이어EG

Ear-EEG
이어EG
Ear-EEG2.jpg
인이어 EEG 마운트의 예.왼쪽은 한쪽 귀마개(오른쪽 귀), 오른쪽은 오른쪽 귀마개입니다.
목적뇌활동의 역학을 측정하다

Ear-EG는 피부에서 관찰할 수 있는 미세한 전압 변화를 통해 뇌 활동의 역학을 측정하는 방법으로, 일반적으로 두피에 전극을 배치하여 측정합니다.ear-EG에서는 전극이 외이 안이나 주위에 독점적으로 배치되어 있어 전체 두피 뇌파 촬영(EEG)에 비해 투명성과 착용자 이동성이 훨씬 높지만 신호 진폭은 현저하게 감소했을 뿐만 아니라 활동을 측정할 수 있는 뇌 영역의 수도 감소한다.그것은 크게 두 개의 그룹으로 나눌 수 있다: 콘카와 귓구멍 안에서만 전극 위치를 사용하는 것과 또한 귓불 뒤에 숨겨져 있는 귓가에 전극을 배치하는 것이다.일반적으로 첫 번째 유형은 가장 눈에 띄지 않지만 가장 까다로운(소음) 신호를 제공합니다.Ear-EEG는 귀에 들리는 장치에 포함시키는 것이 좋지만, EEG 센서의 복잡성이 높기 때문에 아직 수행되지 않았습니다.

역사

Ear-EEG는 "A1 US patent US2000112277 A1"[1]에서 처음 기술되었지만, 다른 주목할 만한 언급으로는 "B1 EP patent EP2448477 B1"[2]과 "Ear-EG 녹음에서 감사에 의해 유발된 응답"[3]이 있습니다.그 후, 민간 기업 [5][6]뿐만이 아니라, 복수의 연구[4] 그룹이나 콜라보레이션에 걸친 대처가 되었습니다.이 기술의 주목할 만한 화신은 cEEGrid(오른쪽 그림 참조)와 NeuroTechnology Lab(위 그림 참조)의 커스텀 3D 프린팅 이어 플러그입니다.인이어 제네릭 이어피스 제작 시도도 진행 [9][10][11][12][13]중인 것으로 알려졌다.

더미 헤드의 여러 cEGrid 시연

연구에 사용

눈에 띄지 않고 보이지 않는 EEG 시스템이 유익한 [14]여러 연구 영역을 생각할 수 있다.좋은 예는 그룹 역학이나 교훈에 관한 연구이다.이 경우, 다양한 사건이 개인에게 미치는 영향을 감시하면서, 여전히 제한되지 않은 사건을 경험할 수 있도록 하는 것이 매우 가치 있을 것이다.또한 플랫폼 간에 결과를 비교할 수 있어야 하므로 ear-EG와 일반 두피 EEG를 세부적으로 비교하는 것이 매우 중요합니다.이것은 여러 논문에서 [7][15][16][17]행해지고 있습니다.이 사례에서 귀-EEG 측정은 주파수 영역에서 두피 EEG와 비슷하지만 두 시스템에 의해 기록된 시간 영역 활동은 현저하게 다르다.여러 논문은 뇌의 전기 소스에서 [18][19][20]귀의 전위로 전기장이 어떻게 매핑되는지에 대한 모델(즉, 귀-EEG 전진 모델)을 제시했다.귀-EEG 순방향 모델은 특정 신경 현상에 대한 귀의 잠재력 예측을 가능하게 하며, 귀-EEG로[18] 측정할 수 있는 신경원에 대한 이해를 향상시키는 데 사용될 수 있다.

두피 지형(가운데)과 해당 귀 지형(왼쪽 및 오른쪽)의 예제입니다.지형은 단일 쌍극 뇌원에 대한 두피와 귀의 가능성을 보여주며 카펠 외 [18]연구진이 설명한 개별화된 귀-EEG 전진 모델을 사용하여 계산되었다.

