脑电地形图绘制PPT课件

脑电地形图绘制 报告内容 数据可视化脑电地形图的意义脑电地形图绘制的关键离线地形图实时地形图 数据可视化 概念 借助图形化手段 将数据以图形图像形式表示 并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程 意义 提供象人眼一样的直觉的 交互的和反应灵敏的可视化环境 手段 图象 曲线 二维图形 三维体和动画等 应用领域 医学 金融 气象 航空航天 石油勘探 脑电地形图的意义 脑电地形图 BEAM 是一种集中表达大脑电生理信息的图形技术 能比较直观地反映大脑神经活动的图形系统 为了减轻临床医生的头脑中建立综合图像的困难 工程人员致力于把现代计算机技术和信号处理技术引入神经医学领域 把计算机的高速计算 高质量彩色图 易于操作的屏幕控制结合起来构成了各种节律的脑电地形图 用直观的彩色图像 或灰度差图像 取代了对多道原始EEG数据所包含的空间信息的表达 Electroencephalogram BEAM 脑电地形图绘制的关键 脑电信号采集 脑电仪 和预处理 滤波等 计算各采集点各个频段 FFT 小波等 处功率谱强度 空间插值 最近邻点 克里金 径向基函数插值法等 功率值 彩色映射 HIS模型转RGB 计算采集点处功率谱 1 3Hz 4 7Hz 8 13Hz 14 30Hz 空间插值 由于采集的脑电信号仅来自于被测者头上有限固定的几个采集点 各点之间的空白处需要采用一定的插值公式进行插值填充 这些插值的数据是依靠各采集点的功率大小以及各采集点到需要进行插值计算点的距离而定 一般采用的插值公式为 式中X为所需进行插值计算的点的位置 a b p代表各采集点的功率值 XA XB XP为所需进行插值计算的点到各采集点的距离 彩色映射 RGB色彩模式 为图像中的每一个RGB分量分配一个0 255范围内的强度值 目前的显示器大都采用这种模式 VC中的像素点赋值函数 COLORREFSetPixel intx inty COLORREFcrColor crColor RGB red green blue 功率强度 彩色模式 问题 0 max 蓝 红 HIS色彩空间 从人的视觉系统出发 用色调 Hue 饱和度 Saturation 和亮度 Intensity 描述色彩 优点 1 亮度分量和色度分量是分开的 2 色调H和饱和度S的概念互相独立并与人的感知紧密相连 解决方法 HIS转RGB模型 1 当H在 0 120 之间 B I 1 S R I 1 ScosH cos 60 H G 3I B R 2 当H在 120 240 之间 R I 1 S G I 1 Scos H 120 cos 180 H B 3I G R 3 当H在 240 360 之间 G I 1 S B I 1 Scos H 240 cos 300 H R 3I B G 功率值 H 角度 240 max H 功率 获得头皮某点的功率 计算H值大小 根据H值大小和公式计算相应的RGB分量 RGB R G B HIS转RGB模型测试 取功率为0 50线性增长 步长为一 按照上面的流程将其映射为蓝色到红色 离线脑电地形图 开发环境 Matlab频率分段及功率表现方式 小波包 熵插值方法 一般方式显示方法 动画 0123456789sec TriggerBeep Feedbackperiodwithcue 离线分析数据 BCIcompetition2003 UniversityofTechnologyGraz Austria Electrodelocations Timescheme C3 CZ C4 特征提取 小波包熵 当人们实际做或仅想象单侧肢体运动时 大脑的感觉运动皮层会出现EEG的节律性活动 在9HZ 13HZ u节律 主要来自中枢后躯体感觉皮层 和18HZ 22HZ 节律 主要来自中央前运动皮层 两个频段的EEG信号幅度将发生相应的改变 ERD event relatedde synchronization ERD 事件相关去同步 ERS event relatedsynchronization ERS 事件相关同步 1 特征提取依据 大脑ERD ERS特性 小波包分解结构 rhythm 18 22Hz murhythm 8 13Hz 小波包节点能量可以有效表示信号的能量 子信号的能量可由该空间小波包系数的平方和计算 如式 信号总能量即为每个子信号能量之和 则可以定义相对小波包能量为每个子空间信号能量和信号总能量之比 小波包熵 即是从小波包分解后的信号序列计算的一种熵值 根据香农熵的定义 定义小波包熵为 小波包熵可以准确反应大脑活动的复杂程度 Feature Feature Feature Lefthand 70trails Feature Feature Feature Righthand 70trails A 想象左手运动 A 想象右手运动 想象单侧手运动引起的ERD ERS导致左右手C3 C4EEG幅值出现明显差异 该差异表现在 左手C3和右手C4小波包熵增大 左手C4和右手C3小波包熵减小 结果分析 想象左手运动 想象右手运动 左边电极为C3 右边为C4 左边电极为C3 右边为C4 实时脑电地形图 开发环境 VC6 0频率分段及功率表现方式 FFT 功率谱插值方法