Д.В. Журавлев1, А.Н. Голубинский2

1 Воронежский государственный технический университет (г. Воронеж, Россия)
2 Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН (Москва, Россия)
1 ddom1@yandex.ru, 2 annikgol@mail.ru

Постановка проблемы. Разработка альтернативных способов передачи информации на расстояние благодаря быстрому развитию технологий стала актуальной научно-технической задачей в человеко-машинных системах. Один из таких способов – передача управляющих воздействий путем мысленных (воображаемых) команд. Устройствами, обрабатывающими и передающими такие сигналы, являются интерфейсы «мозг-компьютер» асинхронного типа. В силу очень неоднородного состава сигналов электроэнцефалограммы для выделения информативных паттернов используют сложнейший математический аппарат и высокочувствительную аппаратуру регистрации биопотенциалов. Важнейшим начальным уровнем в структуре аппаратуры регистрации являются устройства съема биопотенциалов с головы человека. Так как амплитуда полезного сигнала очень мала (порядка 10 мкВ), а уровень и количество помех велико, то от качества исполнения электродов зависит достоверность и точность работы всей системы интерфейса «мозг-компьютер».

Цель. Провести исследование пассивных резистивно-емкостных электродов; получить обоснование использования именно резистивно-емкостных электродов «сухого» типа в системах интерфейсов «мозг-компьютер».

Результаты. Рассмотрены другие типы пассивных электродов и проведен расчет оптимальных емкостей и сопротивлений переходов «кожа-электрод». Выполнено комплексное исследование на основе имитационного моделирования различных переходов «кожа-электрод». Построены группы амплитудно-частотных характеристик для различных типов электродов. Проведены имитационное моделирование вариантов реализации и оценка характеристик таких электродов для использования в асинхронных интерфейсах «мозг-компьютер» и натурные испытания изготовленных макетов резистивно-емкостных электродов предложенных конструкций.

Практическая значимость. На основании проведенных испытаний подтверждены расчетные данные. Предложены два варианта реализации резистивно-емкостных электродов. Практически и теоретически показана целесообразность использования резистивно-емкостных электродов «штырькового» типа в асинхронных нейрокомпьютерных интерфейсах.

Журавлев Д.В., Голубинский А.Н. Теоретические и практические основы вариантов проектирования пассивных резистивно-емкостных электродов для использования в асинхронных нейрокомпьютерных интерфейсах // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. T. 28. № 7. С. 50−63. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j15604136-202507-06

1. Liu X., Makeyev O., Besio W. Improved Spatial Resolution of Electroencephalogram Using Tripolar Concentric Ring Electrode Sensors. Hindawi Journal of Sensors. V. 2020. Article ID 6269394.
2. Savchuk A. Development of a model of electric impedance in the contact between the skin and a capacitive active electrode when measuring electrocardiogram in combustiology. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2021. V. 2 (5 (110)). Р. 32–38.
3. Tăuţan A.-M., Serdijn W., Mihajlović V., Grundlehner Be., Penders J. Framework for Evaluating EEG Signal Quality of Dry Electrode Recordings. Conference: IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS 2013).
4. Akaya C., Kepceoğlu A. Ag/AgCl electrodes in the EEG/fMRI method in 3T MRI scanner. Eur. Phys. J. Appl. Phys. 2013. V. 64. № 1. P. 10701.
5. Rongrong Wu, Yue Tang, Zhiyu Li, Limin Zhang1, Feng Yan. A novel high input impedance front-end for capacitive biopotential Measurement. Medical & Biological Engineering & Computing. 2018. V. 56. Р. 1343–1355.
6. Yao S., Zhu Y. Nanomaterial-Enabled Dry Electrodes for Electrophysiological Sensing: A Review. JOM. 2016. V. 68. P. 1145–1155.
7. Anthony J. Portelli, Slawomir J. Nasuto Design and Development of Non-Contact Bio-Potential Electrodes for Pervasive Health Monitoring Applications. Biosensors. 2017. 7. 2.
8. Pîslaru-Dănescu L., Stoica V., Telipang., Signal conditioning provided by the sensitive elements of the bioimpedance sensors. Electrotehnica, Electronica, Automatica (EEA). 2021. V. 69. № 1. Р. 55–62.
9. Ramon Pallàs, Areny Yan. Comments on «A novel high input impedance front-end for capacitive biopotential measurement». Medical & Biological Engineering & Computing. 2020. V. 58. Р. 267–269.
10. Rymarczyk T., Niderla K., Kania K., Maj M., Nita P. Wearable sensor for biopotential measurements of patients' health monitoring. Przegląd elektrotechniczny. 2020. V. 1(9). P. 101–104.
11. А. с. SU1326242A1 СССР. № 3961248/28-14. Матричный электрод для электроэнцефалографии: / В.П. Тычина, А.П. Нечаев, Ю.В. Чеглаков. 1985.
12. Патент на пол. модель RU182738U1 Рос. Федерация. № 2018108624. Сухой активный электрод для нейрокомпьютерного интерфейса / В.А. Конышев. 2018.
13. Damalerio R.B., Lim R., Gao Y., Zhang T.-T., Cheng M.-Y. Development of Low-Contact- Impedance Dry Electrodes for Electroencephalogram Signal Acquisition. Sensors. 2023. V. 23(9). Р. 4453.
14. Brian Erickson, Ryan Rich, Sneha Shankar, Brian Kim, Nicolette Driscoll, Georgios Mentzelopoulos, Guadalupe Fernandez-Nuñez, Flavia Vitale, John D Medaglia. Evaluating and benchmarking the EEG signal quality of high-density, dry MXene-based electrode arrays against gelled Ag/AgCl electrodes. Journal of Neural Engineering. 2024. V. 21. № 1.