第一章 緒論
一、研究背景與動機
目前腦波訊號的開發受到多人的研究和重視，不管在醫療或是娛樂的應用上，
前提都需要做擷取腦波的訊號，在測量腦波時，由於腦中的電壓訊號僅僅幾微伏，
為了方便觀察會將收到的電壓訊號放大，因此會更容易接受到外界的干擾，這些干 擾訊號目前被稱為Artifact，本篇的目的在如何將這些干擾訊號與正常波做到分類，
以便我們使用這些訊號做於其他應用。目前臨床使用的腦波機是將表面電極測得的 電位放大百萬倍後再加以處理。至今腦波的應用到很多方面上，不管在醫療或是娛 樂上都有許多相關的產品，一般市面上有簡易的頭戴式腦波儀器一至八個通道，不 過醫療上的需求要更加的精確，所以在電極位置上使用多通道的設置，多至28、32、
64 或者更多，這些通道位置以國際的 10-20 系統作根據(如下圖一)，奇數為左偶數 為右個別以部位的英文單字第一個字做為位置名稱。
圖一 10-20 國際電極位置
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目前在一些疾病主要是用腦電圖來做診斷例如癲癇。在測量腦波訊號的方式中，有 侵入式、半侵入式和非侵入式的測量方法，而侵入式的方式是以電極植入腦體的灰質層 得以量測，測得的訊號效果很好但就現在的受測者來說較為不人道也不太被接受；半侵 入式以電極植入灰質層和頭皮之間，在病情較為嚴重的病人會以這種方式進行量測；非 侵入式的測量方式以電極緊貼頭皮表面，黏貼處塗以導電膠以獲得更好的效果，就目前 而言為了避免測試人員對異物植入的顱內的抗拒，非嵌入式的腦波儀器比較能受到大家 的接受，然而在這種情況下擷取腦波時，會有雜訊和干擾訊號的出現，所以需要去除掉 這些干擾訊號避免診斷上的誤判，目前判斷出干擾訊號的方式有兩種，一種是以長時間 累計有經驗的神經科醫師用肉眼判斷另一種則是將多通道的腦波訊號進行訊號分析，例 如盲訊號分析、小波分析、傅立葉轉換…等方式分析資料的特徵，再將這些資料特徵作 為分類參考判定是干擾訊號還是神經訊號，這邊介紹一些本篇紀錄用到的干擾訊號，如 下表一，肌肉訊號，當測量過程中，身體用力、姿勢不好、下顎或頭部用力時，肌肉訊 號干擾波就會混入腦波內，有時會使原來的腦波無法判讀，一般腦波的前置處理，會使 用低通濾波器濾除肌肉訊號干擾波，由於在頻譜上的腦波一般訊號會與肌肉的干擾訊號 互相重疊 ，因此會使低通濾波器在濾掉雜訊，也會同時濾掉一般的腦波訊號。眨眼，當 眼皮呈現開閉的眨眼運動，會產生和這個動作一致的干擾波，閉眼時出現負的，開眼時 則出現正的大波動。眨眼動作大時波幅大，動作小時波幅小。此種干擾波容易出現於額 葉與雙眼的區域，當震幅較大也會影響到中心和頭頂部位，越靠近雙眼，干擾越嚴重，
由於此干擾波頻率小於10Hz ，因此屬於較低頻的雜訊。橫向縱向眼動，當眼球運動所 產生的電位變動會混入腦波內。依眼球運動產生不同的波形的振幅。這種干擾波容易影 響額葉及前顳葉的腦波內，此種干擾波屬於較低頻的慢波。當電極鬆脫或是被其他裝置 訊號干擾到，會產生失真電極的訊號，通常會以 45Hz 或 60Hz 的頻率出現在該電極位 置。
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表一 干擾訊號
肌肉 生理訊號。在身體用力、姿勢不穩、下顎或頭部用力時，肌肉訊號
干擾波就會混入腦波內。
橫向眼動 生理訊號。眼球運動所產生的電位變動會混入腦波內。依眼球運動
會產生不同的波形振幅。
眨眼 生理訊號。眼皮呈現開閉的眨眼運動，會產生和這個動作一致的干
擾波，閉眼時出現負的，開眼時則出現正的大波動。眨眼動作大時 波幅大，動作小時波幅小。
失真電極 當電極安裝不當或是其他機器的磁場干擾，會使電極產生失真的訊
號，通常會以45Hz 或 60Hz 的頻率出現在該電極位置
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腦電圖去除干擾波的方式大致分成兩種，即時去除和離線去除，即時去除就是在測 量腦波的時候，將量化腦波訊號利用演算法計算訊號的複雜度，在評估量化特徵將受到 干擾的訊號消除，即時去除在醫療上可以做到病情產生病變的預測功用，離線去除則是 在擷取腦波再去做一個後續的處理，利用演算法計算資料特徵去做判讀，例如:獨立成分 後的訊號波形(time courses)、頭皮映射地圖(scalp map)、事件相關電位影像(event-related potential image, ERP image)等多種形式的特徵去判斷這段波形是否能作為判斷的標準神 經訊號還是干擾訊號，離線去除在醫療方面是處理病人在醫療後，觀測醫療後續效果的 優良性，或是藥物後產生的變化。
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二、研究目的
在量測腦波時，難免會有干擾波的產生，如何從含有雜訊的腦波訊號中萃取出 有用的神經訊號，要處理這樣的問題並不容易，獨立成分分析是一種依訊號特徵將 訊號源分離出來的方法，本篇將用這種分析法使訊號分成多個獨立成分，在將這些 獨立成分個別以時間域的特徵和空間域上的特徵運算，現在很多文獻中都使用這種 方式來探別干擾訊號，本篇針對文獻中比較常用的特徵變異數分析進行比較干擾訊 號和一般神經訊號的差異，和利用這些特徵在不同的分類器上分類結果的差異。
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三、論文架構
在第一章將會敘述腦波的發現背景和本篇的動機、目的，下一章節中將討論本 研究的主要分析方式獨立成分分析以及探討其他國內外的研究其使用的方法和針對 的類型，第三章將介紹本論文的研究方法，第四章則是以實驗結果圖表示方式的呈 現對於特徵對應於訊號分類的比較，第五章提出最後的結論和未來展望，在最後一 章是參考文獻。
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