這裏是 行上行下 ，我是 喵君姐姐 ~
心儀科技為幫助廣大學者更好的了解所學知識如何運用於科研中，在科研中遇到問題如何得到解決等相關問題，開展了“博導帶妳做科研”系列活動。
在往期轉錄中，李紅教授介紹了 如何成為優秀的研究生 。本期，將繼續介紹心儀科技“博導帶妳做科研”系列活動第二期“腦電的現在與未來”。
主講人： 堯德中教授
■ 全國人大代表
■?長江學者特聘教授
■?國家傑出青年科學基金獲得者
■?中國腦電聯盟理事長
■?中國生物醫學工程學會副理事長
■?腦電零參考技術（REST）發明人
■?四川省腦科學與類腦智能研究院院長
本期主要從以下三個部分進行介紹：
1.人類腦電的發現
1924年，Hans Berger發現了人類腦電。直到1929年，他才正式發表人類頭表腦電。此外，Hans Berger首先命名了α波和β波，而且他還是第壹個采用EEG作為腦電圖縮寫的人。
2.腦電的內涵與特點
不管大腦是處於正常的腦功能狀態，或者是腦疾病狀態，只要我們的大腦還在運轉，那麽大腦裏邊就存在神經活動。神經活動會產生電信號，電信號傳播到頭表面，如果在頭表面插上電極，我們就可以觀測到腦電圖。 通過腦電圖可以獲得兩種基本信息：空間分布和時間進程。
腦電的時間分辨率很高，這取決於方差期的采樣率可以非常快。 但是壹般來說，腦電的時間分辨率是毫米級的，腦電可以跟蹤毫米級的大腦功能和疾病事件。
而腦電的空間分辨率有限。 這不是因為電極數不夠，而是腦電信號從大腦傳輸到頭表後，相當於經歷了低通濾波，所以有研究者認為頭表腦電記錄儀的空間分辨率在5mm以上的，實際上這也很難達到，通常腦電的空間分辨率是厘米量級。因此，只能說大概在哪個腦區。
3.腦電中的理論和技術
了解腦電的基本情況後，腦電研究中到底可以研究哪些東西呢？下圖給出了總結。
通過神經活動可以產生地形圖和時間進程。 有地形圖以後，就可以推測大腦的什麽位置存在神經活動，從而實現空間的定位，這稱為腦電的定位問題或者反演問題。相反，如果知道源，來求頭表定位，成為正演。
以前主要做空間定位，現在隨著技術的進步，大家覺得這種定位比較粗糙，人們還想知道大腦裏的回路機制，但是這個難度比較大。另壹方面，根據時間過程，我們可以進行附列變換和小波分析獲得時間頻率的信息，比如小波分析可以獲得“時頻特征”，即在某壹個時間點的頻譜特征。
通過這些腦電結果，可以幫助我們了解大腦的認知過程或者腦疾病，之後能采取調控措施和幹預手段，調控後腦電會發生變化，這樣就可以治療疾病或者提高認知能力。
歸納起來，腦電涉及的技術問題可以用4S表示：stimulus（刺激），sense（感知），sites（空間位置），spectra（原型）。同時，也包括四個科學問題，用4W表示：where，when，what，why。這代表腦電的神經活動事件在大腦的什麽地方，什麽時候，發生了什麽事情以及為什麽發生這個事情。
4.腦電技術的大事件
腦電發生的歷史具體如下圖：
5.誘發腦電ERP的價值
在認知心理學中，早期的行為研究比較看重兩個參數，壹個是準確率（accuracy），壹個是反應時（reaction time）。
ERP應用於心理學時，有人把它成為21世紀的反應時，認為它是認知過程中的更精確刻畫。因為行為研究中的反應時是大腦做出反應後再傳到外周神經，然後手再按鍵反應，比較慢。而通過ERP知道，大腦在什麽時候發生了壹個腦電事件，ERP給出了更精確的腦電事件時間，它可以稱為頭表二維空間中的反應時。
6.腦電EEG的臨床價值
目前主要的兩個應用：壹是癲癇的診斷標準，有腦電異常和行為異常；另壹個是根據不同階段的腦電特征，作為睡眠階段分期的基本依據。
