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内容概览
现有技术缺点
湿电极依赖：目前大多数神经可穿戴设备依赖湿电极，且需要笨重的电子设备，限制了它们的便携性和舒适性。 局限性和复杂性：湿电极设备通常需要用户定制，难以实现大规模部署。此外，湿电极的短寿命和不舒适性进一步限制了其应用。
文章亮点
耳内干电极耳塞：作者开发了一种耳内干电极耳塞，结合了紧凑的硬件和增材制造技术。该系统不仅无线且用户通用，还能在复杂环境中实现疲劳监测。
高精度分类：研究中的支持向量机分类器在用户疲劳监测中取得了93.2%（已见用户）和93.3%（未见用户）的高准确率，这与传统湿电极系统的表现相当。
长期、低噪声监测：该平台结合了无线设备和干电极技术，能够进行超过40小时的低噪声神经测量，具有长期监测的潜力。
应用场景
飞行员和司机疲劳监测：该系统可用于飞行员、司机等需要持续专注的职业，提供疲劳监测，防止事故发生。
重型机械操作：可用于操作重型机械的工人，帮助减少因疲劳导致的事故风险。
未来神经监测设备：该技术为开发更隐蔽、完全无线、长期监测的脑机接口（BCI）奠定了基础。
总结
作者展示了一种新型的入耳式干电极耳塞，结合无线、可穿戴技术和离线机器学习分类器，成功实现了高精度的疲劳监测。该系统无需用户定制，并具有长期、低维护的特点，为未来大规模部署的神经监测设备提供了新的方向。通过整合现有电子设备和创新的电极设计，该平台展示了在复杂环境中使用的广泛潜力，并为下一代隐蔽且高效的脑状态监测设备奠定了基础。
文章名称：Wireless ear EEG to monitor drowsiness
期刊：Nature Communications
文章DOI：
https://doi.org/10.1038/s41467-024-48682-7
通讯作者：加州大学伯克利分校的 Rikky Muller & Ryan Kaveh & Carolyn Schwendeman
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图文简介
图1 设想的耳道ExG可穿戴设备。设想中的系统可以全天候隐蔽佩戴，以舒适地记录来自耳道内的神经信号，执行疲劳检测，并提供反馈。
图2 耳机组件、适配和制造过程。a 最终的耳机由四个入耳电极和两个外耳电极组成。通过将刚性、镀金的耳机插入柔软、灵活的骨架来组装多孔3D打印的耳机。b 外耳电极与耳廓的耳甲和耳甲碗接触，而入耳电极接触耳道的孔。入耳电极仅进入耳道的前10毫米。c 电极制造的示意图和照片：i) 电极是3D打印或模制的。ii) 裸电极经过喷砂和清洁处理。iii) 电极通过依次暴露于表面活性剂、催化剂和硫酸铜溶液中进行化学镀铜。iv) 化学镀镍层。v) 最终化学沉积金层。
图3 镀层表面特性。a 显示经过喷砂处理后产生的粗糙度的镀层表面的代表性光学显微镜图像。b 在每个镀层步骤后对平面样品进行的探针表面粗糙度测量。c 镀层后立即进行的绝对片电阻测量，平均值（红色圆圈）和标准偏差（误差线）。d 耳内电极-皮肤阻抗幅度、相位和幅度拟合。电极幅度的标准偏差显示在阴影绿色区域。e 用于拟合的恒定相元素电极模型。
图4 实验设置、记录和标记方案。a 受试者坐在一台显示基本反应时间测量游戏的笔记本电脑旁。佩戴在头部的WANDmini，安装在3D打印的外壳中，通过BLE将来自对侧耳机的ExG记录并传输到基站，同时受试者玩游戏。所有捕获的ExG可以实时绘制给试验监督者，同时游戏记录受试者的反应时间和Likert调查响应。b 记录的ExG、反应时间和Likert项目用于生成脑状态分类器的特征和标签。疲劳事件，用绿色阴影标记，是在受试者的反应时间和Likert响应跨越特定疲劳阈值时确定的。使用反应时间和Likert分数能够创建稳健的标签，不受用户临时错误的影响。
图5 疲劳检测器训练和验证图。a 耳部ExG实验记录被重新参考，经过滤波、清理运动污染的时段，然后进行特征提取和模型训练。b 交叉验证类似地进行，特征化的耳部ExG时段被输入到三个分类模型中。模型输出然后被输入到一个事件检测器中，执行移动平均，然后对结果分类进行阈值处理，以估计警觉和疲劳状态。
图6 EEG测量与分类器性能。a 显示被试闭眼时的α波调制的声谱图。闭眼时，α波段功率（8–12 Hz，经过2秒滚动平均滤波以提高清晰度）在幅度上调制了4倍。b 使用10秒特征窗口的逻辑回归事件检测。c 使用10秒特征窗口的支持向量机事件检测。d 使用10秒特征窗口的随机森林事件检测。e、f、g 使用50秒特征窗口的困倦事件检测。标准差（Std Dev）显示了来自九名用户的结果。
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文献来源
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
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