Over the past 15 years productive BCI research programs have arisen. Current mainstream EEG electrode setups permit efficient recordings but most of electrodes has the disadventages of need for skin preparation and gel application to correctly record signals. The new gel-free probe was adapted for EEG recording and it can be fixed to the scalp with the micro needle without neuro-gel. It use standard EEG cap for wearing electrodes on scalp so it is compatible with standard EEG electrodes. A comparison between electrode characteristics is achieved by performing simultaneous recordings with the gel electrodes and gel-free probe placed in parallel scalp positions on the same anatomical regions. The quality of EEG recordings for all two types of experimental conditions is similar for gel-electrodes and gel-free probe. Subjects also reported not having special tactile sensations associated with wearing of gel-free probes. According to our results, it is expected that gel-free probe can be adapted to BCI, BMI(Brain Machine Interface), HMI(Human Machine Interface) because of its simple application and comfortable wearing process.
The scalp is skin tissue for skull-protection and roots for hair growth. Therefore continuous monitoring of scalp condition is essential for hair management. However, the equipments for existent are inconvenient to use because of focus tremor and external factors(Hair Gel, Wax, accessories and so on). Furthermore there is a problem to use an expensive optical devices like CCD (Charge Coupled Device) camera or lens of 200 - 1000 magnification. It causes a difficulty of using those equipment. We design the special electrode(length 5.65mm, diameter 0.8mm of needle shape) and the impedance system(1kHz, 78uA). Tn this paper, we can measure scalp impedance with our system. Moreover, we find the possibility of classifying scalp condition with measured impedance values. For the classification of scalp condition, we used ARAMO-TS as an imaging system. In conclusion, the problem of existent devices could be improved using these method. It also has a benefit of continuous monitoring of scalp condition.
Accurate electroencephalography (EEG) forward calculation is of importance for the accurate estimation of neuronal electrical sources. Conventional studies concerning the EEG forward problems have investigated various factors influencing the forward solution accuracy, e.g. tissue conductivity values in head compartments, anisotropic conductivity distribution of a head model, tessellation patterns of boundary element models, the number of elements used for boundary/finite element method (BEM/FEM), and so on. In the present paper, we investigated the influence of modeling errors in the boundary element volume conductor models upon the accuracy of the EEG forward solutions. From our simulation results, we could confirm that accurate construction of boundary element models is one of the key factors in obtaining accurate EEG forward solutions from BEM. Among three boundaries (scalp, outer skull, and inner skull boundary), the solution errors originated from the modeling error in the scalp boundary were most significant. We found that the nonuniform error distribution on the scalp surface is closely related to the electrode configuration and the error distributions on the outer and inner skull boundaries have statistically meaningful similarity to the curvature distributions of the boundary surfaces. Our simulation results also demonstrated that the accumulation of small modeling errors could lead to considerable errors in the EEG source localization. It is expected that our finding can be a useful reference in generating boundary element head models.
Journal of the Korean Academy of Clinical Electrophysiology
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v.11
no.1
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pp.31-38
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2013
Purpose : This study was to identify the effect of cognitive reaction following inactive electrode placement when applying anodal transcranial direct current stimulation over the primary motor cortex. Methods : For this study a total of 28 stroke patients participated. Before applying transcranial direct current stimulation, cognitive reaction was measured (P300 of event related potential, cognitive reaction time), and subjects were randomly assigned to two group. Transcranial direct current stimulation was applied to the scalp with an intensity of $0.04mA/cm^2$ for 15 minutes. All subjects were given an anode transcranial direct current stimulation over the primary motor area and inactive electrodes over the deltoid muscle (group I) and supra-orbital area (group II). Cognitive reactions were measured after applying transcranial direct current stimulation. Results : For this study a total of 28 stroke patients participated. Before applying transcranial direct current stimulation, cognitive reaction was measured (P300 of event related potential, cognitive reaction time), and subjects were randomly assigned to two group. Transcranial direct current stimulation was applied to the scalp with an intensity of $0.04mA/cm^2$ for 15 minutes. All subjects were given an anode transcranial direct current stimulation over the primary motor area and inactive electrodes over the deltoid muscle (group I) and supra-orbital area (group II). Cognitive reactions were measured after applying transcranial direct current stimulation. Conclusion : Thus transcranial direct current stimulation on the primary motor area may help cognitive reaction regardless of inactive electrode placement.
