EEG - Ear-EEG - Wikipedia

EEG
Ear-EEG2.jpg
Құлақ ішіндегі EEG тіректерінің мысалдары. Сол жақта жалғыз құлақ тығын (оң жақ құлақ), оң жақта - оң жақ құлақ тығын
Мақсатыми қызметінің динамикасын өлшеу

EEG бұл мидың динамикасын терінің минуттық кернеуінің өзгеруі арқылы өлшеу әдісі, әдетте электродтарды бас терісіне орналастыру. EEG-EEG-де электродтар тек сыртқы құлаққа немесе оның айналасына орналастырылады, нәтижесінде терінің толық терісіне қарағанда көрінбейтін және пайдаланушының қозғалғыштығы айтарлықтай жоғары болады. электроэнцефалография (EEG), сонымен қатар сигнал амплитудасының айтарлықтай төмендеуі, сонымен қатар белсенділікті өлшеуге болатын ми аймақтары санының азаюы. Оны екі топқа бөлуге болады: электродтарды тек қана конка мен құлақ арнасының ішінде қолданатындар, сонымен қатар электродтарды құлаққа жақын орналастыратындар, әдетте құлақ бөлігінің артында жасырылған. Жалпы айтқанда, бірінші түрі көрінбейтін болады, бірақ сонымен бірге ең қиын (шулы) сигналды ұсынады. Ear-EEG - а қосуға жақсы үміткер естілетін құрылғы, алайда, құлақ-EEG датчиктерінің күрделілігіне байланысты бұл әлі жасалынбаған.

Тарих

Ear-EEG алғаш рет «A1 US патенті US20070112277 A1» -де сипатталған,[1] «B1 EP патенті EP2448477 B1» басқа да назар аударарлық[2] және «Ear-EEG жазбаларынан есту қабілеті туындаған жауаптар».[3]Содан бері ол бірнеше ғылыми топтарға таралатын күшке айналды[4] және ынтымақтастық, сондай-ақ жеке компаниялар [5].[6] CEEGrid технологиясының маңызды инкарнациялары [7][8] (оң жақтағы суретті қараңыз) және NeuroTechnology зертханасынан арнайы 3D басып шығарылған құлақ тығындары (жоғарыдағы суретті қараңыз). Құлақ ішіндегі жалпы құлаққаптар жасау әрекеттері де басталғаны белгілі.[9][10][11][12][13]

Думинді бастарда бірнеше cEEGrids-ті көрсету

Зерттеу жұмысында қолданады

Көрінбейтін және көрінбейтін EEG жүйесі пайдалы болатын бірнеше зерттеу бағыттары туралы ойлауға болады.[14] Жақсы мысалдар топтық динамиканы немесе дидактиканы зерттеуде кездеседі, бұл жағдайда әртүрлі оқиғалардың жеке адамдарға әсерін бақылай білу өте маңызды болады, бірақ оларға осы оқиғаларға тосқауыл қою мүмкін емес. Осыған байланысты EEG құлақ және бас терісі кәдімгі бас терісін егжей-тегжейлі салыстыру өте маңызды, өйткені нәтижелер платформаларда салыстырмалы болуы керек. Бұл бірнеше қағаздарда жасалды.[7][15][16][17] Бұларда құлақ-ЭЭГ өлшемдерін жиіліктің аймағында ЭЭГ бас терісіне салыстыруға болатындығы анықталды; дегенмен, екі жүйе тіркеген уақыт доменінің белсенділігі ерекше ерекшеленеді. Бірнеше мақалада мидың электр көздерінен электр өрісінің құлақтағы потенциалға дейін қалай бейнеленетіні туралы модельдер (мысалы, құлақ-EEG алға модельдері) ұсынылған.[18][19][20] Ear-EEG алға модельдері белгілі бір жүйке құбылысы үшін құлақтың әлеуетін болжауға мүмкіндік береді және EEG-мен өлшенетін жүйке көздерін түсінуді жақсарту үшін қолданыла алады.[18]

