Как высушить электроды: Как прокалить электроды в домашних условиях

Гарнитуры ЭЭГ. Слева: сухая и беспроводная система ЭЭГ: гарнитура F1 с электродами из серебра. Модуль в верхней части гарнитуры содержит все устройства для обработки, хранения и передачи сигналов ЭЭГ. На вставке показан сухой электрод, установленный на каждом из 19 электродов 10–20. Справа: Влажная и проводная система ЭЭГ: записывающая сеть Inomed с электродами Ag / AgCl.

Запись ЭЭГ с использованием сухих электродов

Недавно разработанная CE-сертифицированная сухая ЭЭГ-гарнитура F1 (Nielsen TeleMedical, Магдебург / Германия) состоит из 19 сухих электродов, магнитно прикрепленных к гарнитуре, подключенной к модулю, как показано на рис.1. Информированное согласие было получено от субъекта, показанного на этом рисунке, на публикацию с идентифицирующей информацией или изображениями в онлайн-публикации с открытым доступом. Этот модуль включает в себя плату с усилителем и электроникой оцифровки, которая обеспечивает беспроводную передачу сигнала на базовую станцию; однако в качестве альтернативы он может хранить до 24 часов данных ЭЭГ на встроенной микросхеме флэш-памяти, что делает возможной полную мобильность в домашней среде записи.

Регистрирующая система состоит из сухих электродов с двумя подпружиненными серебряными штырями на электрод (аналогичные решения см. Также ^19,22,32 ). Штифты доступны в двух вариантах длины (12 и 15 мм) для размещения различных форма головы и объем волос, что позволяет избежать ремешка для подбородка.Установка двух выводов на электрод соответствует результатам предыдущего исследования ³² , в котором систематически оценивались различные конструкции сухих электродов, различающиеся количеством выводов (называемых в их статье «пальцами») на электрод. Эти авторы пришли к выводу, что «более редкое расположение пальцев более устойчиво к различным случаям использования и более эффективно проникает через волосы на коже головы».

ЭЭГ регистрировали с 19 упомянутых выше обычных положений 10–20 сухих электродов, плюс дополнительные электроды из серебра на левом и правом сосцевидном отростке, которые были помещены на кожу головы (т.е. сзади, но не на мочках ушей) с помощью одноразовой наклейки. Заземляющий электрод и электрод сравнения располагались вблизи Fpz. На каждом участке электрода (кроме сосцевидных отростков) двойной подпружиненный серебряный штифт регистрировал сигналы ЭЭГ. Входной импеданс усилителя по постоянному току составляет 500 МОм, что соответствует высокому импедансу электродов, ожидаемому от сухих электродов, и среднему импедансу примерно 500 кОм, зарегистрированному в этом исследовании (см. Результаты). Чтобы свести к минимуму шум окружающей среды, мешающий сбору данных (например, близлежащие движущиеся объекты), гарнитура полностью пассивно экранирована.Кроме того, система оснащена активным контуром обратной связи через заземляющий электрод. После аналоговой фильтрации нижних частот (частота среза 95 кГц) и передискретизации с частотой 1 МГц / канал сигналы подвергались цифровой фильтрации нижних частот с частотой среза 130 Гц (-3 дБ) и, наконец, понижались до 500 Гц / канал (цифровое разрешение 24 бита). , LSB 0,04 мкВ, шум с укороченными входами <2,0 мкВ от пика до пика).

Установка сухих электродов и запись проводились на том же кресле, что и упоминалось ранее.Гарнитура с сухим электродом F1 была установлена ​​на голове субъекта тем же специалистом по ЭЭГ, который выполнял записи влажной ЭЭГ. Гарнитура F1 доступна в трех разных размерах, чтобы соответствовать разным размерам головы. После нанесения набор относительных положений электродов задается соответствующей рамкой, удерживающей электроды, что позволяет избежать смещения отдельных электродов. Тем не менее, систематическая ошибка в несколько миллиметров, влияющая на все электроды, может иметь место, что также может происходить с мокрыми электродными колпачками с фиксированным расположением электродов.

Анкета для оценки принятия испытуемыми наушников ЭЭГ

Всех испытуемых попросили оценить уровень комфорта и удобство использования влажной и сухой систем ЭЭГ. Для этого после записи заполнили письменную анкету. Как показано в таблице 1, большинство испытуемых высказались за использование сухой ЭЭГ-гарнитуры F1. Это справедливо для приблизительно 20-минутной записи на пациента и гарнитуру (включая перерывы между четырьмя компонентами). Однако, учитывая, что некоторые испытуемые выразили дискомфорт по поводу остроты контактов на сухих электродах в конце записи, возник вопрос, будет ли гарнитура с влажными электродами в случае более длительных периодов записи (как ожидается в домашних записях) быть выгодным.Чтобы решить эту проблему, мы набрали дополнительно 22 пациента и 20 здоровых добровольцев (общий средний возраст 46,7 года, 25 женщин) и попросили их носить головной убор / колпачок с сухими и влажными электродами вместе с электродами в течение одного часа (как применяется той же компанией). опытный техник во всех случаях). После 20, 30 и 60 минутных интервалов испытуемые оценивали уровень комфорта по шкале Лайкерта от 1 (невыносимо) до 7 (не замечали). Уровень комфорта использования двух гарнитур также был задокументирован по той же шкале.Две гарнитуры применялись в разные дни в течение недели примерно в одно и то же время дня. Последовательность была рандомизирована и сбалансирована по двум группам субъектов. В этом случае мы замерили время наложения гарнитуры, включая подготовку электродов.