Although somatosensory evoked potentials(SSEPs) have been utilized as the useful diagnostic tools in evaluating the wide variety of pathological conditions, such as focal lesions affecting the somatosensory pathways, demyelinating diseases, and detecting the clinically occult abnormality, their neural generators is still considerably uncertain. To appreciate the basis for uncertainties about the origins of SSEPs, consider criteria that must be met to establish a causal relationship between activity in a neural structure and a spine/ scalp-recorded potential. Electrode locations and channel derivations for SSEPs recordings are based on two principles:(1) the waveforms are best recorded from electrode sites on the body surface closest to the presumed generator sources along the somatosensory pathways, and(2) studies of the potential-field distribution of each waveform of interest dictate the best techniques to be used. In this article, authors will describe followings focused on ;(1) the concepts of near field potentials(NFPs) and far field potentials(FFPs) - the voltage of NFPs is highly dependent upon recording electrode position, FFPs are unlike NFPs in that they are widely distributed, their latencies and amplitudes are independent of recording electrode.(2) appropriate montage settings to detect the significant potentials in the median nerve and posterior tibial nerve SSEPs(3) neural generators of various potentials(P9, N13, P14, N18, N20, P37) and their clinical significance in interpretating the results of SSEPs. Especially, Characteristics of N18(longduration, small superimposed inflection) suggested that N18 is a complex wave with multiple generators including brainstem structures and thalamic nuclei. And N18 might be used as the parameter of braindeath. Precise understanding on these facts provide an adequate basis utilizing SSEPs for numerous clinical purposes.
The alcoholic neuropathies developed in approximately 34% of chronic alcoholics and the sexual dysfunction had been experienced in 8-54% of male alcoholics(Schiavi 1990). The aims of this study were to identify the prevalence of subclinical polyneuropathies and sexual disorders in alcohol dependence, and to evaluate the association between them. The nerve conduction velocity(NCV), electromyography(EMG), and pudendal somatosensory evoked potentials(SEPs) were tested for the male alcoholics(N=34) and controls(N=17 for NCV & EMG, N=25 for pudendal SEPs). The pudendal SEPs were measured by the following procedures, in which we stimulated the dorsal nerve of penis attached by the ring electrode(stimulus intensity, three times of threshold : stimulus rate, 1-4.7Hz : stimulus duration, 0.1 or 0.2msec), and recorded at the scalp(active electrode, 2cm behind Cz : reference electrode, Fz). The NCV and EMG detected signs of peripheral neuropathies in 79.4% of alcoholics. Among the alcoholics, 64.7% were abnormal on the pudendal SEPs. Among the alcoholics who revealed abnormality on EMG and NCV, 81.4% were abnormal on the pudendal SEPs, in which 51.9% were not responded. The P1 latencies of pudendal SEPs on neuropathic alcoholics were significantly delayed(p<0.05) than non-neuropathic alcoholics. There was a relative correlation between peripheral neuropathies and sexual disorders in the alcoholics. The prevalence of subclinical neuropathies and sexual disorders seemed to be much higher in alcohol dependence than expectation, and these two problems were relatively correlated, and our results suggested that the peripheral polyneuropathies were one of the prerequisites of sexual disorders.
Electroencephalography (EEG) is a test that diagnoses epilepsy and measures brain function. During EEG, the space between the electrode and the skin is filled with a conductive paste to reduce the impedance between the electrode and the scalp, which helps measure the EEG signals. This study compared the artifacts of the two representative conductive pastes (Ten20 and Elefix). The artifacts, noise, and satisfaction were surveyed after using the two conductive pastes. The two conductive pastes had similar artifacts and noise, but the survey results showed that the Elefix conductive paste had better satisfaction and adhesion. This result may be explained by the imprinting effect according to the experience of using the Elefix conductive paste first in the EEG class. Hence, further research is needed.
