NeurOne高精度脑电测量系统

一、产品概述：

NeurOneEEG/ERP高精度脑电测量系统是芬兰Mega公司开发的创新型脑科学研究，NeurOne认知神经科学测量系统利用世界新的数字信号处理发展，目前是*性能

的神经科学测量系统并提供了更加精确与干净的信号质量、更高的采样率、模块化解决方案，和在数字信号加工过程中利用新处理手段,使其更加具有灵活性和扩展性。NeurOne是一个多功能系统，广泛应用于不同的认知神经科学、心理与行为科学以及人因工程与工效学等研究领域。

二、多模态脑功能研究：

NeurOne系统可以与fMRI功能性核磁共振、fNIRS功能性近红外光谱脑成像或者TMS*结合进行多模态脑功能实验研究；NeurOne提供了专为与TMS*一起使用的功能模块，有特殊还原在短延时情况下来消除磁制品影响。*的头盒设计使AC交流电和DC直流电信号可单独或同时,新的创新Tesla核磁脑电放大器给NeurOne带来MRI兼容性。

三、功能特点：

NeurOne挑战传统的认知神经实验室ERP系统:

24Bit高分辨率

每通道可达80,000Hz超高速采样率

高精度放大器

可升级为NeurOneBrainstorm系统,达1200导联

NeurOne设备具有很明显的优势，决不以牺牲数据质量来追求通道的数量、缩短准备时间或者降低成本。其中，NeurOne放大器每个80导，包括8个双极导联，还有8导High-level外接信号输入。由于它的频带足够宽（DC～3500Hz）、采样率足够高（256-1200导，每导可达20000Hz，单导记录可达80000Hz），还可用双极或单极同时记录许多其他的生理信号（如ECG心电、EMG肌电、EEG脑电等），一方面可以去除心电和肌电的干扰，另一方面可以进行脑活动过程与其他生理系统的综合研究。同时NeurOne的放大器参数足够高，性能足够稳定，可以进行听觉脑干诱发电位的记录和研究。输入阻抗为1 Gohm，共模抑制比 106 dB。 NeurOne是建立在高保真记录的基础上，能够提供*原始的高保真数据，不需要屏蔽和滤波，信号不失真。

四、脑电超扫描

NeurOne脑电超扫描系统每个放大器的Headbox由64个单极、8个双极和8个high level输入接口组成，共计80导，每导的采样率能达到20000Hz，可以达到80000Hz。团体超扫描脑电测试平台每套系统可提供多至2-30个放大器（共计128/1200导）的协调同步,并可选择支持视频同步。NeurOne系统支持1200高导联，并可确保所有通道的同步采集。精心设计的启动和时间锁定功能确保系统中所有通道无相位偏差。所有的通道都使用高质量的24位A/D模拟数字芯片来处理数据。

五、多功能应用：　

1、Hyperscanning脑电超扫描研究:

NeurOne脑电超扫描系统的模块化设计可以提供多达4人实时同步进行脑功能超扫描测试使用系统，并支持*同步视频的摄影机。使用创新的Brainstorm超扫描 (Multi Syncbox)，支持多达10个 NeurOne主机系统实时同步，允许多30人使用30个放大器同时工作–均由一台电脑记录。

2、EEG-fNIRS多模态研究: NeurOne多模态脑功能测试系统可以和fNIRS（高密度近红外脑功能成像系统）搭配使用，将EEG和fNIRS进行整合发挥二者的优势，EEG的时间分辨率高，但是空间分辨率低；fNIRS的时间分辨率低，实时性较差，但是空间分辨率高。为了准确、全面、实时的测量大脑在认知过程中的活动，实现全面、实时的脑成像方式无疑是一种更好的策略。结合EEG与fNIRS的多模态脑成像在认知神经科学研究中有着很好的应用前景，同时还可搭建多模态脑-机接口系统。