通過上述講解，腦電（ERP/EEG）到底有什麽獨特的地方呢？
第壹，時間分辨率很高（High time resolution）；
第二，腦電測量儀便攜（Portable）；
第三，非常便宜（Very cheap），某些國產的腦電儀三四千塊錢就能買到。
第四，它是神經活動的直接反應（Direct reflection ofneural activity ）；
第五，它是無創的（Noninvasive），它接收的是大腦產生的信號；
第六，局限是空間分辨率低（Limited spatial resolution）。
不管怎麽說，腦電（ERP/EEG）的優勢決定在觀測大腦時它是壹個不可替代的技術。
1.腦電功率譜分析
腦電功率譜分析仍然是腦電應用中最主要的方面。
早在1938年沒有計算機時，grass和gibbs（1938）用機械式的頻率分析手段做出了不同狀態功率譜的差異。閉眼的時候，alpha波非常強；睜眼的時候，alpha波幅度會降下來；睜眼閱讀時，alpha波幅度更低。alpha波可以認為是大腦放松狀態的參數，伴隨著認知任務逐漸降低。基於功率譜分析，可以衍生定量許多參數。
但是，功率譜分析受到參考電級的分析非常明顯。
下圖是功率譜分析的結果， alpha波被分成了兩個頻段（7.5~9.5Hz，10.0~12.5Hz）。用左耳（Left ear）參考，功率譜偏向右端。用連接耳（Linked ears）的時候，功率譜上移，因為耳朵發附近的信號被減去了。用平均參考（AR）的時候，信號往下沈，整個信號部分都變了，真正的結果應該是零參考（REST）。從這可以看出，如果選用的參考電極不合適，得到的結果差異很大。建議大家用零參考，零參考是目前公認的理想參考電極。
2.腦電網絡分析
1）網絡差異可以區分文理科學生
左邊的圖代表閉眼靜息狀態，紅色線條表示文科生連接顯著強於理科生，藍色線條表示理科生連接顯著強於文科生，而藍色線條只有壹條。但是在邏輯運算任務狀態，很多紅色線條變成了藍色線條，這就體現了理科在其中的價值。
2）網絡差異可以預測運行想象腦機接口的能力
腦機接口取決於兩個方面，好的算法和好的被試。
比如運動想象能力，有些被試可以達到100%，而有些被試只能達到隨機水平50%，究竟是什麽原因導致了這種差異？我們可以很簡單地說，腦袋不壹樣，那到底是什麽不壹樣，我們可以從大腦發出的腦電信號看是否壹樣。經過研究發現，腦電腦網絡的效率可以預測被試的運動想象能力，網絡效率越高，被試的運動想象能力越強。
3）腦網絡分析受參考電極的影響
同壹組數據在零參考網絡和在其他參考網絡下會不壹樣，只有零參考網絡的時候和真正的網絡是壹致的，這再次告訴我們參考電極是非常重要。
4）腦電網絡分析受偽跡幹擾影響
腦網絡分析受噪音影響較大，但是如果有比較好的方法，也可以得到比較好的結果。
3.誘發腦電差異波分 析
1）差異波分析是誘發腦電研究中的常用方法
比如正常人和精神病人的差異波有所不同，在心理學研究中差異波分析非常有用。
2）差異波分析受參考電極的影響
同時給被試視覺刺激和聽覺刺激，壹種情況是讓被試只註意視覺刺激，另壹種情況是讓被試只註意聽覺刺激。
這兩種情況下差異波的分布，用連接耳（LM）做參考電極時，差異波主要在額葉；用平均參考（AR）做參考電極時，差異波在額葉和枕葉都有；但是用零參考（REST），差異波在枕葉。
同壹個實驗，選用的參考電極不同，得到了三種結果。結合差異波在大腦皮層的源分布，發現零參考的結果是正確的。
4.腦電成像分析
