สารบัญ:
2025 ผู้เขียน: John Day | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2025-01-23 15:12
คลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) เป็นอุปกรณ์ที่ใช้ในการวัดการทำงานของสมองด้วยไฟฟ้าของวัตถุ การทดสอบเหล่านี้มีประโยชน์มากในการวินิจฉัยความผิดปกติของสมองต่างๆ เมื่อพยายามสร้าง EEG มีพารามิเตอร์ต่างๆ ที่ต้องคำนึงถึงก่อนสร้างวงจรการทำงาน สิ่งหนึ่งที่เกี่ยวกับการพยายามอ่านกิจกรรมของสมองจากหนังศีรษะคือมีแรงดันไฟฟ้าที่น้อยมากที่สามารถอ่านได้จริง ช่วงปกติสำหรับคลื่นสมองของผู้ใหญ่คือตั้งแต่ 10 uV ถึง 100 uV เนื่องจากแรงดันไฟฟ้าอินพุตขนาดเล็กดังกล่าว จะต้องมีการขยายสัญญาณขนาดใหญ่ที่เอาต์พุตทั้งหมดของวงจร โดยควรมากกว่า 10, 000 เท่าของอินพุต อีกสิ่งหนึ่งที่ต้องคำนึงถึงในขณะที่สร้าง EEG คือคลื่นทั่วไปที่เราส่งออกมีช่วงตั้งแต่ 1 Hz ถึง 60 Hz เมื่อทราบสิ่งนี้แล้ว จะต้องมีตัวกรองต่างๆ ที่จะลดความถี่ที่ไม่ต้องการภายนอกแบนด์วิดท์
เสบียง
-LM741 เครื่องขยายเสียงปฏิบัติการ (4)
ตัวต้านทาน -8.2 kOhm (3)
ตัวต้านทาน -820 โอห์ม (3)
ตัวต้านทาน -100 โอห์ม (3)
-15 kOhm ตัวต้านทาน (3)
ตัวต้านทาน -27 kOhm (4)
ตัวเก็บประจุ -0.1 ยูเอฟ (3)
ตัวเก็บประจุ -100 ยูเอฟ (1)
-เขียงหั่นขนม (1)
-Arduino ไมโครคอนโทรลเลอร์ (1)
แบตเตอรี่ -9V (2)
ขั้นตอนที่ 1: เครื่องมือขยายสัญญาณ
ขั้นตอนแรกในการสร้าง EEG คือการสร้างเครื่องขยายสัญญาณเครื่องมือวัด (INA) ของคุณเอง ซึ่งสามารถใช้เพื่อรับสัญญาณสองแบบที่แตกต่างกัน และส่งสัญญาณที่ขยายออกมา แรงบันดาลใจสำหรับ INA นี้มาจาก LT1101 ซึ่งเป็นแอมพลิฟายเออร์เครื่องมือวัดทั่วไปที่ใช้ในการแยกสัญญาณ คุณสามารถสร้าง INA โดยใช้อัตราส่วนต่างๆ ที่ระบุในแผนภาพวงจรด้านบนโดยใช้แอมพลิฟายเออร์สำหรับการดำเนินงาน LM741 จำนวน 2 ตัว อย่างไรก็ตาม คุณสามารถใช้รูปแบบต่างๆ ของอัตราส่วนเหล่านี้ และยังคงได้ผลลัพธ์เหมือนเดิมหากอัตราส่วนนั้นใกล้เคียงกัน สำหรับวงจรนี้ เราขอแนะนำให้คุณใช้ตัวต้านทาน 100 โอห์มสำหรับตัวต้านทาน R ตัวต้านทาน 820 โอห์มสำหรับ 9R และตัวต้านทาน 8.2 kOhm สำหรับ 90R การใช้แบตเตอรี่ 9V ของคุณ คุณจะสามารถจ่ายไฟให้กับแอมพลิฟายเออร์ในการดำเนินงานได้ โดยการตั้งค่าแบตเตอรี่ 9V หนึ่งก้อนเพื่อจ่ายไฟให้กับพิน V+ และแบตเตอรี่ 9V อีกก้อนเพื่อให้ป้อน -9V ลงในพิน V แอมพลิฟายเออร์เครื่องมือวัดนี้ควรให้คุณได้ 100
ขั้นตอนที่ 2: การกรอง
เมื่อบันทึกสัญญาณทางชีวภาพ สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงช่วงที่คุณสนใจและแหล่งที่มาของสัญญาณรบกวนที่อาจเกิดขึ้น ตัวกรองสามารถช่วยแก้ปัญหานี้ได้ สำหรับการออกแบบวงจรนี้ จะใช้ตัวกรองแบนด์พาสตามด้วยตัวกรองรอยบากแบบแอ็คทีฟเพื่อให้ได้สิ่งนี้ ส่วนแรกของขั้นตอนนี้ประกอบด้วยตัวกรองความถี่สูงและตัวกรองความถี่ต่ำ ค่าสำหรับตัวกรองนี้ใช้สำหรับช่วงความถี่ตั้งแต่ 0.1Hz ถึง 55Hz ซึ่งมีช่วงความถี่สัญญาณ EEG ที่น่าสนใจ ทำหน้าที่กรองสัญญาณที่มาจากนอกช่วงความต้องการ จากนั้นผู้ติดตามแรงดันไฟฟ้าจะนั่งหลังจากวงดนตรีผ่านก่อนตัวกรองรอยเพื่อให้แน่ใจว่าแรงดันเอาต์พุตไปยังตัวกรองรอยบากมีอิมพีแดนซ์ต่ำ ตัวกรองรอยถูกตั้งค่าให้กรองสัญญาณรบกวนที่ 60Hz โดยมีสัญญาณลดลงอย่างน้อย -20dB เนื่องจากการบิดเบือนของสัญญาณรบกวนขนาดใหญ่ที่ความถี่ ในที่สุดก็มีผู้ติดตามแรงดันไฟฟ้าอีกตัวหนึ่งเพื่อทำให้ขั้นตอนนี้สมบูรณ์
