Multichannel wearable f<scp>NIRS‐EEG</scp>system for long‐term clinical monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Continuous brain imaging techniques can be beneficial for the monitoring of neurological pathologies (such as epilepsy or stroke) and neuroimaging protocols involving movement. Among existing ones, functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) and electroencephalography (EEG) have the advantage of being noninvasive, nonobstructive, inexpensive, yield portable solutions, and offer complementary monitoring of electrical and local hemodynamic activities. This article presents a novel system with 128 fNIRS channels and 32 EEG channels with the potential to cover a larger fraction of the adult superficial cortex than earlier works, is integrated with 32 EEG channels, is light and battery-powered to improve portability, and can transmit data wirelessly to an interface for real-time display of electrical and hemodynamic activities. A novel fNIRS-EEG stretchable cap, two analog channels for auxiliary data (e.g., electrocardiogram), eight digital triggers for event-related protocols and an internal accelerometer for movement artifacts removal contribute to improve data acquisition quality. The system can run continuously for 24 h. Following instrumentation validation and reliability on a solid phantom, performance was evaluated on (1) 12 healthy participants during either a visual (checkerboard) task at rest or while pedalling on a stationary bicycle or a cognitive (language) task and (2) 4 patients admitted either to the epilepsy (n = 3) or stroke (n = 1) units. Data analysis confirmed expected hemodynamic variations during validation recordings and useful clinical information during in-hospital testing. To the best of our knowledge, this is the first demonstration of a wearable wireless multichannel fNIRS-EEG monitoring system in patients with neurological conditions. Hum Brain Mapp 39:7-23, 2018. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».