Сәйкес құлақ топографиясы бар бас терісі топографиясының мысалы (ортада) (сол жақта және оң жақта). Топографиялар бастың және құлақтың мидың екі диполярлы көзінің әлеуетін көрсетеді және жеке-EEG алға моделі арқылы есептелген, бұл Каппель және басқалар сипаттаған.[18]

Құрғақ электродты электродты құлақ-EEG

Құрғақ контактілі электродты құлақ-EEG - бұл электрод пен тері арасында гель қолданылмайтын әдіс.[21][22][23] Бұл әдіс, әдетте, ұзақ мерзімді және өмірдегі жазбалар үшін ыңғайлылық пен пайдаланушыға ыңғайлылықты жақсартады. Электродтарға гель жағылмағандықтан, пайдаланушы құлақ-EEG құрылғысын көмексіз орната алады.

High-density ear-EEG.
Жоғары тығыздықтағы құлақ-EEG мысалы. Сол жақта жоғары тығыздықты құлаққа бекітілген EEG құлаққабы көрінеді. Оң жақта - тығыздығы жоғары электродтармен тығыздығы жоғары құлақ-EEG жұмсақ құлаққаптың суреті.[24][25]

Құрғақ контактілі электродты құлақ-EEG жоғары тығыздықтағы құлақ-ЭЭГ жазбаларын орындау үшін қолданылған, бұл мидың реакциясын құлақтың топографиялық 3D картасында бейнелеуге мүмкіндік береді (Құлақ-топографиялар).[24]

Құрғақ контактілі электродтарды қолдану кезінде тері мен электродтар арасындағы аралық негізінен электрод материалының электрохимиялық қасиеттерімен, электродтың механикалық құрылымымен, электродтың беттік қасиеттерімен және электродтың теріге қалай ұсталатындығымен анықталады. .[26] EEG құлаққаптарын жақсарту үшін наноқұрылымды электродтар мен жұмсақ құлаққаптар ұсынылды.[25] Электрондық аспап сонымен қатар электродтарды құрғататындай етіп орналастырылуы керек.[27][28]

Нақты өмірдегі бақылау

Адам миының күйіне қоршаған орта, ал мидың реакциясы мидың күйіне әсер етеді. Осылайша, миға арналған зерттеулерді лабораториямен шектеу түбегейлі шектеулерді білдіреді. EEG-құлақтың шынайы өмірдегі мониторингі бұл шектеуден шығады және күнделікті өмірлік жағдайларға байланысты туындаған жауаптар мен стихиялық реакцияларды зерттеуге мүмкіндік береді.[29][22]

EEG құлаққаптарының ықшам және ұқыпты табиғаты оны өмірдегі EEG бақылауына қолайлы етеді.[30][31][21][32][33] EEG жазбалары кезіндегі жалпы проблема шу мен артефактілерден туындайтын кедергі болып табылады. Зертханалық жағдайда артефактілер мен интерференциялардан аулақ болуға немесе бақылауға алуға болады, ал өмірде бұл қиын. Физиологиялық артефактілер - бұл электрлік интерференциядан туындайтын артефактілерден айырмашылығы, физиологиялық шыққан артефактілер категориясы. Құлақ-ЭЭГ-дегі физиологиялық артефактілерді зерттеу кезінде жақ бұлшық еттерінің жиырылуынан болатын артефактілер бас терісінің ЭЭГ-мен салыстырғанда құлақ-ЭЭГ үшін жоғары екендігі анықталды, ал көздің жыпылықтауы құлаққа-ЭЭГ әсер етпеді.[34][35]

Ұйқыны бақылау

Қолданудың перспективалы жағдайы ұзақ уақытқа созылатын ұйқыны бақылауда, қазіргі кезде алтын стандартына ыңғайлы (және арзан) альтернатива қажет. полисомнография.[36][37][38][39] Инновациялық қор Дания жақында индустрия мен Даниядағы Орхус Университетінің ынтымақтастығымен ear-EEG ұйқыны бақылауға арналған үлкен жобаны қаржыландырды,[40] дегенмен, құлақ тәрізді EEG-ге негізделген ұйқы мониторын жасау - бұл Колорадо Университетінде басқа көрнекті мысалдармен бірге,[41] Лондон императорлық колледжі[42][17] сонымен қатар Оксфорд университеті[33].