건식 접촉 전극 귀-EEG

건식 접촉 전극 이어EG는 전극과 [21][22][23]피부 사이에 젤을 도포하지 않는 방법입니다.이 방법은 일반적으로 장기 및 실제 녹음의 편안함과 사용자 친화성을 향상시킵니다.전극에 젤이 도포되지 않기 때문에 사용자는 도움 없이 ear-EG 장치를 장착할 수 있습니다.

High-density ear-EEG.
고밀도 이어EG의 예.왼쪽 귀에는 고밀도 이어EG 이어피스가 장착되어 있습니다.오른쪽은 건식 전극이 [24][25]있는 고밀도 이어 EEG 소프트 이어피스입니다.

건식 접촉 전극 귀-EEG는 고밀도 귀-EG 기록을 수행하는 데 사용되어 귀의 지형 3D 지도(귀-지형)[24]에 뇌 반응을 매핑할 수 있습니다.

건식 접촉 전극을 사용할 때 피부와 전극 사이의 계면은 주로 전극 재료의 전기화학적 특성, 전극의 기계적 설계, 전극 표면 특성 및 전극이 피부에 [26]고정되는 방법에 의해 정의됩니다.이어EG의 이러한 측면을 개선하기 위해 나노구조 전극 및 소프트 이어피스가 [25]제안되었습니다.또한 전자 계측기는 건식 접촉 [27][28]전극을 수용할 수 있도록 신중하게 설계되어야 합니다.

실생활 감시

인간의 뇌 상태는 주변 환경에 의해 영향을 받고 뇌의 반응은 뇌의 상태에 의해 영향을 받는다.따라서 뇌 연구를 실험실로 제한하는 것은 근본적인 한계를 나타냅니다.귓속 EEG의 실생활 모니터링은 이러한 한계를 극복하고 일상생활과 [29][22]관련된 유발 반응과 자발적 반응을 연구할 수 있게 한다.

EEG 장치의 작고 신중한 특성은 실제 EEG [30][31][21][32][33]모니터링에 적합합니다.EEG를 기록할 때 일반적인 문제는 노이즈와 아티팩트로 인한 간섭입니다.실험실 환경에서는 아티팩트와 간섭을 대부분 피하거나 제어할 수 있지만 실제 환경에서는 어렵습니다.생리학적 아티팩트는 전기적 간섭에서 발생하는 아티팩트와는 대조적으로 생리학적 기원을 가진 아티팩트의 범주입니다.EEG의 생리학적 아티팩트에 대한 연구는 두피 EEG에 비해 턱 근육 수축의 아티팩트가 EEG에 [34][35]더 높은 반면, 눈을 깜빡이는 것은 EEG에 영향을 미치지 않았다.

sleep 모니터링

장기 수면 모니터링에서 유망한 활용 사례는 [36][37][38][39]현재 골드 표준 폴리솜노그래피보다 더 사용자 친화적인(그리고 더 저렴한) 대안이 필요한 경우입니다.혁신 기금 덴마크는 최근 수면 감시를 위해 ear-EEG를 이용하여 산업과 오르후스 대학교 덴마크 사이에 다른 저명한 사례는 콜로라도 대학 ,[41] 런던 임페리얼 칼리지에서 자리를 차지하면서 아무래도 ear-EEG 바탕으로 수면 모니터 개발은 세계적인 노력, ,[40]공동 작업에 큰 프로젝트를 지원했다.[42][17]우리가옥스포드 [33]대학으로서.

가능한 상업적 용도

시장에 이어EG 제품이 없음에도 불구하고, 몇몇 회사들이 이어EG 기술에 대한 투자를 공개했습니다.그 중에서도 가장 중요한 것은 보청기 제조사인 오티콘과 와이드렉스입니다.[45][46]오티콘과 와이드렉스는 [44]보청기 응용을 검토하고 있습니다.보청기의 실현 가능성은 어느 정도 있는 것 같고, 저혈당 경보도 있습니다.