Задача визуального обнаружения цели (P3 ERP)

Испытуемые выполнили эксперимент по визуальному обнаружению цели. В парадигме обнаружения цели случайная последовательность из 60 синих или зеленых лягушек (горизонтальный угол обзора 7.5 градусов) испытуемым предъявляли с частотами 20% (синий / целевой стимул) и 80% (зеленый / стандартный стимул). См. Рис. 2A для иллюстрации экспериментальной парадигмы. Используемые стимулы синих и зеленых лягушек были дополнением Nielsen Consumer Neuroscience33.

( A ) Парадигма задачи обнаружения цели (P3): Зеленая / синяя лягушка представляет собой стандартный / целевой стимул с частотой появления 80/20%. Изображения лягушки любезно предоставлены Nielsen Consumer Neuroscience.ISI = интервал между стимулами; SOA = асинхронность начала стимула. ( B ) Задача на зрительное внимание: стимул шахматной доски для вызова P100 VEP.

Испытуемые были проинструктированы нажимать кнопку компьютерной мыши, когда они видели цель: синюю лягушку. Нажатие кнопки должно произойти в течение 100–800 мс после появления стимула, чтобы его можно было включить в последующий анализ. Длительность стимула составляла 0,9 с при асинхронности начала стимула 1,8 с (SOA). Задание длилось 108 секунд. Поскольку пациенты, как правило, не могли выполнять более длительные экспериментальные задачи, мы выбрали эту короткую версию задачи по обнаружению цели.Для сопоставимости мы установили одинаковую продолжительность как для пациентов, так и для контрольной группы.

Задача на визуальное внимание (P1 VEP)

Прямоугольная сетка 18 × 12 из чередующихся черных и белых квадратов в шахматном порядке (горизонтальный угол всего экрана 26,5 градусов, см. Рис. 2B) с инвертированием черного и белого цветов через каждые 0,6 секунды (т.е. SOA = 0,6 секунды) было представлено на экране компьютера, чтобы вызвать P1 VEP. Это наиболее часто используемая задача в клинических условиях для выявления VEP.Испытуемые были проинструктированы смотреть на фиксирующий крест, который располагался в центре экрана. Задание состояло из 200 разворотов паттернов и длилось 120 секунд.

Обработка данных

Вся численная обработка была выполнена с использованием Matlab версии R2015b ( The Mathworks ).

Все методы были выполнены в соответствии с соответствующими инструкциями и правилами.

Ссылка

Данные ЭЭГ в состоянии покоя (rsEEG) были повторно привязаны к общему среднему эталону, основанному на всех 19 электродах в положении 10–20.Для обеих зрительных задач данные ЭЭГ были повторно привязаны к среднему значению электродов Т3 и Т4. P3 ERP обычно относятся к сосцевидным электродам ³⁴ . Однако, учитывая, что в нашем эксперименте расположение электродов сосцевидного отростка немного отличалось между двумя регистрирующими системами (как описано выше), между двумя системами могли возникнуть систематические различия, если бы мы использовали электроды сосцевидного отростка в качестве эталона. Поэтому мы изменили эту стандартную ссылку на среднее значение для электродов T3 / T4, что привело к небольшому изменению топографии P3.Важно отметить, что эта схема привязки была реализована в обеих системах, что сделало результаты сопоставимыми.

Обнаружение артефактов и спектральный анализ

Перед запуском любой процедуры обнаружения или удаления артефактов каждая кривая ЭЭГ была отправлена ​​на фильтр верхних частот с частотой 1 Гц и режекторный фильтр с частотой 50 Гц и 100 Гц для удаления линейного шума. Затем артефакты были идентифицированы с помощью порогового критерия, примененного к разностному сигналу (то есть сумма абсолютных разностей (SAD)), вычисленного для временного окна, равного 0.5 сек и порог 8 мВ / сек. Эти артефакты могли нарушить процедуру удаления EOG (см. Ниже) и поэтому были заменены нулями только для этой процедуры, после чего значения исходного сигнала были восстановлены.

Мигание глаз определялось по сходству формы и топографии с заранее заданным фиксированным шаблоном. На рсЭЭГ, записанной при закрытых глазах, таких артефактов не наблюдалось. Эпоха 1500 мс была сосредоточена вокруг каждого события ЭОГ, увеличивая преобладание ЭОГ по сравнению с лежащей в основе ЭЭГ.Преобразование минимальной доли шума (MNF) ^35,36 было применено ко всем каналам ЭЭГ той эпохи. Преобразование MNF выводит набор компонентов, которые различаются по соотношению сигнал / шум, где шум в данном случае отражает ЭЭГ. После удаления компонента с наибольшим отношением сигнал / шум обратный MNF приводит к исходному сигналу с в значительной степени удаленным артефактом EOG.

