引用本文
孟庆桐, 常东明, 曹姗, 胡若晨, 蒋田仔, 左年明. SignBrain: 无线可穿戴脑电采集技术. 自动化学报, 2025, 51(5): 1041−1051 doi: 10.16383/j.aas.c240578
Meng Qing-Tong, Chang Dong-Ming, Cao Shan, Hu Ruo-Chen, Jiang Tian-Zi, Zuo Nian-Ming. Signbrain: Wireless wearable EEG technology. Acta Automatica Sinica, 2025, 51(5): 1041−1051 doi: 10.16383/j.aas.c240578
http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c240578
关键词
SignBrain，脑电，可穿戴，非侵入，脑机接口
摘要
介绍一种自主研发的无线可穿戴非侵入式脑电信号采集技术: SignBrain (型号P). SignBrain设备为爪形结构, 设计符合国际10-20导联标准, 具有18个盐水电极, 配合万向活动抱紧部件, 始终保持电极与头皮紧密接触, 弥补了头型较大、发量较多佩戴使用的问题. 设备不用打导电膏实现“即戴即用”的使用方式, 采集的脑电信号通过低功耗蓝牙实时传输至软件系统, 系统支持在线阻抗检测、Marker同步记录等功能. 同时研发了与设备配套的PC端软件、应用接口以及移动终端(手机、平板电脑等)软件, 能在线、离线、远程查看数据. SignBrain技术已在临床医院及相关单位完成小批量的试用, 通过脑机交互领域中闭眼想象写字实验、高频视觉诱发实验来验证设备的可靠性及稳定性. 关于设备的开发和应用讨论请访问网站: www.SignBrain.cn.
文章导读
近年来, 随着脑机交互、元宇宙概念热度的持续上升, 作为主要的脑机交互技术, 脑电技术备受关注. 脑电采集设备主要分为侵入式和非侵入式两类. 侵入式设备通过手术将微电极阵列植入大脑内部, 能够提供高精度、高信噪比的脑电信号, 但也伴随着手术风险、脑区限制、感染风险和高成本等问题[1]. 相比之下, 非侵入式设备则通过将电极放置在头皮表面, 避免了手术带来的各种风险和不适, 因此在临床和科研中使用更多.
临床上, 相比于磁共振和功能近红外等设备, 非侵入式脑电采集设备具有操作简便、安全性高、成本较低、信号实时等优势, 不需要复杂的医疗操作经验就可以实现脑电信号的采集, 显著提高了用户的接受度和使用便利性. 国外脑电行业发展较早, 大部分厂商的非侵入脑电设备, 体积、重量及操作流程方面都无法满足便携可穿戴的需求. 尽管近年来本领域陆续有便携非侵入脑电设备推出, 但如何让受试者更加方便、快速地佩戴设备的同时兼顾脑电信号采集的质量一直是不断优化的方向.
本团队自主研制的非侵入式穿戴脑电设备(以下简称SignBrain设备, 型号P)在实验人员接受培训后, 可在3分钟之内被佩戴及使用(设备快速佩戴的展示视频链接: https://pan.cstcloud.cn/s/uLpXYelIRbI). SignBrain设备采用爪形结构设计, 前端装配有电极的万向抱紧件, 可根据不同人群头型的大小, 自动调节与头皮的接触角度, 减少佩戴设备调整接触阻抗的时间, 提高实验效率. SignBrain设备采用盐水海绵作为导电介质, 提高了使用的便捷性, 佩戴前后无需洗头, 即戴即用. 设备采集的脑电数据经蓝牙发送至上位机软件系统, 在线显示脑电波形及实时接触阻抗, 并可随时离线存储或上传至远端服务器进行查看.
SignBrain设备参照JJG1043-2008[2](脑电图机检定规程)和GB 9706.226-2021[3](医用电气设备 第2-26部分: 脑电图机的基本安全和基本性能专用要求)等标准, 已通过国家食品药品监督管理局天津医疗器械质量监督检测中心的性能指标检测和安全性检测(图1), 信号噪声小于等于1 μV, 共模抑制比为111 dB, 能够有效抑制共模噪声和干扰, 提高信号的清晰度和稳定性.
图 1 SignBrain设备性能检测报告
设备已在多家医院及相关单位完成小批量的实验测试, 并通过两个脑机交互范式——高频视觉诱发和想象写字实验验证了信号的高精度和实时性, 具体实验及数据将在下文中详细介绍.
图 2 设备主干结构
图 3 16通道SignBrain设备导联位置排布图
本文介绍了团队自主研发的SignBrain可穿戴脑电设备的特点和优势. SignBrain设备轻巧便携, 爪形结构设计确保电极始终贴合头皮, 信号稳定, 使用盐水电极便于在各种场景快速佩戴. 设备具有高信噪比和低噪声, 并在想象字母范式和视觉诱发实验中验证了信号质量, 为后续研究脑电活动信号变化提供了可靠技术支持. 该设备针对快速可穿戴用途设计, 同时脑电性能和安全性均通过医疗级检验, 可在临床疾病诊断、脑机交互、特殊场景的脑认知检测, 以及特殊移动场景下实现快速应用. 关于设备的开发和应用的讨论网站: www. SignBrain.cn, 欢迎访问交流.
作者简介
孟庆桐
中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心工程师. 主要研究方向为脑信号检测和神经调控硬件系统研发.E-mail: qingtong.meng@ia.ac.cn
常东明
中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心工程师. 主要研究方向为脑信号检测, 软件研发和脑电分析算法设计.E-mail: dongming.chang@ia.ac.cn
曹姗
中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心工程师. 主要研究方向为嵌入式系统, 脑电设备研发. E-mail: shan.cao@ia.ac.cn
胡若晨
中国科学院自动化研究所助理研究员. 主要研究方向为视觉脑−机接口和脑电信号编解码算法. E-mail: ruochen.hu@ia.ac.cn
蒋田仔
中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心教授. 主要研究方向为脑影像分析, 脑网络组, 数字孪生脑临床应用. E-mail: jiangtz@nlpr.ia.ac.cn
左年明
中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心教授. 主要研究方向为可穿戴脑机接口应用. 本文通信作者.E-mail: nmzuo@nlpr.ia.ac.cn
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