3、EEG-fNIRS多模态脑机接口研究:传统基于单一模态脑电(EEG)脑-机接口易受环境噪声干扰、分类精度低等问题,在EEG脑-机接口的研究基础上,引入功能近红外光谱成像(function NearInfrared Spectroscopy,fNIRS),可以自行设计EEG-fNIRS多模态脑-机接口的实验范式,研究重要的特征提取与分类环节，同时SIMULINK驱动程序可在订单中选购，并提供BCI脑机接口应用程序: BCI2000可免费提供给NeurOne用户。

4、EEG-TMS多模态研究: NeurOne多模态脑功能测试系统可以和TMS（*）搭配使用。高动态输入范围（+/-430mV的直流电模式以及+/-86mV的交流电模式），较大的模拟带宽（直流输出3500HZ），让TMS保持较低的伪影，使得分析大脑活动的潜伏期更短。此外，TMS拥有硬件弱音功能以及在线伪影消除的软件功能。此外我们增加了EEG采样同步触发新功能。触发器由刺激系统软件发出（ErgoLAB刺激编译软件、Presentation软件, Superlab软件, E-Prime软件），这些触发信号能够通过NeurOne主控器传到TMS设备上。NeurOne可以在持续的EEG采样信号中发出触发脉冲，产生更精确的TMS，减少伪影，更容易进行伪影去除。

5、EEG-fMRI多模态研究: NeurOne Tesla多模态脑功能测试系统使得同时测量MRI和EEG成为可能。利用NeurOne SyncboxEEG所获得的数据和MRI扫描是同步的(例如4或10MHz)。高动态输入范围(+/- 430 mV的直流电模式和 +/-86 mV的交流电模式)结合模拟带宽(直流输出3500 Hz) ,使利用高梯度力度获得精确信号毫无风险。

应用领域：

EEG/EP测量

ERP研究

EEG +TMS结合多模态脑功能研究

EEG +fMRI结合多模态脑功能研究

多通道EMG*研究

群组超扫描研究（多达4人4视频摄像机*同步）

其他神经科学的测量

其他心理测量

 NeurOne放大器参数：

•每个Headbox 有64导单极导联；

•每个Headbox 有16导双极导联；

•每个Headbox 有16导High Level 导联；

•采样率：512导同时采集，每导可达20,000 Hz ；

•所有导联均同步采集信号，大支持1200高导联，

•支持超扫描Hyperscanning多支持30人同步采集团体脑电数据；

•支持多模态，含EEG-TMS，EEG-fNIRS，EEG-fMRI等研究方案

•A/DResolution：24 Bit ；

•输入阻抗：1 GOhms ；

•共模抑制比（CMRR）：106 dB ；

•带宽（Bandwidth）：DC ～ 3500 Hz ；

•低通滤波：DC（10000 Hz）；-3 dB（7000 Hz）；

•高通滤波： -3 dB（0.16 Hz）；

•输入噪声（InputNoise.）（DC Mode）：<0.8uV RMS (0-200 Hz)，

<2.0uV RMS(DC-3500 Hz) ；

•输入范围（FullScale Input Range）（DC Mode）：+/- 430 mV ；

•系统增益（SystemGain）（DC Mode）：10 ；

•灵敏度（Sensitivity）（DC Mode)：51 nV/bit ；

•输入噪声（InputNoise.）（AC Mode）：<0.6uV RMS (0.16-200 Hz)，

<1.5uV RMS (0.16-3500 Hz) ；

•输入范围（FullScale Input Range）（AC Mode）：+/- 4.3 mV ；

•系统增益（SystemGain）（AC Mode）：50 ；

•灵敏度（Sensitivity）（AC Mode）：0.51 nV/bit ；

•数字化（TTL）输入：8 Bit非隔离输入触发，2个隔离输入/输出

•High Level 输入范围：+/- 5 V ；或+/- 10 V

•阻抗：1K Ohm ～ 50 K Ohm ；

•Headbox 体积（h x w x d）：20 x 7 x 16cm, 每 64 导；

•Headbox 重量：0.68 kg。

•Main unit体积（H x W x D）：33×12×27 cm,160导系统主机

•Main unit重量：3.6

•安全规范：EN60601-1，EN 60601-1-1，EN 60601-1-2

EN60601-1-4，EN60601-2-26

NeurOne用户请注意：
注意 – 仅用于科研，不用于诊断过程,设备可用于非临床实验研究。

PUBLICATIONS USING NEURONE EEG/ERP ORNEURONE TESLA :