Затем спектральные измерения были применены для идентификации артефактов, не обнаруженных предыдущими методами. Для этого был проведен спектральный анализ по методике Welch ³⁷ .Данные были сегментированы на двухсекундные эпохи с перекрытием 50%. Каждый сегмент был обработан функцией Бартлетта (= треугольник). Спектральная декомпозиция проводилась с помощью алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ). Абсолютные значения мощности спектрального диапазона были вычислены для следующих частотных диапазонов: Delta1 (1–1,5 Гц), Delta2 (1,5–4 Гц), Theta (4–8 Гц), Alpha (8–13 Гц), Beta (13–30 Гц). Гц), Гамма1 (30–47 Гц), Гамма2 (53–95 Гц). Частотные полосы Delta1 были включены для захвата медленных флуктуаций, а две гамма-полосы были включены для захвата высокочастотного шума.Эти полосы частот были включены только для целей обнаружения артефактов и не имели отношения к клиническим применениям; поэтому мы сосредотачиваем наши последующие спектральные анализы на Delta2, Theta, Alpha и Beta. Затем для каждой полосы частот была определена медиана этих значений мощности по всем сегментам и всем каналам. Эпоха канала была помечена как артефактная и исключалась из последующих анализов, если мощность его полосы упала ниже медианы 0,1 * или превысила значение медианы 20 * соответствующей полосы частот.

Наконец, сегменты (rs EEG) или эпохи (EP) отбрасывались как артефакты, если абсолютные амплитуды превышали пороговое значение, в 5,5 раз превышающее стандартное отклонение, вычисленное для всей записи в каждом канале соответствующей задачи.

Восприимчивость к линейному шуму 50 Гц

Для сравнения восприимчивости двух записывающих систем к линейному шуму мы усреднили спектр мощности рсЭЭГ в диапазоне частот 49–51 Гц.

Расчет абсолютных значений мощности спектральной полосы rsEEG

На втором этапе был повторен спектральный анализ rsEEG, применяя ту же процедуру, что и описанную выше, однако удаляя все сегменты, идентифицированные как артефакты по вышеупомянутым критериям, и пропуская верхний проход и режекторная фильтрация, упомянутая выше.Абсолютные значения мощности спектрального диапазона были вычислены для следующих частотных диапазонов, которые обычно указываются в клинических настройках ЭЭГ: Дельта (1,5–4 Гц), Тета (4–8 Гц), Альфа (8–13 Гц), Бета (13–13 Гц). 30 Гц).

Задача анализа визуального обнаружения цели (P3) и внимания (VEP)

Компонент P3 ERP был извлечен из всех эпох без артефактов только с правильными испытаниями, взяв разницу между усредненным ответом на целевой и стандартный раздражители. Длина эпохи составляла 1200 мс, включая интервал перед стимулом 500 мс.В результате использования эталона T3 / T4 (в отличие от стандартного эталона сосцевидного отростка) наибольшая амплитуда P3 наблюдалась в O1 и O2, а не в центральных участках средней линии. Пиковая задержка P3 была получена из формы волны, наблюдаемой путем усреднения по всем объектам, по расположению электродов O1 и O2 и по обеим системам регистрации (сухой / влажный электроды). Амплитуды P3 в O1 и O2 для каждой системы записи определялись путем взятия среднего значения амплитуды сигнала P3 в диапазоне задержки от 350 до 440 мс, представляя интервал, симметрично центрированный вокруг пиковой задержки в 395 мс.

P100 VEP был извлечен путем усреднения всех эпох без артефактов и вычитания базовой амплитуды перед стимулом. Длина эпохи составляла 700 мс, включая интервал перед стимулом 200 мс. Задержка P100 VEP была получена из формы волны, наблюдаемой путем усреднения по всем объектам, положениям электродов O1 и O2 и обоим сеансам записи (с сухими и влажными электродами). Амплитуды P100 в O1 и O2 для каждой записи определялись путем взятия среднего значения амплитуды сигнала P100 в диапазоне задержки от 100 до 130 мс, представляя интервал, симметрично центрированный вокруг пиковой задержки 115 мс.

Визуальная оценка клиническими неврологами

Все записи rsEEG (Inomed и F1) были визуально оценены двумя клиническими неврологами с большим опытом работы с EEG, которые не знали об используемой системе EEG. Их попросили сообщить как о типе спонтанной или фоновой активности ЭЭГ, так и о потенциальных патологических признаках ЭЭГ, руководствуясь рекомендацией Немецкого общества клинической нейрофизиологии (DGKN) ³⁸ .

Статистический анализ

Мы провели статистические сравнения вышеупомянутых показателей результатов между влажной и сухой системами ЭЭГ с помощью критерия ранжирования знаков Вилкоксона, поскольку этот непараметрический тест не предполагает нормальных распределений.В частности, значения мощности спектральной полосы не соответствуют этому предположению ³⁹ . Соответственно, в разделе результатов мы сообщаем z-значение аппроксимирующего нормального распределения, связанного с критерием знакового ранга, и соответствующее ему p-значение. Множественные сравнения были скорректированы с помощью процедуры ложного обнаружения (FDR), предложенной ⁴⁰ .

