Correlating Motion Artifacts in Wet and Dry Electrodes With Head Kinematics During Physical Activities in Ambulatory EEG Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Electroencephalography (EEG) is a common neuroimaging technique used in clinical, research, and consumer technology given its non-invasiveness, high temporal resolution, and sensitivity. The main challenge in ambulatory EEG monitoring is the presence of substantial motion artifacts, especially for high intensity movements such as running. This study compared motion artifacts in gold cup, gel, and dry electrodes during different levels of physical activity. Eight healthy participants were instrumented with a wearable EEG cap and an instrumented mouthguard to measure head kinematics. While all electrode types performed similarly in resting state, dry electrodes showed high-amplitude motion artifacts and worse performance during walking, running, and jumping. EEG-motion coherence was found to be higher for dry electrodes in low-intensity movements (e.g., walking with 0.1-0.5 g head acceleration, where 1g = 9.81 m/s2), but similar across the 3 electrode types for medium to high intensity movements (e.g., running and jumping with 0.5-3.5 g head acceleration), with peak coherences at up to 20 Hz. Fast walk trials showed the highest linear correlation between EEG signal and head acceleration, indicating potentially better coupling between the head and the electrode at this movement intensity. Our results imply that dry electrodes require further hardware development to mitigate motion artifacts before reliable application in ambulatory monitoring, and wet electrodes also exhibit clear movement-related artifacts in higher intensity movements. Uniquely, we identified EEG-motion coupling as a contributing factor to motion artifact characteristics, and coherence analysis may be a promising approach for motion artifact identification and quantification. Further characterization, quantification, and mitigation of motion artifacts will aid in higher quality measurement and meaningful interpretation of ambulatory EEG signals for clinical and research applications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».