脑电信号预处理知识

  脑电信号（EEG）预处理是脑电信号分析中的重要步骤，因为原始EEG数据往往受到多种干扰，如噪声、伪迹（artifact）和电极干扰。通过预处理，能够去除或减少这些干扰，从而提高后续分析的准确性和可靠性。预处理是EEG数据分析的基础，其流程主要包括以下几个关键步骤,如图1：

图1. 脑电预处理流程

1. 带通滤波（Bandpass Filtering）
  带通滤波是EEG预处理中最基本的步骤之一，目的是去除不需要的频率成分，保留对分析有用的频率范围。通常，EEG信号主要集中在0.1到100 Hz之间，不同频段对应着不同的脑电活动：
  δ波（0.5-4 Hz）：与深度睡眠相关，θ波（4-7 Hz）：与记忆和学习有关，α波（8-12 Hz）：与放松状态相关，β波（13-30 Hz）：与警觉、集中注意力有关，γ波（30-100 Hz）：与高级认知活动有关。
  常见的滤波范围是1 Hz到40 Hz（或50 Hz），去除低频漂移（如设备噪声和呼吸伪迹）和高频噪声（如肌肉伪迹和电磁干扰）。同时也要考虑做50Hz的工频滤波。
2. 降采样（Downsampling）
  EEG信号的采样率通常较高，可能达到1000 Hz甚至更高，但实际分析中使用的频率成分往往低于100 Hz。为了减少数据量并提高计算效率，通常会在滤波之后进行降采样。例如，将采样率从1000 Hz降至250 Hz或500 Hz。这可以显著减少数据处理负担，尤其是长时间记录的EEG信号。
3. 伪迹检测与去除（Artifact Detection and Removal）
  EEG信号常常受到伪迹的影响，常见的伪迹包括：
  眼动伪迹：眨眼和眼球运动产生的伪迹，通常集中在1-10 Hz范围内；肌肉伪迹：肌肉活动产生的伪迹，主要影响高频部分（> 30 Hz）；心电伪迹：心脏跳动引起的伪迹，主要出现在低频段（< 1 Hz）；电极伪迹：由于电极松动或接触不良引起的伪迹，通常表现为尖峰或突然的电压跳变。
  伪迹去除方法：
  独立成分分析（ICA，Independent Component Analysis）： ICA是一种常用的伪迹去除方法，通过将混合的EEG信号分解为独立的成分，从而识别并去除伪迹。例如，眼动伪迹或肌电伪迹可以通过检测特定的独立成分加以去除。
  主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）： PCA也可用于去除伪迹，但其效果通常不如ICA显著。PCA通过找出信号中最具方差的成分并去除它们。
  回归方法（Regression Methods）： 回归法通过使用已知伪迹源信号（如眼电图EOG）作为参考信号，回归去除与其相关的信号分量。
4. 参考重置（Re-referencing）
  EEG信号的测量依赖于不同电极之间的电位差，因此信号的参考选择对结果有重要影响。通常使用的参考有：
  双耳参考（Linked Ears Reference）：将左右耳电极作为参考点；平均参考（Average Reference）：将所有电极的平均电位作为参考，适用于多电极EEG系统；特定电极参考：选择某个头皮电极作为参考，如Cz电极。
  通过重新设置参考，可以消除某些电极特定的伪迹，并优化信号的解读。
5. 分段与基线校正（Epoching and Baseline Correction）
  EEG数据通常是连续记录的，但分析时常需要对特定的事件或刺激进行处理，这就需要将连续的EEG信号分段。每个分段称为一个时间窗（epoch），通常会围绕感兴趣的事件（如刺激出现）设置时间窗。
  在分段后，通常进行基线校正，即从每个时间窗中减去基线期的平均电位（通常是事件前的一小段时间）。基线校正能够去除慢波漂移，确保信号与刺激事件的关系更加明确。
7. 伪迹标记与剔除（Artifact Marking and Rejection）
  有时某些伪迹无法完全通过自动化处理去除，这时可以通过视觉检查手动标记伪迹区段。标记后，这些区段可以在后续分析中被剔除，确保数据的有效性和可靠性。
  EEG预处理也面临一些挑战：多源噪声问题：EEG信号极其微弱，容易受到外部干扰如电磁辐射、肌肉活动和眼动的影响。有效的预处理需要综合多种技术，以确保去除伪迹的同时不损害原始信号的有用信息；个体差异性：不同个体的头皮厚度、脑电特性和伪迹模式各不相同，这使得预处理过程难以通用，往往需要针对个体特征进行调整；复杂性与自动化：尽管许多预处理步骤可以自动化完成，但某些步骤，如伪迹剔除，仍需人工干预。这使得EEG预处理流程既复杂又时间消耗。
  EEG预处理是脑电数据分析中不可或缺的一步，其主要目标是消除伪迹、提高信噪比，为后续的特征提取和分类提供可靠的数据基础。常见步骤包括滤波、降采样、伪迹去除、参考重置、分段与基线校正等。预处理的质量直接影响到后续分析的准确性，因此在处理过程中需要仔细选择适当的预处理方法,伪迹识别技巧请见后续贴子。