Полностью органические сухие электроды, самоклеящиеся на коже для длительного мониторинга биопотенциала эпидермиса с устойчивостью к движению

Изготовление и определение характеристик

Процесс изготовления самоклеящегося сухого электрода показан на рис.1. Хотя PEDOT: PSS является проводящим материалом, он имеет очень ограниченную растяжимость и не является адгезивным ²⁶ . Неионный WPU может хорошо смешиваться с раствором PEDOT: PSS (дополнительный рисунок S1) и улучшать растяжимость пленки PEDOT: PSS ²⁷ . D-сорбит дополнительно добавляют в смесь для дальнейшего увеличения ее растяжимости ²⁸ . Кроме того, D-сорбит может улучшить адгезию полимерной пленки к подложкам. Однородные смешанные пленки могут быть получены путем заливки водного раствора, состоящего из PEDOT: PSS, WPU и D-сорбита (рис.1а, б). PWS используется для обозначения смеси PEDOT: PSS, WPU и D-сорбитола. Затем смешанные пленки PWS исследуются как адгезивные и растяжимые сухие электроды для определения биопотенциалов эпидермиса, включая ЭКГ, ЭМГ и ЭЭГ (рис. 1b).

a Химическая структура PEDOT: PSS, WPU и D-сорбит. b Изготовление пленок из смесей PWS: Во-первых, смешивание PEDOT: PSS, WPU и D-сорбита; Во-вторых, заливка раствора смеси в форму; В-третьих, сушка при 60 ° C.Полученная смешанная пленка может использоваться в качестве адгезионного электрода на коже для обнаружения эпидермального биопотенциала, такого как электрокардиография (ЭКГ), электромиография (ЭМГ) и электроэнцефалография (ЭЭГ).

Пленки PWS были охарактеризованы методами сканирующей электронной микроскопии (SEM) и атомно-силовой микроскопии (AFM). СЭМ-изображение указывает на наноразмерную зернистую морфологию (рис. 2а, б). Размер зерен на топологическом АСМ-изображении составляет ~ 100 нм (рис. 2в). Шероховатость поверхности составляет около 16 нм (рис.2г). Примечательно, что на фазовом АСМ-изображении видно присутствие двух фаз в смеси (рис. 2e, f) ²⁹ , потому что PEDOT: PSS и WPU образуют коллоидную структуру в водном растворе (дополнительный рис. S1) ³⁰ . Эта фазовая структура подтверждается зависимостью доли фазового объема от загрузки PEDOT: PSS в смесях. Более высокий PEDOT: загрузка PSS приводит к более темной фазе (дополнительный рис. S2). Таким образом, фаза темного цвета преобладает с PEDOT: PSS, тогда как фаза светлого цвета в основном обусловлена ​​WPU.Цепочки PEDOT образуют проводящие сети в смешанной пленке. Присутствие двух непрерывных фаз в смешанной пленке дополнительно подтверждается распределением элементов азота в WPU и серы в PEDOT: PSS, как показывают результаты энергодисперсионного рентгеновского излучения (EDX) (дополнительный рисунок S3). Аналогичная микроструктура и распределение элементов наблюдались также на изображениях поперечного сечения SEM и EDX (дополнительный рисунок S4).

a , b SEM-изображение пленки PWS. c Топология АСМ-изображения пленки PWS. d Трехмерное топографическое изображение АСМ. e , f Phase AFM изображения пленки PWS. г Кривые растяжения пленок PWS при различных нагрузках PEDOT: PSS. h Модуль Юнга и удлинение при разрыве пленок PWS по отношению к нагрузке PEDOT: PSS. i Кривые растяжения пленок PWS за первые 10 циклов.Скорость растяжения составляла 50 мм / мин. Загрузка PEDOT: PSS составляла 19% по весу для , — f и i .

Механические и электрические свойства Кривые напряжение-деформация пленок PWS и пленок PEDOT: PSS / WPU (PW) без D-сорбита показаны на рис. 2g и дополнительном рис. S5a, соответственно. С увеличением нагрузки PEDOT: PSS удлинение при разрыве уменьшается, а модуль Юнга увеличивается как для пленок PWS, так и для пленок PW. Относительное удлинение при разрыве составляет около 28% для пленок PW с 30 мас.% PEDOT: PSS (дополнительный рис.S5b). Добавление 38 мас.% D-сорбита в эту смесь может увеличить удлинение при разрыве до 43% (рис. 2h). Эта растяжимость соответствует растяжимости кожи человека (~ 30%) ³¹ . Однако дальнейшее увеличение загрузки D-сорбита может вызвать заметное поглощение влаги и сделать пленки PWS летучими и, следовательно, склонными к разрушению. Следовательно, оптимальная загрузка D-сорбита в смеси составляет 38 мас.%. Пленки PWS с оптимальной загрузкой WPU и D-сорбита можно растягивать многократно.Как показано на фиг. 2i, хотя гистерезис может наблюдаться в первом цикле «напряжение-деформация», поведение при растяжении становится стабильным в последующих циклах.

