Modular DR- and CMR-Boosted Artifact-Resilient EEG Headset With Distributed Pulse-Based Feature Extraction and Neuro-Inspired Boosted-SVM Classifier
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the design, development, and experimental testing of a flexible, modular electroencephalography (EEG) headset for long-term epilepsy monitoring and individualized treatment. System- and circuit-level techniques are employed to improve energy efficiency while ensuring high-quality EEG recordings and accurate seizure detection. The wearable prototype includes digital active electrodes (DAEs) for high-dynamic-range (DR) recording, motion artifact removal (MAR), and feature extraction (FE), along with a central backend (BE) for patient-specific classification, wireless connectivity, and common-mode rejection (CMR) boosting. DAEs communicate through a time-shared data bus, minimizing wires and enabling flexible electrode placement, maximizing system scalability. Each DAE enhances recording quality with: 1) calibrated CMR boosting (>80-dB common-mode rejection ratio (CMRR) with 1-<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$M\Omega $ </tex-math></inline-formula> AE-to-AE mismatch); 2) SC notch filtering for power-line noise; 3) real-time electrode-tissue impedance (ETI) measurement for MAR and dc correction; and 4) an autoranging mechanism with 17-dB DR enhancement. In-AE FE cuts AE-to-BE communication power by 99.1%, while pulse-based frequency sampling reduces FE power by 92.1%. A neuromorphic multiplier-less adaptively boosted support vector machine (SVM) maintains high detection accuracy with 97.6% less classification power than conventional designs. The chip was implemented in 180-nm CMOS, and the wearable system components (DAE, wireless, and CMR boards) were miniaturized. Experimental testing showed IIRN (<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$0.64~\mu V_{\text {rms}}$ </tex-math></inline-formula>, 0.5–100 Hz), adjustable gain/bandwidth, DR (80 dB), SNDR (74.5 dB), and CMRR (89.2 dB without mismatch, >80 dB with mismatch). Measurement results also confirm the system’s effectiveness in motion artifact estimation and removal. In vivo measurements demonstrate the system’s efficacy and latency in detecting neurologically relevant events. Seizure detection results (96.4% sensitivity, 0.41 FPR, 1-s latency, zero SRAM usage) on prerecorded EEG data from 21 patients are also reported. The system is compared to state-of-the-art EEG recording and seizure detection systems, highlighting its advantages.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».