Shin, Hyun Chul;Park, Yong Gou;Lee, Bae Hwan;Ryou, Jae Wook;Zhao, Chun Zhi;Chung, Sang Sup
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.30
no.7
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pp.831-841
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2001
Objective : Somatosensory evoked potentials(SSEPs) have been used widely both experimentally and clinically to monitor the function of central nervous system and peripheral nervous system. Studies of SSEPs have reported the various recording techniques and patterns of SSEP. The previous SSEP studies used scalp recording electrodes, showed mean vector potentials which included relatively constant brainstem potentials(far-field potentials) and unstable thalamocortical pathway potentials(near-field potentials). Even in invasive SSEP recording methods, thalamocortical potentials were variable according to the kinds, depths, and distance of two electrodes. So they were regarded improper method for monitoring of upper level of brainstem. The present study was conducted to investigate the characteristics of somatosensory evoked field potentials(SSEFPs) of the cerebral cortex that evoked by hindlimb stimulation using ball electrode and the pathways of SSEFP by recording the potentials simultaneously in the cortex, VPL nucleus of thalamus, and nucleus gracilis. Methods : In the first experiment, a specially designed recording electrode was inserted into the cerebral cortex perpendicular to the cortical surface in order to recording the constant cortical field potentials and SSEFPs mapped from different areas of somatosensory cortex were analyzed. In the second experiment, SSEPs were recorded in the ipsilateral nucleus gracilis, the contralateral ventroposterolateral thalamic nucleus(VPL), and the cerebral cortex along the conduction pathway of somatosensory information. Results : In the first experiment, we could constantly obtain the SSEFPs in cerebral cortex following the transcutaneous electrical stimulation of the hind limb, and it revealed that the first large positive and following negative waves were largest at the 2mm posterior and 2mm lateral to the bregma in the contralateral somatosensory cortex. The second experiment showed that the SSEPs were conducted by way of posterior column somatosensory pathway and thalamocortical pathway and that specific patterns of the SSEPs were recorded from the nucleus gracilis, VPL, and cerebral cortex. Conclusion : The specially designed recording electrode was found to be very useful in recording the localized SSEFPs and the transcutaneous electrical stimulation using ball electrode was effective in evoking SSEPs. The characteristic shapes, latencies, and conduction velocities of each potentials are expected to be used the fundamental data for the future study of brain functions, including the hydrocephalus model, middle cerebral artery ischemia model, and so forth.
In this paper, the new architecture of seizure prediction using CNN and LSTM and DWT was presented. In the proposed architecture, EEG data was labeled into a preictal and interictal section, and DWT was adopted to the preprocessing process to apply the characteristics of the time and frequency domain of the processed EEG signal. Also, CNN was applied to extract the spatial characteristics of each electrode used for EEG measurement, and LSTM neural network was applied to verify the logical order of the preictal section. The learning of the proposed architecture utilizes the CHB-MIT Scalp EEG dataset, and the sliding window technique is applied to balance the dataset between the number of interictal sections and the number of preictal sections. As a result of the simulation of the proposed architecture, a sensitivity of 81.22% and an FPR of 0.174 were obtained.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.3
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pp.199-203
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2016
A brain-computer interface or BCI provides an alternative method for acting on the world. Brain signals can be recorded from the electrical activity along the scalp using an electrode cap. By analyzing the EEG, it is possible to determine whether a person is thinking about his/her hand or foot movement and this information can be transferred to a machine and then translated into commands. However, we do not know which information relates to motor imagery and which channel is good for extracting features. A general approach is to use all electronic channels to analyze the EEG signals, but this causes many problems, such as overfitting and problems removing noisy and artificial signals. To overcome these problems, in this paper we used a new optimization method called the Fruit Fly optimization algorithm (FOA) to select the best channels and then combine them with CSP method to extract features to improve the classification accuracy by linear discriminant analysis. We also used particle swarm optimization (PSO) and a genetic algorithm (GA) to select the optimal EEG channel and compared the performance with that of the FOA algorithm. The results show that for some subjects, the FOA algorithm is a better method for selecting the optimal EEG channel in a short time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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