Электропроводность пленок PWS также зависит от загрузки PEDOT: PSS. Электропроводность увеличивается почти линейно от 72 до 545 См / см при увеличении нагрузки PEDOT: PSS с 4 до 25 мас.% (Рис. 3a). Это согласуется со структурой непрерывной фазы PEDOT: PSS в пленках PWS. Если вместо этого PEDOT: PSS диспергирован в качестве неосновной фазы в матрице WPU, проводимость пленки PWS должна резко возрасти до тех пор, пока нагрузка PEDOT: PSS не достигнет порога перколяции ³² .Поскольку деформация кожи при движении человека в повседневной жизни обычно составляет менее 30%, пленки PWS с загрузкой PEDOT: PSS 19 мас.% Исследуются на предмет применения в качестве сухого электрода. В диапазоне деформации 30% изменение сопротивления составляет менее 5,5% (рис. 3b, дополнительный фильм 1). Сопротивление в первых трех циклах остается почти таким же. В повторяющихся циклах растяжения и отпускания электроды PWS демонстрируют стабильную проводимость (дополнительный ролик 2). После 440 циклов растяжения / отпускания изменение проводимости составляет ~ 6.5% в горизонтальном направлении пленки ПВС (рис. 3в, г). Изменение проводимости в вертикальном направлении может быть еще меньше ³³ .

a Зависимость проводимости пленок PWS от загрузки PEDOT: PSS. b Изменение сопротивления пленок PWS в зависимости от деформации. Пленки PWS были растянуты до различной максимальной деформации 5, 10, 15, 20 и 30% в разных циклах. Изменение сопротивления пленки PWS в c повторяющихся циклах растяжения / высвобождения и d в 400-430-м циклах растяжения / высвобождения.Пленку PWS растягивали до деформации 30% в каждом цикле, и скорость растяжения составляла 50 мм / мин. Загрузка PEDOT: PSS составляла 19 мас.% Для b , c и d .

Сети PEDOT в пленках PWS не претерпевают заметных изменений при исследовании на растяжение. Морфология пленки PWS была изучена с помощью SEM и фазовой AFM до и после растяжения до 30% деформации (дополнительный рисунок S6). С помощью СЭМ заметных изменений не наблюдается (дополнительный рис. S6a, b). Изображения фазовой АСМ показывают непрерывные сети PEDOT в расслабленной или растянутой пленке PWS (дополнительный рис.S6c – f). Это небольшое изменение сопротивления с деформацией аналогично проводящим органогелям PEDOT, которые имеют непрерывные сети PEDOT внутри ³⁴ .

Адгезионные свойства

Пленки PWS демонстрируют отличную адгезию к стеклянной подложке и коже. Пленка PWS размером 2,5 × 2,5 см ² и толщиной 22 ± 1 мкм, прикрепленная к стеклу из оксида индия и олова (ITO), используется в электрической цепи (рис. 4а и дополнительный фильм 3). Даже неся предмет весом 250 г, пленка PWS может плотно прилегать к стеклу ITO и обеспечивать работу светодиода в цепи.Более того, пленки PWS могут плотно прикрепляться как к гладкой, так и к волосистой коже (рис. 4b, дополнительный фильм 4). На сухой и влажной коже со значительными морщинами пленки PWS могут приспосабливаться к бороздкам морщин и плотно прилегать (дополнительный рис. S7, рис. 4b). Даже на куске растянутой свиной кожи (одноосное растяжение> 40%), имитирующей сильно деформированную кожу человека, пленка PWS может адаптироваться к деформации кожи и не расслаивается (рис. 4b). Деформация практически не влияет на адгезию пленок PWS к коже (дополнительный рис.S8). Сила адгезии чистой пленки PWS к коже составляет 0,43 Н / см. Оно незначительно увеличивается до 0,46 Н / см, когда пленка PWS растягивается до 30% деформации. Увеличение силы адгезии можно объяснить изменением толщины пленки под действием деформации. Толщина исходной пленки PWS составляет 20 мкм, а при деформации 30% она уменьшается до 15 мкм. Увеличение силы адгезии растянутой пленки PWS предположительно объясняется лучшим прилеганием более тонкой пленки к коже ³⁵ .Даже после многократных циклов растяжения / высвобождения пленки PWS все еще имеют стабильную адгезию к стеклу и коже. Их можно плотно прикрепить к запястью, которое энергично и непрерывно сгибается и поворачивается (дополнительный фильм 5, фильм 6).

a A Пленка PWS, несущая вес 250 г, плотно прикрепляется к стеклу ITO, позволяя светодиоду светиться в проводящей цепи. b Адгезия пленки PWS к различным типам кожи, включая гладкую кожу, шероховатую кожу, влажную деформируемую кожу и растянутую кожу свиньи. c СЭМ-изображение поперечного сечения пленки PWS, полученное на грубой копии кожи. d Трехмерное оптическое изображение пленки PWS имитировало морщины кожи. e Установка для измерения межфазной адгезии на коже или стекле с помощью стандартного теста на отслаивание под углом 90 градусов (ASTM D2861). f Силы межфазного сцепления пленок PWS со стеклом и различными покрытиями. г Сила адгезии пленок PWS к стеклу и сухой коже за десять повторений прикрепления / отсоединения. h , i Спектры импеданса коммерческого гелевого электрода Ag / AgCl и сухого электрода PWS на сухой и влажной коже и соответствующие импедансы при 10, 100 и 1000 Гц.

