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睡眠科技:創新腦電活動監測裝置之發展與應用
ITIS智網楊家琳
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一、睡眠週期分析:腦電活動監測扮要角
人類正常的內部「生理時鐘」週期約在二十五小時,生理時鐘會受到外在環境的光線變化、進食、工作、生活作息等影響,而調整到二十四小時左右,形成一個規律的「晝夜節律」。正常「睡眠需求」有很大的個別差異,少則四~五小時,多則將近十小時,但大多數人的睡眠時間約是六~八小時。

人類睡眠可根據睡眠過程中腦電圖(EEG)、肌電圖(EMG)和眼動電圖(EOG)變化特徵,將睡眠過程分為慢波睡眠(Slow Wave Sleep,SWS)和快波睡眠(Fast Wave Sleep,FWS)兩大時相。開始入睡時首先進入慢波睡眠,又稱非快速眼動睡眠(NREM);再轉為快波睡眠,亦稱快速眼動睡眠(REM)。成年人正常睡眠週期是由慢波睡眠與快波睡眠兩個時相週期交替形成的,一個完整的睡眠週期約持續90~120分鐘,正常情況每晚可反覆轉變四~五次。非快速眼動睡眠可分為四個階段(即第一、二、三、四階段),加上快速眼動睡眠階段即形成五階段。第一階段睡眠期以α腦波為主(入睡期);第二階段睡眠期以θ腦波為主(淺睡期);第三、四階段睡眠期(深睡期)則以δ腦波為主。

在人的一生中,每天睡眠總時間隨年齡增長而逐漸減少,其中深睡期縮短更明顯。新生兒的深睡期占整個睡眠時間的50%左右,而成年人只占20%~30%,老年人占的比例則更小。深睡期對我們的身體修復非常重要,如果缺乏深睡,身體和大腦都加速衰老,免疫力下降,誘發其他疾病,甚至會引發抑鬱等精神疾病。失眠患者最常遇到的狀況,就是無法順利進入第三、四階段深睡期。此外,「睡眠節律紊亂」更是導致現代人睡不好的主要原因之一,臨床醫師建議除了維持正常作息外,也可透過睡眠監測及記錄的方式,找出個人睡眠節律。

二、傳統醫療級腦電活動監測方式限制多
透過腦電活動的監測,除可準確判斷是否有正常的睡眠週期,亦有助於找出背後的病因。然而,目前傳統式和動態式腦電監測系統在使用上並不是非常理想。傳統式腦電活動監測方式是將受測者安置在與外界隔離的臨床環境中,而非自然生活環境。而在這種情況下,很有可能某些受自然生活環境所引發的異常腦電活動,因而無法如實被偵測出來。動態腦電圖系統的缺點則是監測裝置龐大,對受測者會產生一定程度的限制,例如因為擔心引人側目,或讓他人知道自己可能患有腦部疾病,而不願意公開佩戴此類監測裝置,而這些都是造成這類裝置無法被廣泛採用的主要因素。

三、創新腦電活動監測技術推進消費市場
近年來,因應多元的使用需求,業者也紛紛投入穿戴式腦電活動監測技術,並應用於睡眠監測、睡眠輔助、冥想力訓練、專注力訓練、疲勞監測、情緒管理、壓力管理、遊戲等領域,例如:Mindset、Emotiv、Inteliclinic、Edan Safe、4D Force、NeuroSky、Somaxis、Interaxon、IMEC等公司。

四、結論
市面上有許多可跟蹤心率、血氧、體溫或行走步數等生理健康資訊的穿戴裝置,但近期開始出現可追蹤心智健康的新型態穿戴裝置。這類裝置主要運用腦電圖(EEG)感測器及演算法,來監測與訓練使用者的腦波或腦電活動,以改善專注力、紓解壓力,甚至玩遊戲。但真的管用嗎?過去幾十年的研究證實,腦電圖訊號與專注力、記憶力、注意力及主導身體動作的意識有關。因此,理論上,這類可攜式腦電監測穿戴裝置應該可做到他們所宣稱的功能,但最大的挑戰在於這些裝置是否能在 “真實世界” 的環境中準確地偵測出使用者的腦電活動。畢竟 “真實世界” 環境無法如同實驗室環境,可精準有效的管控與消除雜訊;加上腦電訊號本身就非常微弱,即便最先進的實驗室設備也不太容易偵測出來。業者明白此類裝置的限制,不斷試圖藉由軟體設計強化及演算法精進來克服此問題。

在實驗室環境,可使用濕式電極來增強腦電訊號,但新型穿戴式腦波監測裝置為改善使用便利性,採用乾式電極。儘管最先進的乾式電極技術已可媲美濕式電極,雜訊的處理仍是一大挑戰。在實驗室中,可利用增加電極數目(20~200個)消除其他雜訊,但穿戴式裝置一般多使用1~5個電極,要能有效消除雜訊,準確辨識到底是肌肉動作還是腦部活動實有難度。然而,不可否認的是在現實生活中,消費者一定不會願意配戴一個有數十個或上百個電極的裝置;因此,如何找出最佳化的電極組合方式,是未來發展重點。此外,此類可攜式穿戴裝置可善用傳統實驗室裝置無法比擬的優勢,將所蒐集到的巨量使用者數據,進階分析辨識腦電訊號及雜訊,精進演算法,來補足無法使用大量電極的限制。

有別於傳統式腦電監測裝置,可攜式的腦電監測穿戴裝置可有更廣泛的應用情境,特別是身體活動呈現較靜止的狀態,例如:睡眠、靜坐冥想、開車等,業者可善用此類裝置的優點及特性,開創多元的真實世界應用情境。然而,儘管可攜式腦電監測技術開啟了新的消費市場,仍無法完全取代傳統醫療級的腦電監測方式。因此,如何掌握發掘此類技術的優勢與限制,發展出最適化應用情境,才能發揮其最大功效,贏得消費者青睞。

(本文作者為工研院產科國際所執行產業技術基磐研究與知識服務計畫產業分析師)
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