ขั้นตอนที่ 3: แอมพลิฟายเออร์การดำเนินงานที่ไม่กลับด้าน
ขั้นตอนสุดท้ายของวงจรนี้ประกอบด้วยแอมพลิฟายเออร์ที่ไม่กลับด้านเพื่อเพิ่มสัญญาณกรองไปยังช่วง 1-2V โดยมีอัตราขยายประมาณ 99 เนื่องจากความแรงของสัญญาณอินพุตที่น้อยมากจากคลื่นสมอง ระยะสุดท้ายนี้คือ จำเป็นเพื่อให้ได้รูปคลื่นสัญญาณเอาท์พุตที่ง่ายต่อการแสดงและทำความเข้าใจเมื่อเปรียบเทียบกับเสียงรบกวนรอบข้างที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ ควรสังเกตด้วยว่า DC offset จากแอมพลิฟายเออร์ที่ไม่กลับด้านเป็นเรื่องปกติ และควรพิจารณาเมื่อวิเคราะห์และแสดงเอาต์พุตสุดท้าย
ขั้นตอนที่ 4: การแปลงอนาล็อกเป็นดิจิทัล
เมื่อวงจรทั้งหมดเสร็จสิ้น สัญญาณแอนะล็อกที่เราขยายทั่วทั้งวงจรจะต้องถูกแปลงเป็นดิจิทัล โชคดีที่ถ้าคุณใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ Arduino มีตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอล (ADC) อยู่แล้ว ความสามารถในการส่งออกวงจรของคุณไปยังพินอะนาล็อกทั้งหกตัวที่สร้างไว้ใน Arduino คุณสามารถเข้ารหัสออสซิลโลสโคปบนไมโครคอนโทรลเลอร์ได้ ในโค้ดที่แสดงด้านบน เราใช้พินอะนาล็อก A0 เพื่ออ่านรูปคลื่นแอนะล็อกและแปลงเป็นเอาต์พุตดิจิทัล นอกจากนี้ เพื่อให้อ่านง่ายขึ้น คุณควรแปลงแรงดันไฟฟ้าจากช่วง 0 - 1023 เป็นช่วง 0V ถึง 5V
แนะนำ:
Automated ECG- BME 305 Final Project เครดิตพิเศษ: 7 ขั้นตอน
Automated ECG- BME 305 Final Project Extra Credit: คลื่นไฟฟ้าหัวใจ (ECG หรือ EKG) ใช้เพื่อวัดสัญญาณไฟฟ้าที่เกิดจากการเต้นของหัวใจ และมีบทบาทสำคัญในการวินิจฉัยและการพยากรณ์โรคหลอดเลือดหัวใจ ข้อมูลบางส่วนที่ได้รับจาก ECG รวมถึงจังหวะ
การออกแบบเกมในการสะบัดใน 5 ขั้นตอน: 5 ขั้นตอน
การออกแบบเกมในการสะบัดใน 5 ขั้นตอน: การตวัดเป็นวิธีง่ายๆ ในการสร้างเกม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกมปริศนา นิยายภาพ หรือเกมผจญภัย
EEG AD8232 เฟส 2: 5 ขั้นตอน (พร้อมรูปภาพ)
EEG AD8232 ระยะที่ 2: ดังนั้น Lazy Old Geek (LOG) นี้จึงสร้าง EEG:https://www.instructables.com/id/EEG-AD8232-Phase-…ดูเหมือนว่าจะใช้ได้ แต่มีสิ่งหนึ่งที่ฉันไม่ทำ ไม่ชอบที่มันถูกผูกไว้กับคอมพิวเตอร์ ฉันใช้สิ่งนั้นเป็นข้ออ้างที่จะไม่ทำการทดสอบใดๆ อีกอย่าง
โครงการแซนด์บ็อกซ์ BME 60B: 6 ขั้นตอน
โครงการแซนด์บ็อกซ์ BME 60B: โครงการแซนด์บ็อกซ์ของเรามีเป้าหมายเพื่อช่วยนักวิจัยด้านชีววิทยาวิเคราะห์ตัวอย่างเซลล์และค้นหาสภาวะของเซลล์ หลังจากที่ผู้ใช้ป้อนรูปภาพของตัวอย่างเซลล์ โค้ดของเราจะประมวลผลรูปภาพเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการนับเซลล์
จอภาพโฟกัส EEG แบบใช้มือถือ: 32 ขั้นตอน
จอภาพโฟกัส EEG แบบใช้มือถือ: ชีวิตในวิทยาลัยต้องการโฟกัสสำหรับชั้นเรียน การบ้าน และโครงการต่างๆ นักเรียนหลายคนพบว่าการจดจ่อในช่วงเวลาเหล่านี้ทำได้ยาก ด้วยเหตุนี้การเฝ้าสังเกตและทำความเข้าใจความสามารถในการโฟกัสของคุณจึงมีความสำคัญมาก เราได้สร้างอุปกรณ์ไบโอเซนเซอร์ที่วัดคุณ