Д.В. Журавлёв1, А.Н. Голубинский2, Н.А. Летов3

1–3 Воронежский государственный технический университет (г. Воронеж, Россия)
1 ddom1@yandex.ru, 2 annikgol@mail.ru, 3 nikitaletovv@mail.ru

Постановка проблемы. С развитием аппарата искусственных нейронных сетей, классифицирующих в автоматическом режиме сигналы электроэнцефалограммы, стала актуальна разработка портативных неинвазивных интерфейсов «мозг-компьютер». Универсальность и простота повседневного использования нейрогарнитур в таких интерфейсах напрямую зависит от типа электродов. Также от типа электродов зависит такой основной параметр интерфейсов, как точность классификации. Традиционно наилучшие показатели дают металлические электроды с покрытием Ag/AgCl, однако их установка на голове оператора достаточно трудоемка, при этом поверхность кожа-электрод требует смачивания специальным электропроводным гелем, что делает их применение в повседневном использовании проблематичным.

Цель. Разработать резистивно-емкостные электроды «сухого типа» для использования в портативных интерфейсах «мозг-компьютер», обладающие характеристиками передачи биоэлектрических сигналов, схожими или превышающими характеристики традиционных Ag/AgCl электродов и позволяющими осуществлять быструю установку/съем без использования электропроводного геля.

Результаты. Проведена разработка трех схемотехнических реализаций активных резистивно-емкостных электродов штырькового типа. Разработаны схемы электродов на основе операционного усилителя TLC272 в двух вариантах: вариант с единичным коэффициентом усиления и усовершенствованный вариант с предусилением, активным полосовым фильтром в частотном диапазоне 0,1–120 Гц. Сконструирована схема с единичным коэффициентом усиления на основе операционного усилителя TL062CD. Созданы печатные платы и конструкции электродов, изготовлены действующие макеты изделий. Электроды адаптированы под использование совместно с регистрирующей аппаратурой, собранной по материалам открытого источника OpenBCI (плата «Cyton»). Представлена методология исследования электродов, основанная на имитационном моделировании и натурных экспериментах. Проведен расчет и сравнение ключевых метрик качества: коэффициента ослабления синфазного сигнала, отношений сигнал/шум на входе и выходе системы, фактора шума и коэффициента шума. Установлено, что применение схемы активного подавления помех является критически важным для электродов «сухого типа», позволяя повысить коэффициент ослабления синфазного сигнала с 96,94 до 100,95 дБ. Отмечено, что оптимальной для практического применения признана конфигурация, включающая в себя усовершенствованные активные электроды на основе усилителя TLC272 в сочетании со схемой активного подавления помех. Установлено, что такая схема обеспечивает коэффициент ослабления синфазных сигналов на уровне 100,95 дБ (полученный при натурных экспериментах), а также она имеет коэффициент шума на уровне 1,385 дБ, что практически схоже с электродами «влажного типа», дающими коэффициент шума 1,346 дБ.

Практическая значимость. Разработанные активные резистивно-емкостные электроды являются электродами «сухого типа», однако имеют характеристики, схожие, а в некоторых случаях превышающие, характеристики классических электродов Ag/AgCl «влажного типа». Это позволяет их повседневно использовать в портативных интерфейсах «мозг-компьютер» и обеспечивать качество регистрируемых сигналов на уровне промышленных стационарных комплексов регистрации электроэнцефалограмм. Примечательно, что оценка рассмотренных метрик качества была проведена не отдельно на разработанных электродах, а на всей системе «электрод-регистрирующая аппаратура». Полученные при натурных экспериментах значения метрик качества, совпадающие с результатами имитационного моделирования, позволяют сделать вывод о целесообразности использования малогабаритной регистрирующей аппаратуры OpenBCI с активными электродами в портативных интерфейсах «мозг-компьютер».