腦電研究的重要壹面是想知道，頭表面觀察到的現象究竟是大腦什麽區域發生的。從大腦表層去找大腦裏面發生的事情就稱為腦電逆問題，這個問題在數學和物理上是壹個非唯壹問題，也就是說，同樣的頭表腦電在大腦裏面可能有多種情況可以產生相同的頭表腦電。
在心理學和臨床研究中，解決腦電逆問題非唯壹的辦法就是引入各種假設和約束。
5.同步腦電-磁***振成像
磁***振信息可以作為腦電逆問題的約束信息，由此發展了壹些方法，如本征空間最大信息典型相關分析法（emiCCA），優勢是同時獲取腦電-磁***振線性和非線性相關成分。還有磁***振網絡信息約束的腦電逆方法（NESOI）。
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6.開放技術時代
1）EEG/ERP零參考軟件（REST）
現在腦電技術有壹種開放的趨勢，很多方法技術變成了開源軟件，放在網上供大家免費使用。腦電零參考軟件在幾年前就成為了開源軟件，在EEGLAB裏面就可以直接使用REST。
2）同步腦電-磁***振分析技術軟件（NIT）
同步腦電-磁***振分析算法也變成了開源軟件，這個軟件裏面包括三大模塊：基本功能磁***振、基本腦電處理、EEG-fMRI融合模塊。
軟件說明論文：
Dong et al, Frontiers inNeuroinform, 2018.
1.寬頻腦電信息挖掘
國際上非常著名的壹本腦電技術書《lectroencephalography》提到了21世紀的腦電。 書中將0.3Hz到80Hz稱為現在的腦電，而21世紀的腦電要從0-1000Hz ，也就是說， 超低頻（0-0.3Hz）和超高頻（80-1000Hz）的腦電 是我們現在和未來要努力挖掘的信號 ，未來寬頻腦電技術有望在各個領域應用。
2.qEEG2.0
qEEG2.0是基於零參考的多參數定量腦電圖研究和應用。
在計算機出現之前，腦電圖就在進行功率譜分析。計算機出現後，發展應用更多，而這些都可以看做是定量腦電圖。
但是到目前為止，定量腦電圖的使用並不是十分理想，尤其是臨床領域，大部分人用腦電圖仍然是憑眼睛看，極少使用定量腦電圖。這主要是因為定量腦電圖的標準化不夠，采用的處理方式和參考電極沒有統壹標準，導致重測信度不夠。
3.計算神經科學模型
與此同時，腦電的發展方向不止是基於數據的分析，可能未來基於模型的腦電分析會越來越多。如皮層-丘腦-基底節環路模型可以用來檢測全面性癲癇的發作與終止。
4.腦電因果網絡模型
前面講的腦網絡主要是功能網絡，只是說明了兩個電極相關，沒有涉及因果關系。未來的發展方向可能會研究腦電的因果網絡，目前已經有磁***振因果網絡，但是時間分辨率不高，而腦電的時間分辨率較高，所以腦電因果網絡模型會更有價值。
5.雲腦科學浪潮
國際腦科學的發展越來越趨於開放科學，很多數據技術軟件開源。2017年國際上建立了壹個國際腦實驗室，通過雲端合作。未來雲腦科學會逐漸興起，這能很好的將工程師和科學家聯系起來，使得工程師的方法和科學家的問題研究相結合，他們在雲端就可以實現***享合作。
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直播活動主題： 心儀科技“博導帶妳做科研”直播周
直播主講題目： 腦電的現在與未來
主播主講人： 堯德中教授，中國腦電聯盟理事長。中國生物醫學工程學會副理事長，腦電零參考技術（REST）發明人，四川省腦科學與類腦智能研究院院長。
直播主辦方： 上海心儀電子科技有限公司
本期主要講解了腦電技術的內涵、腦電技術的現在和腦電技術的未來，希望能對大家有所幫助！在這裏也十分感謝“心儀科技”的支持以及堯德中教授的講授。
整理/排版：upmer
校對：喵君姐姐