Мүмкін болатын коммерциялық мақсаттар

Нарықта ear-EEG өнімдерінің жоқтығына қарамастан, бірнеше компаниялар ear-EEG технологиясына инвестицияларды анықтады. Олардың ең бастысы - Oticon есту аппаратын өндірушілер [43] және Widex,[44] Есту аппараттарына жүгінетіндер, олардың орындалу мүмкіндігі кейбір қолдауы бар сияқты,[45][46] және а гипогликемия дабыл.

Зерттелгені белгілі басқа ықтимал пайдалану жағдайлары - драйвердің ұйқышылығын анықтау,[47] BCI[48][49] және биометриялық сәйкестендіру.[50]

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ A1 АҚШ патенті US20070112277 A1 
  2. ^ B1 EP патенті EP2448477 B1 
  3. ^ Кидмос, Пребен. Есту қабілеті Ear-EEG жазбаларынан жауаптар тудырды. EMBC 2012. Сан-Диего, Кал. дои:10.1109 / EMBC.2012.6345999.
  4. ^ Блейхнер, Мартин (6 сәуір 2015). «Ми-компьютерлік интерфейстерге арналған миниатюраланған ЭЭГ электродтарын зерттеу. Сізге ЭЭГ көрінбейді ме?». Физиол реп. 3 (4): e12362. дои:10.14814 / phy2.12362. PMC  4425967. PMID  25847919.
  5. ^ «Хабардар». Біріккен ғылымдар. Алынған 25 тамыз 2016.
  6. ^ Фидлер, Лоренц. Ear-EEG тыңдау сценарийлерінде жүйке реакциясын шығаруға мүмкіндік береді - есту аппараттарының болашақ технологиясы?. EMBC 2016. Орландо, Фл.
  7. ^ а б Дебенер, Стефан (17 қараша 2015). «Смартфон мен құлақтың айналасындағы икемді басылған электродтарды қолдана отырып, қарапайым емханалық ЭЭГ». Ғылыми баяндамалар. 5: 16743. Бибкод:2015 Натрия ... 516743D. дои:10.1038 / srep16743. PMC  4648079. PMID  26572314.
  8. ^ «cEEGrid -». www.ceegrid.com. Алынған 2016-11-14.
  9. ^ Кидмоз, П .; Луни, Д .; Джохумсен, Л .; Mandic, D. P. (шілде 2013). «Жалпы құлаққаптардан Ear-EEG: техникалық-экономикалық негіздеме». 2013 IEEE Медицина мен Биология Қоғамындағы Инженерліктің 35-ші Халықаралық Конференциясы (EMBC). IEEE. 2013: 543–546. дои:10.1109 / embc.2013.6609557. ISBN  9781457702167. PMID  24109744. S2CID  10278053.
  10. ^ Донг, Хао. EEG-тің құлақ астындағы жазба әдісі. EMBC 2016. Орландо, Фл.
  11. ^ Говердовский, Валентин. Жалпы вискоэластикалық құлақ ішіндегі EEG мониторы. EMBC 2016. Орландо, Фл.
  12. ^ Говердовский, Валентин (1 қаңтар 2016). «Вискоэластикалық жалпы құлаққаптардан құлақтағы EEG: тәулік бойғы сенімді және қарапайым бақылау». IEEE сенсорлар журналы. IEEE. 16 (1): 271–277. Бибкод:2016ISenJ..16..271G. дои:10.1109 / JSEN.2015.2471183. hdl:10044/1/43182. S2CID  44224053.
  13. ^ Нортон, Джеймс (31 наурыз 2015). «Тұрақты ми-компьютерлік интерфейс ретінде жүрекшеге интеграциялануға болатын жұмсақ, қисық электродты жүйелер». PNAS. 112 (13): 3920–3925. Бибкод:2015 PNAS..112.3920N. дои:10.1073 / pnas.1424875112. PMC  4386388. PMID  25775550.