Для микроскопической оценки контакта пленки PWS с кожей в качестве копии кожи использовали силиконовый каучук. После размещения на аналоге кожи и прижатия в течение примерно 3 с пленка PWS могла хорошо адаптироваться к аналогу кожи и демонстрировать аналогичную морфологию морфологии кожи. Изображение поперечного сечения SEM показывает, что пленка PWS соответствует неровной и изогнутой поверхности копии кожи в субмиллиметровом масштабе (рис.4в). На трехмерном оптическом изображении, полученном с помощью дисплеев конфокального микроскопа, четко видны реплицированные морщины кожи на пленке PWS, отделенной от копии кожи (рис. 4d).

Адгезия пленок PWS предположительно возникает из-за WPU и D-сорбита, потому что оригинальные пленки PEDOT: PSS не являются адгезивными. Механизм адгезии можно объяснить физической адсорбцией PWS на коже и механической силой между ними. Состав поверхности пленки PWS охарактеризован ИК-спектроскопией отражения (дополнительный рис.S9). Сильная полоса поглощения около 3300 см ^-1 приписывается в основном валентным колебаниям групп O – H и N – H D-сорбита и WPU, тогда как полосы при 1725 и 1528 см ^-1 могут быть отнесены к к растягивающему колебанию C = O и изгибному колебанию N – H WPU соответственно ³⁶ . Органические молекулы и полимеры с группами O – H, N – H и C = O, такие как целлюлозные клеи ³⁷ и полиуретановые клеи ³⁸ , могут быть адгезивными из-за сильного физического воздействия на основу.Пленки PWS с богатыми группами O – H, N – H, C = O на поверхности могут иметь сильную физическую адсорбцию на самом внешнем роговом слое, в основном состоящем из кератина и липидов ³⁹ . Кроме того, мягкие пленки PWS могут хорошо адаптироваться к щелям кожи, что не только увеличивает площадь контакта между PWS и кожей, но и создает силу сцепления между ними.

Сила адгезии пленок PWS к коже нечувствительна к толщине, так как толщина пленки более 20 мкм (дополнительный рис.S10). Сила адгезии пленок PWS к сухой / влажной коже и стеклу оценивается по силе сцепления на границе с помощью стандартного метода испытания на отслаивание под углом 90 градусов (ASTM D2861) (рис. 4e). Сила адгезии ( f ), f = F (сила отслаивания) / d (ширина пленки), нанесена на график зависимости от смещения ( L ) (рис. 4f). Пленка PEDOT / WPU (PW) без D-сорбита имеет силы сцепления 0,12 и 0,18 Н / см на коже и стекле соответственно (дополнительный рисунок S11a, c). При загрузке 38 мас.% D-сорбита максимальные силы сцепления пленок PWS приближаются к 0.41 и 1,44 Н / см на коже и стекле соответственно. Дальнейшее увеличение содержания D-сорбита в пленке PWS снижает ее адгезионную способность. Сила адгезии на коже составляет 0,2 Н / м при содержании D-сорбита 55 мас.%. Эта сила объясняется влажной и скользкой поверхностью пленки PWS, вызванной поглощением влаги избытком D-сорбита. Оптимальная загрузка D-сорбита составляет 38 мас.% С точки зрения силы сцепления (дополнительный рис. S11b, d). Пленки PWS приклеиваются даже к влажной коже. Влажную кожу получают путем распыления воды на предплечье добровольца и последующего удаления крупных капель воды.Пленка PWS может иметь силу сцепления 0,56 Н / см на этой влажной коже (рис. 4f). После десяти циклов прикрепления / отсоединения адгезия пленки PWS к стеклянной подложке практически не уменьшается, а адгезия к сухой коже лишь незначительно (рис. 4g). Уменьшение адгезии на коже в основном происходит из-за грязи, такой как кожный жир. После удаления загрязнения путем протирания кожи и электрода PWS тампоном из изопропилового спирта клинического качества адгезия восстанавливается (дополнительный рисунок S12). Следовательно, пленки PWS можно многократно использовать в качестве сухого электрода.

Пленки PWS имеют низкое электрическое сопротивление электрод-кожа в диапазоне частот 1–10 ⁴ Гц. На предплечье добровольца помещали две круглые пленки PWS диаметром 3 см, расстояние между которыми составляло 10 см ⁴⁰ . Пленки PWS толщиной 12, 27 и 55 мкм показывают, что импедансы немного уменьшаются с уменьшением толщины пленки (дополнительный рис. S13). Это можно объяснить высокой проводимостью пленок PWS, которая на несколько порядков выше, чем у промышленного гелевого электрода Ag / AgCl.Электроды PWS имеют более низкий импеданс, чем гелевый электрод Ag / AgCl (рис. 4h, i). Их импедансы при 10 Гц составляют 82 кОм см ² и 148 кОм см ² соответственно. Импеданс пленок PWS на коже намного ниже, чем у растягиваемых сухих электродов в литературе ^2,13 (дополнительная таблица S1). По сравнению с высокопроводящими нанокомпозитными электродами с металлическими наночастицами или нанопроволокой, электроды PWS показывают значительно более низкий импеданс контакта с кожей, хотя проводимость последних может быть ниже, чем у первых ^41,42 .Это связано с тем, что импеданс в основном связан с контактом электрода с кожей, а не с проводимостью материала электрода. Эффективная площадь контакта между проводящими нанонаполнителями нанокомпозитов и кожей очень мала, поскольку нанонаполнители составляют меньшинство при загрузке обычно <2 об.% ⁴³ . Загрузка нанонаполнителей не может быть слишком высокой, поскольку большее количество нанонаполнителей снижает растяжимость / мягкость и адгезионную способность нанокомпозитов. Эти сухие электроды, описанные в литературе, не обладают другими достоинствами пленок PWS, такими как механическая растяжимость и самоклеющаяся способность.Кроме того, импеданс пленок PWS на коже практически не изменяется в течение длительного периода (дополнительный рисунок S14). Импеданс незначительно снижается в первые 10 минут после прикрепления пленки PWS к коже, что в основном возникает из-за выделения на коже пота ⁴⁴ . В этом случае импеданс остается довольно стабильным во времени. Таким образом, пленки PWS могут использоваться в качестве сухих электродов для долгосрочного наблюдения за здоровьем.

