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Kapazitive Elektroden zur Messung bioelektrischer Signale

GND
140198865
Affiliation/Institute
Institut für Elektrische Messtechnik und Grundlagen der Elektrotechnik
Oehler, Martin

Kapazitive Elektroden ermöglichen eine einfache Messung des Elektrokardiogramms (EKG) und Elektroenzephalogramms (EEG). Sie koppeln im Gegensatz zu herkömmlich verwendeten galvanischen Elektroden das Biosignal über einen isolierten kapazitiven Kontakt zum Körper aus. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Charakterisierung des Übertragungsverhaltens dieser kapazitiven Elektroden und der praktischen Anwendung im Bereich der Routine-Diagnostik und spezieller Interface-Systeme am Beispiel des Brain-Computer Interfaces. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte portable EKG-System ermöglicht die Messung mit 15 Elektroden, selbst durch Kleidung hindurch, und verbindet die klassische EKG-Messung mit einem einfachen Zugang zu komplexen räumlichen Darstellungen der Herzaktivität in Form von Body-Surface-Potential-Maps. Das Verfahren wird direkt mit etablierten Verfahren verglichen und anhand realer Patientendaten validiert. Dazu wurden Messungen in klinischer Umgebung durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung der Messungen zwischen kapazitivem und galvanischem Aufbau. Durch die spezielle Anordnung der Elektroden im verwendeten System kann eine deutliche Vereinfachung der EKG-Messung realisiert werden. Die in dieser Arbeit durchgeführte elektrische Charakterisierung der Elektroden und die Beschreibung der Rauschprozesse ermöglicht ein besseres Verständnis der besonders für das EEG benötigten höheren Messempfindlichkeit. Um diese praktisch nachzuweisen, bzw. die Grenzen des Systems aufzuzeigen, wird der Aufbau eines kapazitiven 28-Kanal Helmsystems beschrieben, welches zusammen mit der ebenfalls entwickelten analogen und digitalen Signalverarbeitung EEG-Messungen ermöglicht. Gezeigt werden Messungen der Alpha-Aktivität und visuell evozierter Potentiale. Letztere Signale werden zusätzlich in einem speziellen Aufbau zur Realisierung eines kapazitiven Brain-Computer Interfaces verwendet und damit beispielhaft eine Steuerung eines Modellfahrzeugs demonstriert.

Capacitive electrodes provide an easy access to bioelectric signals in the field of electrocardiography (ECG) and electroencephalography (EEG). They are based on a capacitive coupling between the electrode and the body; in contrast to the conventionally used galvanic electrodes they are isolated from the body. So capacitive electrodes do not require a direct electrical contact to the skin. This work focuses on the characterization of the transfer function and the noise behavior of the capacitive electrodes and the practical application of this measurement in routine diagnosis and specific interface systems, such as Brain-Computer Interfaces. The development of a portable ECG system is described, enabling the measurement of the ECG with 15 electrodes through clothing. This system combines the classical ECG measurement with complex spatial representations of the cardiac activity called body surface potential mapping. The procedure is directly compared with established systems and real patient data are presented. The results show a high correlation between measurements of the capacitive and galvanic system. The special arrangement of electrodes used in the system greatly simplifies the ECG measurement. The electrical characterization of the electrodes and in particular the description of the noise behavior is evaluated for measuring brain activity because the EEG needs a higher sensitivity. To demonstrate this in practice and also show the limitations of this approach, the construction of a capacitive 28-channel EEG helmet is described. In combination with a developed analog and digital signal processing unit, EEG measurements are possible with this helmet. Measurements of alpha activity and visually evoked potentials are presented. These visual evoked potentials are also used in a special system for the implementation of a capacitive Brain-Computer Interface. The control of a RC car is represented to demonstrate the function of this Brain-Computer Interface.

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