Electroencephalography (EEG) is the

Electroencephalography (EEG) is the measurement and
recording of electrical activity from the brain, or ’brain waves’
in layman terms. In this experiment, we use surface EEG (noninvasive)
to record the signals from six locations on the scalp
(Fp1, Fp2, C3, C4, O1, O2) using wet electrodes (Ag/AgCl)
based on the International 10-20 system shown in Fig. 1.
Different regions of the brain (e.g. frontal lobe, occipital lobe,
parietal lobe) control and process different bodily processes,
voluntary and involuntary. Therefore, by placing the EEG
sensors on positions on the scalp covering different regions
of the brain, the observed signals should present certain
differences, reflecting the activities being processed by those
regions. In fact, this is the basic concept behind the use of
EEG to diagnose and monitor certain medical conditions such
as epilepsy, sleeping disorders (e.g. insomnia), or other brainrelated
illnesses like brain tumours.
EEG waveforms are classified according to their frequency,
amplitude, and shape. The conventional categorisation defines
five primary types of EEG wave rhythm, shown in Fig. 2, and
summarised in Table I (E & da Silva F., 1993; Carr, 2001).
Alpha waves (also known as Berger’s wave) were the first
types of ’brain waves’ discovered, introduced in 1924 by Hans
Berger, the inventor of the EEG (Millet, 2002). Alpha waves
originate from the thalamus, which is located close to the
centre of the brain, between the cerebral cortex and midbrain,
as can be seen in Fig. 3. It filters and relays incoming sensory
and motor information from the spinal cord and cranial nerves
to the cerebral cortex, while regulating states of consciousness,
sleep, and alertness (Sherman, 2006; Marieb & Hoehn, 2013;
Steriade & Llin´as, 1988). Hence, alpha rhythm increases
significantly during relaxed but wakeful states characterised
by tranquil effortless alertness (Biocybernaut, 2011), i.e. when
a person is fully conscious but inactive (with the eyes closed).
On the other hand, beta rhythm is prominent during normal
waking consciousness, i.e when a person’s eyes are open
while not doing anything requiring intense concentration.
Considering these two types of wave rhythms, we should be
able to see a change in alpha and beta rhythm with a simple
eyes-closed-eyes-open test, as is conducted in this experiment.
However, whether the subject is sleeping, closing his/her
eyes, or doing a cross-word puzzle, raw EEG signals obtained
Department of Biomedical Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala
Lumpur, Malaysia. e-mail: [e-mail].
(a) Left side view
(b) Superior view
Fig. 1. International 10-20 system, adopted from (“10/20 System Positioning”,
n.d.).
from subjects are not composed of solely alpha or beta waves,
but rather a combination of all of the wave types listed
in Table I. If we intend to analyse specific types of wave
rhythm such as alpha or beta waves, the EEG signals collected
need to be filtered or otherwise similarly processed to extract
these individual ’components’ first, before further analyses
can be performed. Two popular methods are available to us;
by digital filtering, or by Wavelet transform, both of which
can be achieved through MATLAB, which is a high-level
programming language and interactive environment especially
designed for technical computations such as data analysis
(MathWorks, n.d.), perfect for our purposes.

Kết quả (Việt) 1:

Điện não đồ (EEG) là số đo vàghi âm của các hoạt động điện từ não hoặc 'sóng não'trong điều khoản layman. Trong thử nghiệm này, chúng tôi sử dụng bề mặt EEG (noninvasive)để ghi lại các tín hiệu từ sáu địa điểm trên da đầu(Fp1 Fp2, C3, C4, O1, O2) bằng cách sử dụng điện cực ướt (Ag/AgCl)Dựa trên hệ thống quốc tế 10-20 Hiển thị trong hình 1.Các khu vực khác nhau của não bộ (ví dụ như thùy trán, thùy chẩm,Thùy đỉnh) và kiểm soát quá trình cơ thể quá trình khác nhau,tự nguyện và không tự nguyện. Vì vậy, bằng cách đặt EEGbộ cảm biến trên các vị trí trên da đầu bao gồm các khu vực khác nhaucủa bộ não, các tín hiệu quan sát nên trình bày một sốsự khác biệt, phản ánh các hoạt động đang được xử lý bởi những ngườikhu vực. Trong thực tế, đây là khái niệm cơ bản đằng sau việc sử dụng cácEEG để chẩn đoán và theo dõi một số y tế tiết chẳng hạnnhư là bệnh động kinh, ngủ disorders (ví dụ: mất ngủ), hoặc brainrelated khácbệnh như các khối u não.EEG waveforms được phân loại theo tần số của họ,biên độ và hình dạng. Xác định phân loại thông thườngnăm loại chính của EEG sóng nhịp điệu, thể hiện trong hình 2, vàtóm tắt trong bảng I (E & da Silva F., 1993; Carr, 2001).Alpha sóng (còn được gọi là làn sóng Berger's) là người đầu tiêntrong số các loại 'sóng não' phát hiện, giới thiệu vào năm 1924 bởi HansBerger, người phát minh ra EEG (Millet, 2002). Sóng Alphabắt nguồn từ các đồi não nằm ở gần cácTrung tâm của não bộ, giữa vỏ não và não giữa,có thể nhìn thấy trong hình 3. Nó bộ lọc và chuyển tiếp thư đến cảm giácvà các thông tin vận động từ tủy sống và dây thần kinh sọđể vỏ não, trong khi quy định trạng thái của tâm,giấc ngủ và sự tỉnh táo (Sherman, năm 2006; Marieb & Hoehn, năm 2013;Steriade & Llin´as, năm 1988). Do đó, làm tăng nhịp alphađáng kể trong thời gian thoải mái nhưng không thể ngủ kỳ đặc trưngbởi sự tỉnh táo không mệt nhọc yên tĩnh (Biocybernaut, năm 2011), tức là khimột người là hoàn toàn có ý thức nhưng không hoạt động (với đôi mắt khép kín).Mặt khác, nhịp điệu beta là nổi bật trong quá trình bình thườngthức dậy ý thức, tức là khi đôi mắt của một người đang mởtrong khi không làm bất cứ điều gì mà đòi hỏi sự tập trung cường độ cao.Xem xét hai loại sóng nhịp, chúng ta cần phảicó thể thấy một sự thay đổi trong alpha và beta nhịp với một đơn giảnđôi mắt-đóng cửa-đôi mắt-mở kiểm tra, như được thực hiện trong thử nghiệm này.Tuy nhiên, cho dù đối tượng đang ngủ, đóng cửa của mìnhđôi mắt, hoặc làm một trò chơi chữ thập-chữ, nguyên EEG tín hiệu thu đượcVùng của kỹ thuật y sinh, đại học Malaya, 50603 KualaLumpur, Malaysia. e-mail: [e-mail].(a) bên trái bên xem(b) cấp trên xemHình 1. Hệ thống quốc tế 10-20, được thông qua từ ("hệ thống 10/20 vị trí",là n.d.).từ môn học là không bao gồm chỉ alpha hoặc beta sóng,nhưng thay vì một sự kết hợp của tất cả các loại sóng được liệt kêtrong bàn tôi. Nếu chúng tôi có ý định để phân loại cụ thể của làn sóngnhịp điệu như alpha hoặc beta sóng, tín hiệu EEG thu thậpcần phải được lọc hoặc nếu không xử lý tương tự để giải nénCác thành phần' cá nhân' đầu tiên, trước khi tiếp tục phân tíchcó thể được thực hiện. Hai phương pháp phổ biến là có sẵn cho chúng tôi;bằng cách lọc kỹ thuật số, hoặc bằng cách biến đổi bề mặt, cả hai đềucó thể đạt được thông qua MATLAB, mà là một cao cấplập trình ngôn ngữ và môi trường tương tác đặc biệtđược thiết kế cho các tính toán kỹ thuật như phân tích dữ liệu(MathWorks, là n.d.), hoàn hảo cho các mục đích của chúng tôi.