그 밖에 검토된 것으로 알려진 사용 사례로는 운전자 졸음 감지,[47] BCI[48][49] 및 바이오메트릭 [50]식별이 있습니다.

레퍼런스

  1. ^ A1 미국 특허 US2000112277 A1
  2. ^ B1 EP 특허 EP2448477 B1
  3. ^ Kidmose, Preben (2012). "Auditory evoked responses from Ear-EEG recordings". 2012 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. EMBC 2012. San Diego, Cal. pp. 586–589. doi:10.1109/EMBC.2012.6345999. ISBN 978-1-4577-1787-1.
  4. ^ Bleichner, Martin (6 April 2015). "Exploring miniaturized EEG electrodes for brain-computer interfaces. An EEG you do not see?". Physiol Rep. 3 (4): e12362. doi:10.14814/phy2.12362. PMC 4425967. PMID 25847919.
  5. ^ "The Aware". United Sciences. 20 April 2016. Retrieved 25 August 2016.
  6. ^ Fiedler, Lorenz. Ear-EEG Allows Extraction of Neural Responses in Challenging Listening Scenarios – A Future Technology for Hearing Aids?. EMBC 2016. Orlando, Fl.
  7. ^ a b Debener, Stefan (17 November 2015). "Unobtrusive ambulatory EEG using a smartphone and flexible printed electrodes around the ear". Scientific Reports. 5: 16743. Bibcode:2015NatSR...516743D. doi:10.1038/srep16743. PMC 4648079. PMID 26572314.
  8. ^ "cEEGrid –". www.ceegrid.com. Retrieved 2016-11-14.
  9. ^ Kidmose, P.; Looney, D.; Jochumsen, L.; Mandic, D. P. (July 2013). "Ear-EEG from generic earpieces: A feasibility study". 2013 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). IEEE. 2013: 543–546. doi:10.1109/embc.2013.6609557. ISBN 9781457702167. PMID 24109744. S2CID 10278053.
  10. ^ Dong, Hao. A New Soft Material based In-The-Ear EEG Recording Technique. EMBC 2016. Orlando, Fl.
  11. ^ Goverdovsky, Valentin. Generic Viscoelastic In-Ear EEG Monitor. EMBC 2016. Orlando, Fl.
  12. ^ Goverdovsky, Valentin (1 January 2016). "In-Ear EEG From Viscoelastic Generic Earpieces: Robust and Unobtrusive 24/7 Monitoring". IEEE Sensors Journal. IEEE. 16 (1): 271–277. Bibcode:2016ISenJ..16..271G. doi:10.1109/JSEN.2015.2471183. hdl:10044/1/43182. S2CID 44224053.
  13. ^ Norton, James (31 March 2015). "Soft, curved electrode systems capable of integration on the auricle as a persistent brain–computer interface". PNAS. 112 (13): 3920–3925. Bibcode:2015PNAS..112.3920N. doi:10.1073/pnas.1424875112. PMC 4386388. PMID 25775550.
  14. ^ Casson, Alexander (10 May 2010). "Wearable electroencephalography. What is it, why is it needed, and what does it entail?" (PDF). IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 29 (3): 44–56. doi:10.1109/MEMB.2010.936545. hdl:10044/1/5910. PMID 20659857. S2CID 1891995.
  15. ^ Mikkelsen, Kaare (18 November 2015). "EEG Recorded from the Ear: Characterizing the Ear-EEG Method". Frontiers in Neuroscience. 9: 438. doi:10.3389/fnins.2015.00438. PMC 4649040. PMID 26635514.
  16. ^ Bleichner, Martin (5 October 2016). "Identifying auditory attention with ear-EEG: cEEGrid versus high-density cap-EEG comparison". Journal of Neural Engineering. 13 (6): 066004. Bibcode:2016JNEng..13f6004B. doi:10.1088/1741-2560/13/6/066004. PMID 27705963.
