脑电图(EEG)由于其非侵入性的特点,在临床医学和脑机接口(BCI)中得到了广泛的研究。其中,用于提取脑电信号的脑电传感器是神经反馈和脑机接口的关键元件。但是,目前市面常见的商用干电极和湿电极仍然存在一定缺陷,例如干电极的高接触阻抗以及爪式形式伴随的痛感、湿电极过于复杂的准备和清洗过程,这些问题的存在极大地限制了BCI系统的推广普及。
近期,半导体所裴为华研究团队及其合作者开发了一种预置式的水凝胶(PreG)电极,相关研究成果发表于神经科学领域TOP期刊IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering(2022, 30, 834)。PreG电极与传统湿式电极相比,优点是佩戴方便快捷,使用后无需清洁头发和电极,舒适性好。在佩戴EEG头带之前,水凝胶电极是被提前放置在Ag/AgCl电极之上,而不是在佩戴头带后进行耗时的导电膏注射。这种PreG电极的阻抗可以降低到50 kΩ甚至更低。与湿电极为对照组进行的BCI应用实验结果表明,在基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的40目标打字系统中,使用PreG电极和湿电极的分类精度和信息传输率(ITR)没有显著差异。这款水凝胶电极目前已经实现规模化的生产与商业化销售应用,配套使用的脑电头带和脑电帽均已开发完成。
这种水凝胶电极组分和生产工艺简单。水凝胶主要由以下成分组成:卡拉胶、保水剂、导电盐和去离子水。该工艺主要包括以下步骤:首先,将原料按比例称量,将保水剂加入卡拉胶中,充分搅拌混合均匀,得到混合物A;其次,将NaCl导电盐加入去离子水中,加热至搅拌溶解,得到混合物B;第三,将混合物A加入混合物B中,加热搅拌混合均匀,得到液态水凝胶材料;最后,将水凝胶材料倒入模具中。冷却后,得到大批量制备的柔性弹性水凝胶锥体。
图1:PreG电极示意和实物图
如图1(a)所示,PreG电极主要由两部分组成:第一部分Ag/AgCl电极和第二部分水凝胶电极。3D打印碗状外壳和盖子主要是用于封装水凝胶电极和Ag/AgCl电极,其中,烧结的Ag/AgCl电极灌封在盖子上。电极盖子和外壳可以重复打开和拧紧以更换水凝胶电极,制作的水凝胶电极和PreG电极如图1(b)所示。通过在外壳周围预留了一个额外的环形槽,可以将PreG电极轻易地安装在 EEG头带上,如图1(c)所示。
图2:PreG电极与湿电极阻抗性能对比
尽管PreG电极的平均阻抗高于湿电极,但是其最高阻抗不超过100kΩ,如图2(a)中十名受试者的PreG电极和湿电极的平均阻抗所示。此外,PreG电极的阻抗在一定时间内呈下降趋势,说明PreG电极润湿头发和头皮的时间比湿电极长。此外,长发或浓密的头发比短发需要更多的时间来润湿。因此,最好在放置 PreG 电极之前将头发拨开,以降低阻抗和缩短稳定期。阻抗随时间的进一步变化表明,PreG电极可以保持低阻抗至少4小时,满足基本的BCI应用场景,如图2(b)。
图3:水凝胶电极与干电极对比
与硬质干电极相比,水凝胶电极具有良好的弹性和柔韧特性,赋予了被试更舒适的佩戴感觉。如图3(a)所示,左侧水凝胶电极处于1N压力下,中间是重复按压(1N,6s按压,6s松弛)30次后的水凝胶电极,与右侧的原始水凝胶电极相比,没有观察到明显的变形。图3(c)和图3(d)展示了猪皮和水凝胶电极在0.25N的力下2小时后的变形。尽管干电极和水凝胶电极都会在猪皮上留下压痕,然而得益于水凝胶电极的柔韧性,当它被压在猪皮上时会发生形变增大接触面积,从而有效降低电极受压给头皮带来的压力强度。
图4:实验中所用的基于40个目标刺激接口的SSVEP的BCI系统
为了进一步表征PreG电极的脑电信号提取性能,研究者还对比了PreG电极和湿电极在图4展示的基于40个目标刺激接口的SSVEP的BCI系统中的表现。
图5:PreG电极和湿电极的准确率对比
图6:PreG电极和湿电极功率密度和信噪比对比
SSVEP的实验结果表明PreG电极和湿电极的平均分类正确率和ITR趋势相同,两个电极之间的平均分类正确率 (p = 0.0744) 和ITR (p = 0.066) 没有显着差异。
图7:受试对PreG电极和湿电极的评价对比
通过对受试的问卷调查表明:尽管90%的受试者认为湿电极比PreG电极更舒适, 但是70%的受试者认为PreG电极也很舒适。在综合考虑舒适性和便利性的情况下,80%的受试者倾向于选择PreG电极,因为PreG电极在头发上基本没有残留,问卷结果如图7所示。
人物简介:
裴为华博士,中国科学院半导体研究所研究员,博士生导师。2005年毕业于中科院半导体所,2005-2008年在清华大学生物医学工程系和德国马普微结构与物理研究所做博士后研究。近年来主要通过微纳加和表面功能修饰,研究高灵敏、高信噪比的植入式神经微电极传感阵列器件及脑电电极器件,研究满足生物在体环境下使用的传感器件的制备工艺,探索和开发新的电生理信号传感结构和微加工技术。在国内外发表相关论文50余篇,授权发明专利11项。
(https://people.ucas.ac.cn/~peiweihua)
助力脑机接口发展