Kết quả (Việt) 2:

Ghi điện não đồ (EEG) là đo và
ghi hoạt động điện từ não, hay "sóng não"
về giáo dân. Trong thí nghiệm này, chúng tôi sử dụng EEG bề mặt (không xâm lấn)
để thu các tín hiệu từ sáu địa điểm trên da đầu
(FP1, FP2, C3, C4, O1, O2) sử dụng các điện ướt (Ag / AgCl)
dựa trên hệ thống quốc tế 10-20 thể hiện trong hình. 1.
vùng khác nhau của não bộ (ví dụ như thùy trán, thùy chẩm,
thùy) kiểm soát và xử lý các quá trình cơ thể khác nhau,
tự nguyện và không tự nguyện. Vì vậy, bằng cách đặt EEG
cảm biến trên các vị trí trên da đầu bao gồm các vùng khác nhau
của não, các tín hiệu quan sát nên trình bày một số
khác biệt, phản ánh các hoạt động đang được xử lý bởi những
khu vực. Trong thực tế, đây là khái niệm cơ bản đằng sau việc sử dụng
điện não đồ để chẩn đoán và theo dõi tình trạng bệnh như
động kinh, rối loạn giấc ngủ (như mất ngủ), hoặc brainrelated khác
bệnh như u não.
Dạng sóng điện não đồ được phân loại theo tần số, họ
biên độ, và hình dạng. Việc phân loại thông thường định nghĩa
năm loại chính của EEG sóng nhịp điệu, thể hiện trong hình. 2, và
tóm tắt trong Bảng I (E & da Silva F., 1993; Carr, 2001).
Alpha sóng (còn được gọi là làn sóng của Berger) là người đầu tiên
loại "sóng não" phát hiện, được giới thiệu vào năm 1924 bởi Hans
Berger, các phát minh của EEG (Millet, 2002). Sóng alpha
nguồn từ đồi thị, mà nằm gần với
trung tâm của não, giữa vỏ não và não giữa,
như có thể thấy trong hình. 3. Nó lọc và chuyển tiếp incoming cảm giác
và vận động thông tin từ tủy sống và các dây thần kinh sọ não
tới vỏ não, trong khi quy định về trạng thái ý thức,
giấc ngủ, và sự tỉnh táo (Sherman, 2006; Marieb & Hoehn năm 2013;
Steriade & Llin'as, 1988). Do đó, alpha nhịp tăng
đáng kể trong các giai đoạn thư giãn nhưng không thể ngủ được đặc trưng
bởi sự tỉnh táo dàng yên tĩnh (Biocybernaut, 2011), tức là khi
một người là hoàn toàn tỉnh táo nhưng không hoạt động (với mắt nhắm lại).
Mặt khác, nhịp beta là nổi bật trong quá trình bình thường
thức dậy ý thức, tức là khi đôi mắt của một người cởi mở
trong khi không làm bất cứ điều gì đòi hỏi tập trung cao độ.
Xét hai loại nhịp sóng, chúng ta sẽ có
thể thấy một sự thay đổi trong alpha và nhịp beta với một đơn giản
kiểm tra mắt khép hờ đôi mắt mở, như được thực hiện trong thí nghiệm này.
Tuy nhiên, cho dù đối tượng đang ngủ, đóng / mình
đôi mắt, hoặc làm một câu đố chéo từ, tín hiệu EEG liệu thu được
cục Kỹ thuật Y sinh, Đại học Malaya, 50.603 Kuala
Lumpur, Malaysia. e-mail:. [e-mail]
(a) xem bên trái
(b) xem Superior
hình. 1. Quốc tế 10-20 hệ thống, được lấy từ ( "10/20 Hệ thống định vị",
nd).
Từ các đối tượng không được bao gồm chỉ alpha hoặc beta sóng,
mà là một sự kết hợp của tất cả các loại sóng được liệt kê
trong Bảng I. Nếu chúng tôi có ý định phân tích cụ thể các loại sóng
nhịp điệu như alpha hoặc beta sóng, tín hiệu EEG thu
cần phải được lọc hoặc tương tự xử lý để trích xuất
những "thành phần" cá đầu tiên, trước khi phân tích thêm
có thể được thực hiện. Hai phương pháp phổ biến là có sẵn cho chúng ta;
bằng cách lọc kỹ thuật số, hoặc bằng phép biến đổi Wavelet, cả hai đều
có thể đạt được thông qua MATLAB, mà là một cấp cao
ngôn ngữ lập trình và môi trường tương tác đặc biệt
được thiết kế cho các tính toán kỹ thuật như phân tích dữ liệu
(MathWorks, nd ), lý tưởng cho mục đích của chúng tôi.