  17. ^ a b Dong, Hao (18 October 2016). "A new soft material based in-the-ear EEG recording technique". 2016 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. Vol. 2016. pp. 5709–5712. doi:10.1109/EMBC.2016.7592023. hdl:10044/1/44965. ISBN 978-1-4577-0220-4. PMID 28269551. S2CID 27566415.
  18. ^ a b c Kappel, Simon L.; Makeig, Scott; Kidmose, Preben (2019-09-10). "Ear-EEG Forward Models: Improved Head-Models for Ear-EEG". Frontiers in Neuroscience. 13: 943. doi:10.3389/fnins.2019.00943. ISSN 1662-453X. PMC 6747017. PMID 31551697.
  19. ^ Goverdovsky, Valentin; von Rosenberg, Wilhelm; Nakamura, Takashi; Looney, David; Sharp, David J.; Papavassiliou, Christos; Morrell, Mary J.; Mandic, Danilo P. (December 2017). "Hearables: Multimodal physiological in-ear sensing". Scientific Reports. 7 (1): 6948. arXiv:1609.03330. Bibcode:2017NatSR...7.6948G. doi:10.1038/s41598-017-06925-2. ISSN 2045-2322. PMC 5537365. PMID 28761162.
  20. ^ Kidmose, Preben; Looney, David; Ungstrup, Michael; Rank, Mike Lind; Mandic, Danilo P. (October 2013). "A Study of Evoked Potentials From Ear-EEG". IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 60 (10): 2824–2830. doi:10.1109/TBME.2013.2264956. ISSN 0018-9294. PMID 23722447. S2CID 12550407.
  21. ^ a b Hoon Lee, Joong; Min Lee, Seung; Jin Byeon, Hang; Sook Hong, Joung; Suk Park, Kwang; Lee, Sang-Hoon (August 2014). "CNT/PDMS-based canal-typed ear electrodes for inconspicuous EEG recording". Journal of Neural Engineering. 11 (4): 046014. Bibcode:2014JNEng..11d6014L. doi:10.1088/1741-2560/11/4/046014. ISSN 1741-2552. PMID 24963747.
  22. ^ a b Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (July 2018). "Real-Life Dry-Contact Ear-EEG". 2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. Vol. 2018. pp. 5470–5474. doi:10.1109/embc.2018.8513532. ISBN 9781538636466. PMID 30441575. S2CID 53093217.
  23. ^ Xiong Zhou; Qiang Li; Kilsgaard, Soren; Moradi, Farshad; Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (June 2016). "A wearable ear-EEG recording system based on dry-contact active electrodes". 2016 IEEE Symposium on VLSI Circuits (VLSI-Circuits). pp. 1–2. doi:10.1109/VLSIC.2016.7573559. ISBN 9781509006359. S2CID 37530730.
  24. ^ a b Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (July 2017). "High-density ear-EEG". 2017 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. Vol. 2017. pp. 2394–2397. doi:10.1109/embc.2017.8037338. ISBN 9781509028092. PMID 29060380. S2CID 8902094.
  25. ^ a b Kappel, Simon L.; Rank, Mike Lind; Toft, Hans Olaf; Andersen, Mikael; Kidmose, Preben (2018). "Dry-Contact Electrode Ear-EEG". IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 66 (1): 150–158. doi:10.1109/tbme.2018.2835778. ISSN 0018-9294. PMID 29993415. S2CID 51614629.
  26. ^ Chi, Yu Mike; Jung, Tzyy-Ping; Cauwenberghs, Gert (2010). "Dry-Contact and Noncontact Biopotential Electrodes: Methodological Review". IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 3: 106–119. doi:10.1109/RBME.2010.2084078. ISSN 1937-3333. PMID 22275204. S2CID 2705602.