Обнаружение биопотенциала с использованием сухих электродов PWS

Пленки PWS можно использовать в качестве пригодных для носки сухих электродов для обнаружения биопотенциалов эпидермиса.Для регистрации сигналов ЭКГ две круглые пленки PWS диаметром 3 см были симметрично размещены на внутренних запястьях правой и левой руки добровольца, а другая пленка PWS была прикреплена на тыльной стороне левой руки в качестве заземляющего электрода (рис. 5а, б). Благодаря биосовместимости и совместимости ^45,46,47 электроды PWS практически не раздражают кожу, и покраснение не наблюдается даже после длительного использования в течение 16 часов (рис. 5b). Электроды PWS Электроды PWS генерируют высококачественные сигналы ЭКГ с формами волны PQRST и размахом напряжения (комплекс QRS), равным 1.84 мВ (рис. 5в). Эти кривые ЭКГ почти такие же, как при использовании стандартных гелевых электродов Ag / AgCl. Кроме того, спектрограмма импульса ЭКГ в диапазоне частот 0–45 Гц получается преобразованием Фурье (рис. 5г). Четкая частотная идентификация пиков PQRST различима вместе с мощностью сигнала в 20-40 дБ, и они имеют решающее значение в клинических условиях для диагностики различных аномалий сердечного сигнала, таких как врожденные пороки сердца, сердечная аритмия или потенциальная сердечная недостаточность.

a Схематическое изображение обнаружения ЭКГ. b Фотографии сухих электродов PWS. Они могли прочно прикрепляться к коже запястья, а затем отслаиваться через 16 часов. После 16 часов использования не наблюдалось раздражения кожи или видимого покраснения. c Сравнение сигналов ЭКГ с использованием сухого электрода PWS и промышленного гелевого электрода Ag / AgCl. d Спектрограмма импульса ЭКГ, записанная с помощью сухого электрода PWS. e Длительный мониторинг ЭКГ с использованием сухих электродов PWS в течение 1 дня и их среднеквадратичного шума. f Среднеквадратичный шум, регистрируемый гелевым электродом Ag / AgCl и сухим электродом PWS во время записи ЭКГ за раз, за ​​1 день и 1 неделю. г , ч Тестирование ЭКГ на коже при движении, вызванном электрическим вибратором. Расстояние вибратора от электрода составляло 5, 3 или 1 см.

Электроды PWS могут использоваться для долгосрочного мониторинга здоровья, что подтверждается высококачественными сигналами ЭКГ после непрерывного использования в течение 16 часов (рис.5e) и в течение как минимум 1 месяца (дополнительный рисунок S15).

Шум сигнала ЭКГ можно оценить с помощью среднеквадратичного (RMS) анализа, который показывает колебания сигнала во времени. Среднеквадратичный шум, полученный с помощью электродов PWS, составляет около 25 мкВ, что даже ниже, чем у гелевых электродов Ag / AgCl (28 мкВ) (рис. 5f). Это также намного ниже, чем у других сухих электродов в литературе (дополнительная таблица S1). Этот шум увеличивается только до 27 мкВ через 1 неделю (рис.5е), а для электродов Ag / AgCl — до 32 мкВ. Следовательно, электроды PWS намного лучше, чем электроды Ag / AgCl для длительного мониторинга ^48,49,50,51 . Качество сигнала также намного лучше, чем у существующих сухих электродов с использованием ПЭДОТ или нанокомпозитов (дополнительная таблица S1) ^{2,13,16,17,24,52,53,54,55,56,57} .

