Ch Active Electrode with In-Channel Boosted CMRR for Distributed EEG Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
We present the design, development, and experimental characterization of an active electrode (AE) IC for wearable ambulatory EEG recording. The proposed architecture features in-AE double common-mode (CM) rejection, making the recording’s CMRR independent of typically-significant AE-to-AE gain variations. Thanks to being DC coupled and needless of chopper stabilization for flicker noise suppression, the architecture yields a super-TOhm input impedance. Such a large input impedance makes the AE’s CMRR practically immune to electrode-skin interface impedance variations across different recording channels, a critical feature for dry-electrode ambulatory systems. Signal quantization and serialization are also performed in-AE, which enables a distributed system in which all AEs use a single data bus for data/command communication to the backend module, thus significantly improving the system’s scalability. Additionally, the presented AE hosts auxiliary modules for (i) detection of an unstable electrode-skin connection through continuous interface impedance monitoring, (ii) dynamic measurement and adjustment of input DC level, and (iii) a CM feedback loop for further CMRR enhancement. The paper also presents the development of printed (extrusion) tattoo electrodes and their experimental characterization results with the proposed AE architecture. Besides bio-compatibility, lowcost, pattern flexibility, and quick fabrication process, the printed electrodes offer a very stable electrode-skin connection, conform to scalp shape, and exhibit consistent performance under various bending curvatures. Analog circuit blocks of the presented AE architecture are designed and fabricated using a standard 180nm CMOS technology, and the 1 x 1.3mm2 IC is integrated with off-chip low-power digital modules on a PCB to form the AE. Our measurement results show a CMRR of 82.2dB (at 60Hz), amplification voltage gain of 52.8dB, a bandwidth of 0.2-400Hz, +-500mv input DC offset tolerance, An input impedance > 1TOhm, and 0.66uV integrated input referred noise (0.5-100Hz), while consuming 17.5uW per channel. All auxiliary modules are tested experimentally, and the entire system is validated in vivo , for both ECG and EEG recording.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».