1. A platform for realtime processing of biosignalsfor monitoring purposes. PITKÄNEN,PAAVO. Master of Science Thesis. Tampere University of Technology. May 2012. InFinnish

2. A New Platform for Realtime BCI Applications. Paavo Pitkänen1,2,Jukka Kinnunen2, Tarmo Lipping1 (IEEE,Senior Member). 1 Tampere University Of Technology, 2 Mega Electronics Ltd. Poster at Berlin BCI meeting 2012

3. Visual ERP P3 amplitude and latency in standaloneand embedded visual processing task. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:781-4.doi: 10.1109/IEMBS.2011.6090179. Korpela J, Huotilainen M. Brain Work ResearchCentre, Finnish Institute of Occupational Health, Helsinki, Finland. jussi.korpela@ttl.fi

4. The effect of automatic blink correction onauditory evoked potentials. Korpela,J. ; Brain Work Res. Centre, Finnish Inst. of Occupational Health, Helsinki,Finland ; Vigario, R. ; Huotilainen, M. 10.1109/EMBC.2012.6346009

5. Breakfast high in whey protein or carbohydratesimproves coping with workload in healthy subjects. Nora Sihvola a1, Riitta Korpela a1, Andreas Henelius a2, Anu Holm a2 a3,Minna Huotilainen a2, Kiti Müller a2,Tuija Poussa a4, Kati Pettersson a2,Anu Turpeinen a5 and Katri Peuhkuri a1 c1.a1 Institute of Biomedicine, Medical NutritionPhysiology, Pharmacology, University of Helsinki, PO Box 63, HelsinkiFIN-00014, Finland. a2 Finnish Institute of Occupational Health,Brain and Technology Team, Topeliuksenkatu 41 aA, Helsinki FIN-00250, Finland. a3 Department of Clinical Neurophysiology, Hospital District of Satakunta,Sairaalantie 3, Pori FIN-28500, Finland a4 Stat-Consulting,Vahverokatu 6, Nokia FIN-37130, Finland a5 ValioLimited, PO Box 30, VALIO, Helsinki FIN-00039, Finland British Journal ofNutrition, 2013

6. Pilot Study ofAcupuncture Point Laterality: Evidence from Heart Rate Variability. Guangjun Wang, Yuying Tian, ShuyongJia,Wenting Zhou, and Weibo Zhang.

Institute ofAcupuncture and Moxibustion, China Academy of Chinese Medical Sciences, 16Dongzhimennei, Nanxiaojie, Dongchen District, Beijing 100700, China Evidence-BasedComplementary and Alternative Medicine. Volume 2013 (2013), Article ID 476064,7 pages 

7. Algorithm forautomatic analysis of electro-oculographic data.

Kati Pettersson1*, Sharman Jagadeesan1, Kristian Lukander1,Andreas Henelius1, Edward Hæggström2 andKiti Müller1

1Brain Work Research Center, FinnishInstitute of Occupational Health, Topeliuksenkatu 41aA, Helsinki 00250,Finland.

2Electronics Research Laboratory, Departmentof Physics, University of Helsinki, P. O. Box 64, Gustaf Hällströmin katu 2,Helsinki FIN-00014, Finland.

BioMedicalEngineering OnLine 2013 12:110.

8. Brain-statedependent brain stimulation: Real-time EEG alpha band analysis using slidingwindow FFT phase progression extrapolation to trigger an alpha phase locked TMSpulse with 1 millisecond accuracy.