Журавлёв Д.В., Голубинский А.Н., Летов Н.А. Разработка резистивно-емкостных электродов «сухого типа» для применения в носимых портативных интерфейсах «мозг-компьютер» // Биомедицинская радиоэлектроника. 2026. T. 29. № 2. С. 61−76. DOI: https:// doi.org/10.18127/j156 04136-202602-06

1. Nasser H. Kashou New Insights in Brain-Computer Interface Systems. IntechOpen, 2024. 224 p. DOI: 10.5772/intechopen.110989.
2. Kim H.-J., Wang I.-N., Kim Y.-T., Kim H., Kim D.-J. Comparative Analysis of NIRS-EEG Motor Imagery Data Using Features from Spatial, Spectral and Temporal Domain. In: 2020 8th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI). Gangwon. Korea (South). 2020. P. 1–4. DOI: 10.1109/BCI48061.2020.9061636.
3. Qiu J., Casey M., Diamond S. Assessing Feedback Response With a Wearable Electroencephalography System. Frontiers in Human Neuroscience. 25 July 2019. V. 13. DOI: 10.3389/fnhum.2019.00258.
4. Renard Y., Lotte F., Gibert G., Congedo M., Maby E., Delannoy V., Bertrand O., Lécuyer A. OpenViBE: An Open-Source Software Platform to Design, Test and Use Brain-Computer Interfaces in Real and Virtual Environments // Presence Teleoperators & Virtual Environments. 2010. V. 19 (1). DOI: 10.1162/pres.19.1.35.
5. Nambiar A., Sivakumar R., Subramaniam S. Detection of Four Class Motor Imagery from EEG Signal for Brain-Computer Interface Applications. Applied Mathematics, Modeling and Computer Simulation. 2023. V. 42. P. 881–894. DOI: 10.3233/ATDE231028.
6. Akay 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.
7. 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.
8. Pîslaru-Dănescu L., Stoica V., Telipan G. Signal conditioning provided by the sensitive elements of the bioimpedance sensors. Electrotehnica, Electronica, Automatica (EEA). 2021. V. 69. №1. Р. 55–62.
9. 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)). P. 32–38.
10. Portelli A. J., Nasuto S. J. Design and Development of Non-Contact Bio-Potential Electrodes for Pervasive Health Monitoring Applications. Biosensors. 2017. V. 7. 2. P. 1–14.
11. Masihi S., Panahi M., Maddipatla D., Hanson A., Fenech S., Bonek L., Sapoznik N., Fleming P.D., Bazuin B.J., Atashbar M. Development of a Flexible Wireless ECG Monitoring Device With Dry Fabric Electrodes for Wearable Applications. IEEE Sensors Journal. 2021. P. 1–1. DOI: 10.1109/JSEN.2021.3116215.
12. Li G., Wu J-T., Xia Y., He Q., Jin H-G. Review of semi-dry electrodes for EEG recording. Journal of Neural Engineering. 2020. V. 17. № 5. DOI: 10.1088/1741-2552/abbd50.
13. Erickson B., Rich R., Shankar S., Kim B., Driscoll N., Mentzelopoulos G., Fernandez-Nuñez G., Vitale F., Medaglia J. D. 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. DOI: 10.1088/1741-2552/ad141e
14. Bednár T., Babusiak B., Labuda M., Smetana M., Borik S. Common-Mode Voltage Reduction in Capacitive Sensing of Biosignal Using Capacitive Grounding and DRL Electrode. Sensors. 2021. № 21(7). Р. 2568. DOI: 10.3390/s21072568.
15. Liu X., Makeyev O., Besio W. Improved Spatial Resolution of Electroencephalogram Using Tripolar Concentric Ring Electrode Sensors. Journal of Sensors. 2020. V. 2020(3-5). DOI: 10.1155/2020/6269394.
16. Sun F.M., Zhao Z., Fang Z., Du L., Chen D. Design and Implementation of a High Integrated Noncontact ECG Monitoring Belt. Journal of Fiber Bioengineering and Informatics. 2015. V. 8. P. 37–46. DOI: 10.3993/jfbi03201504.
17. Choi K-J., Sim J-Y. An 18.6-μW/Ch TDM-Based 8-Channel Noncontact ECG Recording IC with Common-Mode Interference Suppression. In: IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems. V. 16. Is. 6. December 2022. P. 1–9. DOI: 10.1109/TBCAS.2022.3229673.
18. Официальный сайт проекта «OpenBCI». URL: https://github.com/OpenBCI/ (дата обращения: 07.10.2025).
19. Chi Yu., Jung T-P., Cauwenberghs G. Dry-Contact and Noncontact Biopotential Electrodes: Methodological Review. In: IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 2010. V. 3. P. 106–119. DOI: 10.1109/RBME.2010.2084078.