  27. ^ Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (August 2015). "Study of impedance spectra for dry and wet EarEEG electrodes". 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. Vol. 2015. pp. 3161–3164. doi:10.1109/embc.2015.7319063. ISBN 9781424492718. PMID 26736963. S2CID 450962.
  28. ^ Xiong Zhou; Qiang Li; Kilsgaard, Søren; Moradi, Farshad; Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (June 2016). "A wearable ear-EEG recording system based on dry-contact active electrodes". 2016 IEEE Symposium on VLSI Circuits (VLSI-Circuits). pp. 1–2. doi:10.1109/vlsic.2016.7573559. ISBN 9781509006359. S2CID 37530730.
  29. ^ Bleichner, Martin G.; Debener, Stefan (2017-04-07). "Concealed, Unobtrusive Ear-Centered EEG Acquisition: cEEGrids for Transparent EEG". Frontiers in Human Neuroscience. 11: 163. doi:10.3389/fnhum.2017.00163. ISSN 1662-5161. PMC 5383730. PMID 28439233.
  30. ^ Kappel, Simon L. (September 2016). Development and Characterization of Ear-EEG for Real-Life Brain-Monitoring (Ph.D. thesis). Aarhus University. doi:10.7146/aul.260.183. ISBN 9788775074204.
  31. ^ Bleichner, Martin G.; Lundbeck, Micha; Selisky, Matthias; Minow, Falk; Jäger, Manuela; Emkes, Reiner; Debener, Stefan; De Vos, Maarten (April 2015). "Exploring miniaturized EEG electrodes for brain-computer interfaces. An EEG you do not see?". Physiological Reports. 3 (4): e12362. doi:10.14814/phy2.12362. ISSN 2051-817X. PMC 4425967. PMID 25847919.
  32. ^ Fiedler, L.; Obleser, J.; Lunner, T.; Graversen, C. (August 2016). "Ear-EEG allows extraction of neural responses in challenging listening scenarios — A future technology for hearing aids?". 2016 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. Vol. 2016. pp. 5697–5700. doi:10.1109/EMBC.2016.7592020. ISBN 9781457702204. PMID 28269548. S2CID 206635991.
  33. ^ a b Pham, Nhat; Dinh, Tuan; Raghebi, Zohreh; Kim, Taeho; Bui, Nam; Nguyen, Phuc; Truong, Hoang; Banaei-Kashani, Farnoush; Halbower, Ann; Dinh, Thang; Vu, Tam (2020-06-15). "WAKE: a behind-the-ear wearable system for microsleep detection". Proceedings of the 18th International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services. MobiSys '20. Toronto, Ontario, Canada: Association for Computing Machinery: 404–418. doi:10.1145/3386901.3389032. ISBN 978-1-4503-7954-0. S2CID 219398352.
  34. ^ Kappel, Simon L.; Looney, David; Mandic, Danilo P.; Kidmose, Preben (2017-08-11). "Physiological artifacts in scalp EEG and ear-EEG". BioMedical Engineering OnLine. 16 (1): 103. doi:10.1186/s12938-017-0391-2. ISSN 1475-925X. PMC 5553928. PMID 28800744.
  35. ^ Kappel, Simon L.; Looney, David; Mandic, Danilo P.; Kidmose, Preben (August 2014). "A method for quantitative assessment of artifacts in EEG, and an empirical study of artifacts". 2014 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. Vol. 2014. pp. 1686–1690. doi:10.1109/embc.2014.6943931. ISBN 9781424479290. PMID 25570299. S2CID 12524339.
