壹 前言 : 人機介面之動作相關腦波之探討 一 研究動機 我們是一群喜歡打籃球的高中生, 今年暑假在搜尋有關美國大學籃球聯賽, 布朗大學比賽精采重播時, 無意間發現了一段視頻, 內容是關於布朗大學研究員在四肢癱瘓的病人腦部植入晶片, 利用人腦的意念透過腦波控制外在的機械手臂, 我們非常的震驚, 沒想

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1 投稿類別 : 生物類 篇名 : 人機介面之動作相關腦波之探討 作者 : 吳宸東 明道高中 高二 6 莊博宇 明道高中 高二 6 劉仲昀 明道高中 高二 6 指導老師 : 廖青軒老師 1

2 壹 前言 : 人機介面之動作相關腦波之探討 一 研究動機 我們是一群喜歡打籃球的高中生, 今年暑假在搜尋有關美國大學籃球聯賽, 布朗大學比賽精采重播時, 無意間發現了一段視頻, 內容是關於布朗大學研究員在四肢癱瘓的病人腦部植入晶片, 利用人腦的意念透過腦波控制外在的機械手臂, 我們非常的震驚, 沒想到這麼科幻的場景, 已經真實的存在世界, 這個視頻引發了我們對這一個研究的好奇, 想要進一步了解人的腦部如何控制四肢肌肉, 於是我們在這個暑假, 主動聯絡了國內相關的研究單位, 前往該實驗室見習, 探討了相關的原理與親自參與實驗觀察 二 研究目的 對於脊椎損傷的病人, 因為疾病的關係造成其腦部的訊號無法經過脊髓傳到四肢, 現在科學家正在發展腦波技術, 幫助病人使用腦波控制機械手臂來完成近乎於正常人的手臂能做到的事, 協助病人生活自理, 而這樣子的腦波技術需要藉由偵測大腦運動皮質動作, 前後頻率的變化, 來判斷意念起始 本研究希望藉由了解此一生理現象, 作為踏入這個研究領域的開始, 訓練發現問題, 解決問題的能力, 並作為未來進一步深入了解人機介面 (Brain Computer Interface) 的基礎 三 研究方法 蒐集正常人執行手腕伸張動作時腦波之紀錄, 並在事後利用傅利葉轉換分析軟 體, 分析腦波的頻率變化 四 研究架構 ( 一 ) 了解基本的腦波名詞及概念 ( 二 ) 了解腦波儀操作方法 ( 三 ) 實際操作腦波儀, 蒐集正常人資料 ( 四 ) 分析結果 ( 五 ) 撰寫小論文 貳 正文 : ( 一 ) 腦波的基本概念與名詞 2

3 腦波是利用腦波儀將人腦皮質表面細胞活動時所產生的電流記錄下來而得到的 圖譜, 是一種非侵入性的生理檢查 ( 出處 : 本圖引用自 圖一 : 腦波範例圖 圖一是腦電圖的基本範例, 每一條線代表腦部一個腦區所產生的腦波, 腦波的數值都是由每一個電極扣除參考電極後所得到的相對電位差, 基準點通常為左右兩邊耳垂, 因為這兩點受到的外界的干擾較少, 每一個人的個別數值與他人的個別數值比較沒有意義, 因為每個人的頭蓋骨硬度不一樣, 所以會有差異性 ( 出處 : 中國醫藥大學神經實驗室研究助理口授 ) 圖二 : 國際標準的 系統, 是腦波電極放置的依據 ;F 代表額葉,C 代表運動皮質,P 代表頂葉,O 代表枕葉,T 代表顳葉, 本圖引用自 320_system_(EEG) 圖二 : 國際標準的 系統圖 3

4 圖二為目前國際通用的 系統, 因為每個人頭的大小不一, 此方法可用來確認每個腦葉的位置 腦波則是利用銀電極在頭皮上方設置許多點並且接到放大器上, 將腦波為弱的訊號放大並傳送到電腦中存為數位資訊 每一個點的數據都由上千個神經元產生, 而神經元之所產生之動作電位有其特別的頻率, 腦波是由許多不同頻率的波所組成 ( 出處 : 中國醫藥大學神經實驗室研究助理口授 ) 節律 (ryhythm): (1). 有固定之頻率 (2). 在大腦表面有固定產生部位 (3). 有特定之反應性 ex: 張眼 閉眼 睡覺 波以頻率區分 : (1).α 波 : 頻率為 8~12Hz (2).Β 波 : 頻率 >=13Hz (3).Θ 波 : 頻率介於 4~7Hz (4)δ 波 : 頻率 <=3Hz (5).k 波 : 額葉 (frontal lobe) 前顳葉 (anterior temporal lobe) 之中及所紀律的 α 波 (6).r 波 : 頻率介於 40~400Hz 之快速波 (7).mu 波 : 位於兩側大腦中央區 (central area) 之 α 波 在分析之前因為記錄腦波時常常會將外界的雜訊 ( 例如肌肉收縮或電磁波 ) 也一併記綠, 我們必須要把我們將不需要的干擾波給刪除 消除干擾波有三種方法 : (1).low-pass( 高頻截頻器 ) ex:30hz 以上的會被過濾 (2).high-pass( 低頻截頻器 )ex:1hz 以下的會被過濾 (3).band-pass( 代通濾波器 ) ex:1~30hz 以外的會被過濾 節頻器的截波( 篩選功能並不是全有全無的嚴格 ), 頻率在節頻器附近的波, 仍然能被部分紀錄到, 只是強度 振福會被截掉一部份, 頻率距截頻器設定值越大的波, 被截掉的部分越多, 紀錄到的振福越小, 頻率距截頻器設定值很遠的波, 可能甚至完全紀錄不到 ( 出處 : 腦波的強度僅為數十微伏特必須放大約一萬倍才能辨認, 往往容易受外界干擾或雜訊影響而有誤差, 參考病例和其他檢查報告也是不可或缺的事情 腦波圖示功能性的神經學檢查, 對於非腦結構性病變引起的腦功能異常, 最有診斷的效果 ex: 癲癇症 老人失智症 病人也可以一段時監測一次來看復原情形, 也可以用來看藥效, 或者是拿來比對病人和正常人的差異 ( 出處 : 中國醫藥大學神經實驗室研究助理口授 ) ( 二 ) 腦波儀操作的方法 4

