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前言

 

• 開發(fā)了一種基于干電極和通用耳機外形的入耳式耳部腦電圖設備

• 其離線分類算法可對用戶的困倦程度進行高準確度分類

神經(jīng)系統(tǒng)的可穿戴設備可以對飛行員和駕駛員的疲勞、困倦和疾病情況進行監(jiān)測，從而在關鍵時刻挽救他們的生命。雖然現(xiàn)有的機艙內傳感器可以提供警報，但可穿戴設備的應用范圍更加廣闊，對環(huán)境的限制更小。目前的神經(jīng)可穿戴設備大多數(shù)都需要濕電極和笨重的電子設備。

 

有最新研究展示了用于監(jiān)測困倦的入耳式干電極耳機系統(tǒng)。所采用的系統(tǒng)集成了干式、用戶通用耳機的增材制造、現(xiàn)有的無線電子設備和離線分類算法。在執(zhí)行誘發(fā)困倦的任務的九名受試者中記錄了 35 小時的電生理數(shù)據(jù)。使用用戶特定、留一試驗和留一用戶分割訓練了三個分類器模型。支持向量機分類器在評估之前見過的用戶時實現(xiàn)了 93.2% 的準確率，在評估從未見過的用戶時實現(xiàn)了 93.3% 的準確率。

 

這些結果表明，無線、干式、用戶通用的耳機可用于對困倦進行分類，其準確度可與現(xiàn)有的最先進的濕電極入耳式和頭皮式系統(tǒng)相媲美。此外，這項研究還表明，在未來的電生理應用中，群體訓練分類是可行的。

 

本研究由加州大學伯克利分校的團隊完成，詳細內容于8月2日報道在了《自然 ·通訊》雜志。

 

Ear ExG 可穿戴設備概念圖

 

 

設想中的系統(tǒng)可以全天謹慎佩戴，舒適地記錄耳道內的神經(jīng)信號，進行困倦檢測并提供反饋。

 

耳機組裝、安裝和制造過程

 

 

a. 最終的耳機由四個入耳電極和兩個外耳電極組成。歧管 3D 打印耳機是通過將剛性鍍金耳機插入柔軟、靈活的骨架來組裝的。

b. 外耳電極壓在耳朵的耳甲鼓和耳甲碗上，而入耳電極接觸耳道的孔徑。入耳電極只進入耳道的前 10 毫米。

c. 電極制造的圖表和照片：

i) 電極是3D 打印或模制的。

ii) 裸電極經(jīng)過噴砂和清潔。

iii) 通過依次暴露于表面活性劑、催化劑和硫酸銅溶液對電極進行化學鍍銅。

iv) 化學鍍鎳層。

v) 最終化學沉積金層。

 

鍍層表面表征

 

a. 代表性的電鍍表面光學顯微鏡圖像，展示了噴砂造成的粗糙度。

b. 在每個電鍍步驟之后，使用觸針輪廓儀對平面樣品進行測量。

c. 電鍍后立即進行的絕對薄層電阻測量、平均值（紅色圓圈）和標準偏差（誤差線）。

d. 入耳電極-皮膚阻抗幅度、相位和幅度擬合。綠色陰影區(qū)域顯示電極幅度的標準偏差。

e. 用于擬合的恒相元件電極模型。

 

實驗設置、記錄和標記方案

 

a. 受試者坐在一臺顯示基本反應時間測量游戲的筆記本電腦旁。受試者玩游戲時，頭戴式 WANDmini 固定在 3D 打印外殼中，記錄 ExG 并通過 BLE 從對側佩戴的耳機傳輸?shù)交?。游戲記錄受試者的反應時間和李克特調查答案時，可以為試驗監(jiān)督員實時繪制所有捕獲的 ExG。

b. 記錄的 ExG、反應時間和李克特項目用于生成大腦狀態(tài)分類器的特征和標簽。當受試者的反應時間和李克特反應超過每個受試者確定的困倦閾值時，就會確定為昏昏欲睡事件（以綠色陰影表示）。同時使用反應時間和李克特分數(shù)可以創(chuàng)建不受用戶暫時錯誤影響的穩(wěn)健標簽。

 

困倦檢測器訓練和驗證圖 

 

a. 耳部 ExG 實驗記錄被重新引用、過濾、清除受運動污染的時期，然后進行特征提取和模型訓練。

b. 交叉驗證以類似的方式進行，特征化的耳部 ExG 時期被輸入到所有三個分類模型中。然后，模型輸出被輸入到事件檢測器中，該檢測器執(zhí)行移動平均，然后對結果分類進行閾值處理，以估計警覺和困倦狀態(tài)。

 

EEG 測量和分類器性能 

 

 

 

a. 頻譜圖顯示受試者閉上眼睛時的 alpha 調制。閉眼時，alpha 波段功率（為清晰起見，8-12 Hz 通過 2 秒滾動平均濾波器）的幅度調制為 4 倍。

b. 使用10 秒特征窗口的邏輯回歸事件檢測。

c. 使用10 秒特征窗口的支持向量機事件檢測。

d. 使用10 秒特征窗口的隨機森林事件檢測。

e~g. 使用 50 秒特征窗口的困倦事件檢測。顯示所有九位用戶結果的標準偏差 (Std Dev)。

 

結論

 

該研究報告了一種入耳干電極的設計和制造，以及無線可穿戴入耳 ExG 平臺的組裝和評估，該平臺可用于對從未見過的用戶進行離線困倦檢測。

 

3D 打印和無電解金鍍層電極可以快速增強以用于任何經(jīng)過解剖優(yōu)化的可穿戴設備并長期使用/重復使用，WANDmini 可以支持多日電生理監(jiān)測，而所提出的離線分類器展示了未來基于干電極的腦狀態(tài)分類的潛力。與其他最先進的入耳記錄平臺相比，所提出的電極、無線電子設備和輕量級算法為未來大規(guī)模部署使用多種機器學習算法的用戶通用無線耳 ExG 腦機接口奠定了基礎。

 

未來的工作需要將這些分類器集成到芯片上，以進行實時大腦狀態(tài)分類，并將所有硬件小型化到一對耳塞中。此外，硬件需要支持在線分類，以便全天流動使用。最后，重要的是利用這種小型硬件開展一項針對更廣泛人群的用戶研究。此外，這項工作中執(zhí)行的特征選擇表明，更簡單的計算（例如帶寬功率比）足以進行嗜睡分類。這使得成本和低功耗的分類成為可能。這些測量將開啟一個全新的研究時代，用于跟蹤抑郁癥、阿爾茨海默病、嗜睡癥或壓力等疾病造成的長期認知變化。

 

▼參考資料

 

Kaveh, R., Schwendeman, C., Pu, L. et al. Wireless ear EEG to monitor drowsiness. Nat Commun 15, 6520 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-48682-7.