  14. ^ Кассон, Александр (10 мамыр 2010). «Тағылатын электроэнцефалография. Бұл не, ол не үшін қажет және ол нені білдіреді?» (PDF). IEEE Engineering in Medicine and Biology журналы. 29 (3): 44–56. дои:10.1109 / MEMB.2010.936545. hdl:10044/1/5910. PMID  20659857. S2CID  1891995.
  15. ^ Миккелсен, Кааре (18 қараша 2015). «EEG-тен құлаққа жазылған: Ear-EEG әдісін сипаттайтын». Неврологиядағы шекаралар. 9: 438. дои:10.3389 / fnins.2015.00438. PMC  4649040. PMID  26635514.
  16. ^ Блейхнер, Мартин (5 қазан 2016). «EEG көмегімен есту зейінін анықтау: жоғары тығыздықты-EEG салыстыруымен cEEGrid». Нейрондық инженерия журналы. 13 (6): 066004. Бибкод:2016JNEng..13f6004B. дои:10.1088/1741-2560/13/6/066004. PMID  27705963.
  17. ^ а б Донг, Хао (18 қазан 2016). «EEG жазба техникасына негізделген жаңа жұмсақ материал». 2016 жыл IEEE Медицина мен биология қоғамындағы инженерияның 38-ші Халықаралық конференциясы (EMBC). 2016. 5709-5712 бет. дои:10.1109 / EMBC.2016.7592023. hdl:10044/1/44965. ISBN  978-1-4577-0220-4. PMID  28269551. S2CID  27566415.
  18. ^ а б в Каппел, Саймон Л. Макейг, Скотт; Кидмоз, Пребен (2019-09-10). «Ear-EEG алға модельдері: Ear-EEG үшін жетілдірілген бас модельдері». Неврологиядағы шекаралар. 13: 943. дои:10.3389 / fnins.2019.00943. ISSN  1662-453X. PMC  6747017. PMID  31551697.
  19. ^ Говердовский, Валентин; фон Розенберг, Вильгельм; Накамура, Такаси; Луни, Дэвид; Өткір, Дэвид Дж.; Папавасилиу, Христос; Моррелл, Мэри Дж.; Mandic, Danilo P. (желтоқсан 2017). «Естілетін заттар: мультимодальды физиологиялық құлақ сезімі». Ғылыми баяндамалар. 7 (1): 6948. arXiv:1609.03330. Бибкод:2017NATSR ... 7.6948G. дои:10.1038 / s41598-017-06925-2. ISSN  2045-2322. PMC  5537365. PMID  28761162.
  20. ^ Кидмос, Пребен; Луни, Дэвид; Унгструп, Майкл; Дәреже, Майк Линд; Мандич, Данило П. (қазан 2013). «Ear-EEG-тен туындаған потенциалдарды зерттеу». Биомедициналық инженерия бойынша IEEE транзакциялары. 60 (10): 2824–2830. дои:10.1109 / TBME.2013.2264956. ISSN  0018-9294. PMID  23722447. S2CID  12550407.
  21. ^ а б Хун Ли, Джун; Мин Ли, Сеун; Джин Бён, ілу; Сук Хонг, Джунг; Сук паркі, Кванг; Ли, Санг-Хун (тамыз 2014). «CNT / PDMS негізіндегі каналды типтелген құлақ электродтары байқалмайтын ЭЭГ жазуы үшін». Нейрондық инженерия журналы. 11 (4): 046014. Бибкод:2014ЖЫЛ..11d6014L. дои:10.1088/1741-2560/11/4/046014. ISSN  1741-2552. PMID  24963747.
