只能达到0.05Hz(High Pass Filter (Minimum)...DC or -3 dB at .05 Hz, single pole ),对于一般的心理学任务,这一范围是不是有点高? Iuck 好像强烈推荐一般的ERPs研究最好采用0.01-100Hz 的带宽范围,大家有何看法?

b. 要看你的研究成分是什么的。对于一般的研究来讲,.05hz已经足够了。另外,Luck实验室的放大器比较好,所以他的能够达到。。。

c.相比较Neuroscan, BP的可以达到0.016~250Hz. 但除此之外,Neuroscan  还可以选择DC~3500Hz, BP还可以选择DC~1000Hz, 我不太明白,假如选择DC~100Hz 范围,是否是指低于100Hz的信号都可以采集到,即:只有低通滤波,包括所有的低频信号。
就我所查阅的文献,研究语言的一些经典成分,比如LAN, ELAN, N400, P600,晚期正成分等(包括句子和词汇层面),通常较多采用的在线滤波范围为DC~70/100Hz, 0.03~100Hz,也有少数采用 0.05~70Hz。我个人感觉,对于句子层面的研究,有些情况下会出现后期的慢电位,虽说0.05~70Hz已经足够,但还是希望能够记录到更宽范围的 低频脑电,不知是否有人对比过这两种条件下所记录到得成分是否存在差异或失真。

d.尽管Luck认为DC放大对信号记录有一定的难度,但是如果能够有效地用DC放大器记录脑电,将比AC要好的多。因此,一般情况下,0.05~100Hz 记录能够记录分析一般的ERP信号,包括语言相关的ERP成分。但对较慢的慢电位记录,比如CNV等,则必须用DC放大,选用DC(0Hz)~100Hz 记录(低通也可以小一些,比如40Hz)。目前,能够有效记录DC信号的放大器,比较好的是Neuroscan(40导或70导放大器)和 Biosemi,其他都不是真正的DC放大。Neuroscan可以达到DC-3500Hz(低于3500Hz的都可以记录得到),是非常稳定的DC放大 器,非常适合于慢电位的记录。DC记录的信号的数据处理步骤和AC放大有所不同,需要首先进行DC offset correction。

e.如果选用AC的0.01Hz的高通,就不如用DC记录了。当然,前提是放大器必须是稳定的DC放大器。Neuroscan和Biosemi都是不错的DC放大器,Neuroscan可以根据研究目的进行DC和AC的选择。

f. CNV 必须用DC啊,用AC的话会发生极性翻转啊,可以参考魏景汉老师关于CNV的研究(1988)

http://home.52brain.com/thread-15379-1-1.html
对于ERP来说,相当多的信息是2Hz以下的,所以这样的高通滤波不合适,一般0.5或者1Hz还是较为常见的。

http://52brain.com/thread-23765-1-1.html
电极点的脑波慢电位漂移的情况。
这个原因有很多,流汗啊,呼吸啊,外面的电磁信号干扰啊,都可能的

没错的,1Hz高通滤波就没了

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 eeglab群里有朋友问:
eeglab处理直流和交流采集过来的数据的方法有什么不同?在线等。。
回复:模拟滤波的频带宽度不同而已;直流需多做一个current drift的矫正---原理是这样

 

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