5 在受試者進行右手腕伸張運動時, 我們利用腦波儀 (ANT system) 記錄了 28 個電極的腦波 (Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, FC3, FCz, FC4, T7, C3, Cz, C4, T8, CP3, CPz, CP4, P7, P3, Pz, P4, P8, O1, Oz, O2, EOG, EMG), 銀電極的放置根據國際的 系統, 雙偶肌電圖電極則放置在右手的饒側伸掌肌, 參考電極放置在雙耳耳垂, 受試者進行 100 次的右手腕伸張運動, 每次間隔十秒, 共約 1000 秒 我們將每個電極的阻抗維持在 5 kω 以下, 在記錄時 sampling rate 設在 1000 Hz, 然後使用線上 Hz band-pass 濾波器 ( 三 ) 實際操作腦波儀, 收集腦波 我們收集了一位 20 歲, 慣用手為右手的男性的腦波, 在實驗前該名受試者清楚被告之所需要接受的檢查方式, 與配合事項, 因腦波為依非侵入性檢查, 安全性非常的高, 一般的不適通常是放置電極前會先使用磨砂膏降低皮膚阻抗, 在實驗前我們清楚告知了這一點, 另外此實驗通過該實驗室所屬機構的倫理委員會審查, 並給予受試者簽屬同意書 腦波的收集方是同第上 ( 四 ) 分析腦波 記錄後, 資料後續分析則是利用 MATLAB 軟體與 EEGLABA, 我們先使用獨立成分分析 (Independent component analysis) 來去除眼動, 之後使用 1-50 Hz band pass 濾波器去除不需要之頻率, 然後將 sampling rate 從 1000Hz 降為 250Hz 使檔案縮小, 便於後續分析 接著我們將利用肌電圖的起始在腦波中設立標記, 將腦波切為肌肉收縮前後各 五秒, 零點則為肌肉收縮 圖三 : 橈側伸掌肌收縮所記錄之肌電圖訊號 橫軸為時間, 零點代表肌肉收縮之起始點 縱軸則為肌肉收縮之強度 圖三 : 肌電訊號圖 5

6 接著我們利用 EEGLAB 中的功能, 快速傅利葉轉換, 將頻譜分開, 接著將 100 次的腦波平均起來得到圖四之動作相關之腦部去同步化 (motor related event related desynchronization) 圖四 : 動作相關之腦部去同步化代表大腦在產生動作時, 動作皮質所產生之 alpha 波與 beta 波之同步化減少現象, 橫軸代表時間, 本圖零點代表, 肌肉收縮時之起使, 顏色代表強度, 縱軸代表頻率, 本圖可看到在動作起始時, 大腦在 alpha 與 beta 腦波產生了去同步化的現象, 此現象代表大腦運動皮質細胞之去連結, 以利特定細胞作用 參 結論 大腦腦波的頻率變化在運動皮質是一個非常有趣的研究, 利用傅利葉轉換, 可以量化動作相關之特定頻率腦波變化, 在人類的大腦通常與運動相關的腦波頻率是 alpha 與 beta 波, 這一個局部運動皮質的變化代表著大腦的整合與訊息的傳遞 (Mark Hallet, 2000), 我們因緣際會發現利用腦波控制機器人的研究, 希望進一步了解探討此現象, 於是, 我們主動尋找國內相關研究單位, 前往中國醫藥大學神經實驗室見習, 了解並實際操作腦波分析, 藉由我們蒐集與分析之資料, 我們了解了大腦運動皮質在執行一個動作時在 alpha 腦波與 beta 腦波會產生一個去同步化的現象, 此一現象是大腦細胞去連結的一個過程, 使得特定的細胞, 如控制手部肌肉的細胞可以跟控制其他肌肉的細胞去連結, 以利手部肌肉個別動作, 這一個大腦生理現象正是人機介面運用腦波來控制機器人之重要依據, 利用此一特徵, 我們可以知道大腦想要進行某項動作, 利用腦波儀提取此特徵來控制機器手臂 經由這次的經驗, 我們不只學到腦波基礎, 與大腦如何控制動作, 在此一過程, 我 們更親身經歷了發現問題之後, 如何了解問題, 尋找資源解決問題的經驗, 這個暑假, 我們學到凡事要有主動積極的研究精神, 這將是我們未來處事及做學問重要的能力 6

7 肆 引註資料 人機介面之動作相關腦波之探討 一 2017 年 1 1 月 6 日取自 二 2017 年 1 1 月 8 日取自 三 2017 年 1 1 月 6 日取自 四 Ann Neurol 2000;47: , Mark Hallet 7

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