  22. ^ а б Каппел, Саймон Л. Кидмоз, Пребен (шілде 2018). «Нақты өмірдегі құрғақ байланыс-құлақ-EEG». IEEE Медицина мен биология қоғамындағы Инженерлік 40-жылдық Халықаралық конференциясы (EMBC). 2018. 5470-5474 бет. дои:10.1109 / embc.2018.8513532. ISBN  9781538636466. PMID  30441575. S2CID  53093217.
  23. ^ Сионг Чжоу; Цян Ли; Килсгаард, Сорен; Моради, Фаршад; Каппел, Саймон Л. Кидмоз, Пребен (маусым 2016). «Құрғақ жанасатын белсенді электродтарға негізделген құлақ-EEG тіркеу жүйесі». 2016 VLSI тізбектері бойынша IEEE симпозиумы (VLSI-тізбектері). 1-2 беттер. дои:10.1109 / VLSIC.2016.7573559. ISBN  9781509006359. S2CID  37530730.
  24. ^ а б Каппел, Саймон Л. Кидмоз, Пребен (шілде 2017). «Жоғары тығыздықты құлақ-EEG». 2017 жыл IEEE Медицина мен биология қоғамындағы инжинирингтің 39-шы Халықаралық конференциясы (EMBC). 2017. 2394–2397 беттер. дои:10.1109 / embc.2017.8037338. ISBN  9781509028092. PMID  29060380. S2CID  8902094.
  25. ^ а б Каппель, Саймон Л. Дәреже, Майк Линд; Тофт, Ханс Олаф; Андерсен, Микаэль; Kidmose, Preben (2018). «Құрғақ байланыс электродты құлақ-EEG». Биомедициналық инженерия бойынша IEEE транзакциялары. 66 (1): 150–158. дои:10.1109 / tbme.2018.2835778. ISSN  0018-9294. PMID  29993415. S2CID  51614629.
  26. ^ Чи, Ю Майк; Юнг, Цзи-Пинг; Кауенбергс, Герт (2010). «Құрғақ және байланыссыз биопотенциалды электродтар: әдістемелік шолу». Биомедициналық инженериядағы IEEE шолулары. 3: 106–119. дои:10.1109 / RBME.2010.2084078. ISSN  1937-3333. PMID  22275204. S2CID  2705602.
  27. ^ Каппел, Саймон Л. Кидмоз, Пребен (тамыз 2015). «EarEEG құрғақ және ылғалды электродтар үшін кедергі спектрлерін зерттеу». 2015 IEEE Медицина мен биология қоғамындағы инженерияның 37-ші Халықаралық конференциясы (EMBC). 2015. 3161-3164 бет. дои:10.1109 / embc.2015.7319063. ISBN  9781424492718. PMID  26736963. S2CID  450962.
  28. ^ Сионг Чжоу; Цян Ли; Кильсгаард, Сорен; Моради, Фаршад; Каппел, Саймон Л. Кидмоз, Пребен (маусым 2016). «Құрғақ контактілі белсенді электродтарға негізделген құлақ-EEG тіркеу жүйесі». 2016 VLSI тізбектері бойынша IEEE симпозиумы (VLSI-тізбектері). 1-2 беттер. дои:10.1109 / vlsic.2016.7573559. ISBN  9781509006359. S2CID  37530730.
  29. ^ Блейхнер, Мартин Дж.; Дебенер, Стефан (2017-04-07). «Құпияға бағдарланған жасырын, қарапайым EEG сатып алу: мөлдір EEG үшін cEEGrids». Адам неврологиясының шекаралары. 11: 163. дои:10.3389 / fnhum.2017.00163. ISSN  1662-5161. PMC  5383730. PMID  28439233.
  30. ^ Каппел, Саймон Л. (қыркүйек 2016). Эйр-ЭЭГ-ті дамыту және мидың нақты өмірін бақылау үшін сипаттама (Кандидаттық диссертация). Орхус университеті. дои:10.7146 / ауыл.260.183.