  36. ^ Looney, David; Goverdovsky, Valentin; Rosenzweig, Ivana; Morrell, Mary J.; Mandic, Danilo P. (December 2016). "Wearable In-Ear Encephalography Sensor for Monitoring Sleep. Preliminary Observations from Nap Studies". Annals of the American Thoracic Society. 13 (12): 2229–2233. doi:10.1513/AnnalsATS.201605-342BC. ISSN 2329-6933. PMC 5291497. PMID 27684316.
  37. ^ Stochholm, Andreas. Automatic Sleep Stage Classification using Ear-EEG. EMBC 2016. Orlando, Fl.
  38. ^ Mikkelsen, Kaare (2017). "Automatic sleep staging using ear-EEG". BioMedical Engineering OnLine. 16 (1): 111. doi:10.1186/s12938-017-0400-5. PMC 5606130. PMID 28927417.
  39. ^ Nguyen, Anh; Alqurashi, Raghda; Raghebi, Zohreh; Banaei-kashani, Farnoush; Halbower, Ann C.; Vu, Tam (2016). "A Lightweight and Inexpensive In-ear Sensing System For Automatic Whole-night Sleep Stage Monitoring". Proceedings of the 14th ACM Conference on Embedded Network Sensor Systems CD-ROM - SenSys '16. SenSys '16. Stanford, CA, USA: ACM Press: 230–244. doi:10.1145/2994551.2994562. ISBN 9781450342636. S2CID 11709648.
  40. ^ "Øreprop skal aflæse søvnløses hjerneaktivitet". Innnovation Fund Denmark. Retrieved 4 January 2018.
  41. ^ Nguyen, Anh. A Lightweight and Inexpensive In-ear Sensing System For Automatic Whole-night Sleep Stage Monitoring. 14th ACM Conference on Embedded Network Sensor System. Stanford, USA.
  42. ^ Moss, James (2017). "The Efficacy of In-Ear Electroencephalography (EEG) to Monitor Sleep Latency and the Impact of Sleep Deprivation". A80-C. NOVEL DIAGNOSTIC APPROACHES TO SDB. American Thoracic Society International Conference Abstracts. American Thoracic Society. pp. A7596. doi:10.1164/ajrccm-conference.2017.195.1_MeetingAbstracts.A7596 (inactive 31 July 2022).{{cite book}}: CS1 유지 : 2022년 7월 현재 DOI 비활성화 (링크)
  43. ^ Fiedler, Lorenz. Around-the-Ear EEG Reflects the Attended Speaker in Multi-Speaker Scenario. EMBC 2016. Orlando, Fl.
  44. ^ "Ear EEG-based Hypoglycaemia Alarm". Aarhus University. Retrieved 31 August 2016.
  45. ^ Mirkovic, Bojana (27 July 2016). "Target Speaker Detection with Concealed EEG Around the Ear". Frontiers in Neuroscience. 9: 438. doi:10.3389/fnins.2015.00438. PMC 4649040. PMID 26635514.
  46. ^ Mirkovic, Bojana. Ear-EEG Allows Extraction of Neural Responses in Challenging Listening Scenarios – A Future Technology for Hearing Aids?. EMBC 2016. Orlando, Fl.
  47. ^ Hwang, Taeho. Driver Drowsiness Detection using the In-Ear EEG. EMBC 2016. Orlando, Fl.
  48. ^ Choi, Soo-In. Feasibility of using Ear EEG for Developing a Practical Brain-Computer Interface System: A Preliminary Study. EMBC 2016. Orlando, Fl.
  49. ^ Yu-Te Wang; Nakanishi, Masaki; Kappel, Simon Lind; Kidmose, Preben; Mandic, Danilo P.; Yijun Wang; Chung-Kuan Cheng; Tzyy-Ping Jung (August 2015). "Developing an online steady-state visual evoked potential-based brain-computer interface system using EarEEG". 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. Vol. 2015. pp. 2271–2274. doi:10.1109/embc.2015.7318845. ISBN 9781424492718. PMID 26736745. S2CID 5996098.
  50. ^ Yang, Jong-Kai. Passthoughts Authentication with Low Cost EarEEG. EMBC 2016. Orlando, Fl.