Christoph Zrenner,Johannes Tünnerhoff , Carl Zipser, Florian Müller-Dahlhaus , Ulf Ziemann

Center forNeurology, Tübingen University, Hoppe-Seyler-Str. 3, 72076 Tübingen, Germany

BrainStimulation: Basic, Translational, and Clinical Research in Neuromodulation:Volume 8, Issue 2, A1-A10, 169-438

9. Behavioral andelectrophysiological evidence for fast emergence of visual consciousness.

Henry Railo1,2,3,*,Antti Revonsuo1,2,3,4 and Mika Koivisto1,2,3

1Department of Psychology, University ofTurku, 20014, Finland; 2Centre for Cognitive Neuroscience, University of Turku, 20014, Finland;3Brain and Mind Centre, University of Turku,20014, Finland; 4School of Bioscience, University of Skövde,SE-54128, Sweden

Neuroscience ofConsciousness, 2015, 1–12

10. Fastdetermination of MMN and P3a responses to linguistically and emotionallyrelevant changes in pseudoword stimuli

Satu Pakarinen,Laura Sokka, Marianne Leinikka, Andreas Henelius, Jussi Korpela,Minna

Huotilainen

Finnish Institute ofOccupational Health, Helsinki, Finland

NeuroscienceLetters 577 (2014) 28–33

11. Alterationsin attention capture to auditory emotional stimuli in job burnout: Anevent-related potential study

Laura Sokka a, Minna Huotilainen a, Marianne Leinikka a, Jussi Korpela a, Andreas Henelius a,Claude Alain b,c, Kiti Müller a,Satu Pakarinena

a Finnish Institute of Occupational Health,Topeliuksenkatu 41 a A, 00250 Helsinki, Finland

b Rotman Research Institute, Baycrest Centrefor Geriatric Care, 3560 Bathurst Street, Toronto, Ontario, Canada M6A 2E1

c Department of Psychology, University ofToronto, Toronto, Ontario, Canada

InternationalJournal of Psychophysiology 94 (2014) 427–436

12. Brain-statedependent non-invasive brain stimulation using closed-loop real-time EEG signalanalysis to trigger a TMS pulse with millisecond accuracy

C. Zrenner, J.Tünnerhoff, C. Zipser, F. Müller-Dahlhaus, U. Ziemann

University ofTübingen, Center of Neurology, Tübingen, Germany

SocietyProceedings / Clinical Neurophysiology 126 (2015) e63–e170

13. BilateralHegu Acupoints Have the Same Effect on the Heart Rate Variability of theHealthy Subjects

Wang Guangjun, TianYuying, Jia Shuyong, ZhouWenting, and ZhangWeibo

Institute ofAcupuncture and Moxibustion, China Academy of Chinese Medical Sciences,

Beijing 100700,China

Hindawi PublishingCorporation

Evidence-BasedComplementary and Alternative Medicine

Volume 2014, ArticleID 106940, 5 pages 

14. AcupunctureRegulates the Heart Rate Variability

Guangjun Wang,Yuying Tian, Shuyong Jia, Wenting Zhou, Weibo Zhang

Institute ofAcupuncture and Moxibustion, China Academy of Chinese Medical Sciences,

Beijing, China

J AcupunctMeridian Stud 2015;8(2):94-98

15. Closed-LoopNeuroscience and Non-Invasive Brain Stimulation: A Tale of Two Loops

Christoph Zrenner,Paolo Belardinelli, Florian Müller-Dahlhaus and Ulf Ziemann

Brain Network andPlasticity Laboratory, Department of Neurology and Stroke and Hertie-Institutefor Clinical Brain Research, University of Tübingen, Tübingen, Germany

Frontiers inCellular Neuroscience, April 2016, Volume 10, Article 92

16. Physiologicalprocesses non-linearly affect electrophysiological recordings duringtranscranial electric stimulation

Noury, N., et al.,NeuroImage (2016), 

17. Job burnout is associated with dysfunctions inbrain mechanisms ofvoluntary and involuntary attention Laura Sokka, Marianne Leinikka, JussiKorpela, Andreas Henelius, Lauri Ahonen,Claude Alain, Kimmo Alho, MinnaHuotilainen, 

18. Shifting ofattentional set is inadequate in severe burnout: Evidence from an event-relatedpotential study

Laura Sokka, MarianneLeinikka, Jussi Korpela, Andreas Henelius, Jani Lukander, Satu Pakarinen, KimmoAlho, Minna Huotilainen. PII: S0167-8760(16)30853-4 DOI: doi:10.1016/j.ijpsycho.2016.12.004