  31. ^ Блейхнер, Мартин Дж.; Лундбек, Миха; Селиский, Матиас; Минов, Фолк; Джагер, Мануэла; Эмкес, Рейнер; Дебенер, Стефан; Де Вос, Мартен (сәуір 2015). «Ми-компьютерлік интерфейстерге арналған миниатюраланған ЭЭГ электродтарын зерттеу. Сізге ЭЭГ көрінбейді ме?». Физиологиялық есептер. 3 (4): e12362. дои:10.14814 / phy2.12362. ISSN  2051-817X. PMC  4425967. PMID  25847919.
  32. ^ Фидлер, Л .; Obleser, Дж .; Луннер, Т .; Graversen, C. (тамыз 2016). «Ear-EEG күрделі тыңдау сценарийлерінде жүйке реакциясын алуға мүмкіндік береді - есту аппараттарының болашақ технологиясы?». 2016 жыл IEEE Медицина мен биология қоғамындағы инженерияның 38-ші Халықаралық конференциясы (EMBC). 2016. 5697–5700 бет. дои:10.1109 / EMBC.2016.7592020. ISBN  9781457702204. PMID  28269548.
  33. ^ а б Фам, Нхат; Динь, Туан; Рагеби, Зохре; Ким, Тэхо; Буй, Нам; Нгуен, Фук; Труонг, Хоанг; Банаи-Кашани, Фарнуш; Halbower, Ann; Динь, Тхан; Vu, Tam (2020-06-15). «ОЯН: микро ұйқыны анықтауға арналған құлақ артында киілетін жүйе». Мобильді жүйелер, қосымшалар және қызметтер бойынша 18-ші халықаралық конференция материалдары. MobiSys '20. Торонто, Онтарио, Канада: Есептеу техникасы қауымдастығы: 404–418. дои:10.1145/3386901.3389032. ISBN  978-1-4503-7954-0.
  34. ^ Каппел, Саймон Л. Луни, Дэвид; Мандич, Данило П .; Кидмоз, Пребен (2017-08-11). «ЭЭГ және құлақ-ЭЭГ бас терісінің физиологиялық артефактілері». BioMedical Engineering OnLine. 16 (1): 103. дои:10.1186 / s12938-017-0391-2. ISSN  1475-925X. PMC  5553928. PMID  28800744.
  35. ^ Каппел, Саймон Л. Луни, Дэвид; Мандич, Данило П .; Кидмоз, Пребен (тамыз 2014). «ЭЭГ-тегі артефактілерді сандық бағалау әдісі және артефактілерді эмпирикалық зерттеу». 2014 IEEE медицина және биология қоғамындағы инженерліктің 36-шы Халықаралық конференциясы. 2014. 1686–1690 бб. дои:10.1109 / embc.2014.6943931. ISBN  9781424479290. PMID  25570299. S2CID  12524339.
  36. ^ Луни, Дэвид; Говердовский, Валентин; Розенцвейг, Ивана; Моррелл, Мэри Дж .; Мандич, Данило П. (желтоқсан 2016). «Ұйқыны бақылауға арналған құлаққа энцефалография киюге болатын сенсор. Напростикалық зерттеулердің алдын-ала бақылаулары». Американдық кеуде қоғамының жылнамалары. 13 (12): 2229–2233. дои:10.1513 / AnnalsATS.201605-342BC. ISSN  2329-6933. PMC  5291497. PMID  27684316.
  37. ^ Стохгольм, Андреас. Ear-EEG қолдану арқылы автоматты түрде ұйқы кезеңін жіктеу. EMBC 2016. Орландо, Фл.
  38. ^ Миккелсен, Кааре (2017). «EEG-құлақ көмегімен ұйқыны автоматты түрде қою». BioMedical Engineering OnLine. 16 (1): 111. дои:10.1186 / s12938-017-0400-5. PMC  5606130. PMID  28927417.
  39. ^ Нгуен, Анх; Алкураси, Рагда; Рагеби, Зохре; Банаи-кашани, Фарнуш; Halbower, Ann C .; Vu, Tam (2016). «Ұйқының барлық кезеңдерін автоматты түрде бақылауға арналған құлақ астындағы жеңіл және арзан сезу жүйесі». CD-ROM ендірілген желілік сенсорлық жүйелер бойынша 14-ші ACM конференциясының материалдары - SenSys '16. 16. Стэнфорд, Калифорния, АҚШ: ACM Press: 230–244. дои:10.1145/2994551.2994562. ISBN  9781450342636. S2CID  11709648.
  40. ^ «Øreprop skal aflæse søvnløses hjerneaktivitet». Инновациялық қор Дания. Алынған 4 қаңтар 2018.
  41. ^ Нгуен, Анх. Автоматты түрде түнгі ұйқы режимін бақылауға арналған құлақ ішіндегі жеңіл және арзан сезу жүйесі. Кіріктірілген желілік сенсор жүйесі бойынша 14-ші ACM конференциясы. Стэнфорд, АҚШ
  42. ^ Мосс, Джеймс (2017). «Ұйқының күту уақытын және ұйқының жеткіліксіздігінің әсерін бақылау үшін құлақтағы электроэнцефалография (ЭЭГ) тиімділігі». A80-C. SDB-ге NOVEL диагностикалық тәсілдері. Американдық кеуде қоғамы халықаралық конференция тезистері. Американдық кеуде қоғамы. A7596 бет. дои:10.1164 / ajrccm-conference.2017.195.1_Метинг-тезистер.A7596 (белсенді емес 2020-10-22).CS1 maint: DOI 2020 жылдың қазанындағы жағдай бойынша белсенді емес (сілтеме)
  43. ^ Фидлер, Лоренц. EEG құлақ маңында көп динамикалы сценарийде қатысқан динамикті көрсетеді. EMBC 2016. Орландо, Фл.
  44. ^ «EEG негізделген гипогликемия туралы дабыл». Орхус университеті. Алынған 31 тамыз 2016.
  45. ^ Миркович, Бояна (2016 жылғы 27 шілде). «Құлақ айналасында жасырын EEG бар мақсатты динамикті анықтау». Неврологиядағы шекаралар. 9: 438. дои:10.3389 / fnins.2015.00438. PMC  4649040. PMID  26635514.
  46. ^ Миркович, Бояна. Ear-EEG тыңдау сценарийлерінде жүйке реакциясын шығаруға мүмкіндік береді - есту аппараттарының болашақ технологиясы?. EMBC 2016. Орландо, Фл.
  47. ^ Хван, Тэхо. EEG-ді қолданатын драйвердің ұйқысын анықтау. EMBC 2016. Орландо, Фл.
  48. ^ Чой, Су-Ин. Практикалық ми-компьютерлік интерфейс жүйесін дамыту үшін EEG Ear-ді қолданудың орындылығы: алдын-ала зерттеу. EMBC 2016. Орландо, Фл.
  49. ^ Ю-Те Ванг; Наканиши, Масаки; Каппел, Саймон Линд; Кидмос, Пребен; Мандич, Данило П .; Ицзюн Ванг; Чун-Куан Ченг; Tzyy-Ping Jung (тамыз 2015). «EarEEG көмегімен ми-компьютерлік интерфейске негізделген тұрақты және визуалды жағдайды дамыту». 2015 IEEE Медицина мен биология қоғамындағы инженерияның 37-ші Халықаралық конференциясы (EMBC). 2015. 2271–2274 беттер. дои:10.1109 / embc.2015.7318845. ISBN  9781424492718. PMID  26736745. S2CID  5996098.
  50. ^ Ян, Джонг-Кай. Төмен құны бар EarEEG-пен Passthoughts аутентификациясы. EMBC 2016. Орландо, Фл.