Сигналы ЭКГ были обнаружены при движении тела. Движение тела вызывали плотным прикреплением к коже дискообразного электромеханического вибратора (рис.5г). Вибратор вызывал колебания на коже со средней амплитудой около 1,5 мм. Вибрация кожи под электродом PWS зависит от расстояния до вибратора. Когда расстояние ( d ) меньше, вибрация кожи более сильная. Сигналы ЭКГ регистрировались на расстоянии 5, 3 и 1 см соответственно (рис. 5h), а соответствующие уровни шума показаны на дополнительном рис. S16. Формы сигналов PQRST различимы без заметного дрейфа базовой линии даже на кратчайшем расстоянии в 1 см.Среднеквадратичный шум, полученный от сухих электродов PWS, составляет менее 38 мкВ, что свидетельствует о высокой устойчивости к помехам от артефактов движения, что намного лучше, чем у других сухих электродов (дополнительная таблица S1). Артефакты движения связаны с адгезией сухих электродов. Когда в качестве электродов используются слегка клейкие пленки PEDOT: PSS / WPU (PW) или неадгезивные пленки PEDOT: PSS, появляются значительные артефакты движения (рис. 5h). Колебания базовой линии и шум становятся еще хуже, когда вибратор находится ближе к электроду.Когда пленка PWS прикреплена к коже, она растягивается во время движения кожи, например, за счет сгибания или скручивания запястья, что лишь незначительно влияет на сопротивление и адгезию электрода PWS (дополнительный рисунок S17a). Возможный гистерезис в поведении напряжения-деформации пленки PWS из-за повторяющегося цикла нагружения / снятия мало влияет на контактное сопротивление и не увеличивает артефакты движения (дополнительный рисунок S17b).

Электроды PWS дополнительно помещали на влажную кожу для тестирования ЭКГ (дополнительный рис.S18), поскольку точные измерения на влажной и потной коже также важны для долгосрочного мониторинга состояния здоровья. Предплечье добровольца было опрыскано водой, лишние капли воды удалены, оставив влажную кожу. Сигнал ЭКГ на влажной коже почти такой же, как на сухой коже. На сигнал ЭКГ не влияет, когда запястье сгибается под углом 30 °, 60 ° и 90 °. Сигналы ЭКГ могут быть записаны, даже если электроды PWS, прикрепленные к запястью и опистенару, были погружены в воду (дополнительный рис.S19a). Наблюдаются формы сигналов PQRST и стабильная базовая линия, при этом качество сигнала заметно выше, чем у коммерческих гелевых электродов Ag / AgCl (дополнительный рисунок S19b).

Пленки PWS могут в дальнейшем использоваться в качестве сухих электродов для ЭМГ, которая определяет потенциал действия, генерируемый мышечными волокнами. Как показано на рис. 6а, два электрода PWS были помещены на мышцы-сгибатели запястья (внутренняя сторона предплечья) добровольца. Когда рука сжимает мяч, сгибатели запястья сокращаются и генерируют сигналы ЭМГ.Различные силы прилагаются к захвату трех эластомерных шариков с модулями 0,21, 0,27 и 0,33 ГПа соответственно. Соответствующие силы захвата, приложенные к шарикам, были измерены с использованием коммерческого датчика optoforce (3-осевой датчик усилия Optoforce) (дополнительный рисунок S20).

a Мониторинг сигнала ЭМГ на предплечье, удерживающем мяч. Три шара имели разные модули 0,21, 0,27 и 0,33 ГПа соответственно. b ЭМГ сигналы при захвате мячей. c Изменение амплитуды сигнала ЭМГ и силы захвата в зависимости от модуля шариков. d Использование сигналов ЭМГ для управления движением руки робота, включая открытие и закрытие. e ЭМГ-сигналы, возникающие при сгибании / разгибании разных пальцев. f Интенсивность сигнала ЭМГ, создаваемого пятью пальцами.

Размах амплитуды и интенсивности сигнала соответствуют усилию захвата (рис.6б, в). Сигнал ЭМГ при использовании электродов PWS сравним с сигналом от гелевого электрода Ag / AgCl (дополнительный рисунок S21). Обнаружение сигналов ЭМГ для движения мышц может иметь важные приложения в человеко-машинном интерфейсе. Например, сигнал ЭМГ открытия / закрытия руки от электродов PWS может служить в качестве пользовательского интерфейса для управления открытием и закрытием антропоморфной руки робота в режиме реального времени ⁵⁸ (рис. 6d, дополнительный фильм 7 ). Помимо значительного движения двуглавой мышцы, электрод PWS также может обнаруживать низкоамплитудный ЭМГ-сигнал, создаваемый пальцем, выполняющим сгибание или разгибание (рис.6д, е).

По сравнению с ЭКГ и ЭМГ, запись высококачественных сигналов ЭЭГ намного сложнее из-за слабой силы сигнала в диапазоне микровольт, интерференции кожи головы и густых волос. Для достижения приличного контакта с волосистой частью кожи головы был изготовлен сухой электрод 3D PWS с вертикальными столбиками (рис. 7a и дополнительный рис. S22). Эти вертикальные столбы высотой 2 мм и диаметром 1 мм располагались в виде квадратной решетки с расстоянием между столбами 5 мм (рис.7б). Столбы не увеличивают адгезию, но могут проникать сквозь густые волосы и контактировать с кожей головы.

a Изготовление электродов 3D PWS. b Фотография 3D-электрода PWS. c Размещение двух 3D-электродов PWS в точках O1 и O2 задней головы и пленочного электрода PWS за ухом в качестве электрода сравнения. d ЭЭГ-сигналы, собранные во время моргания. e сигналы ЭЭГ реагируют на слуховые раздражители.

Для сбора сигналов ЭЭГ в затылочной доле два 3D-электрода PWS были установлены на участках O1 и O2 задней части головы по системе 10–20 (EEG) ⁵⁷ , а другой пленочный электрод PWS был помещен позади ухо в качестве электрода сравнения (рис. 7в). Чтобы избежать слуховых помех, доброволец сидел в удобном положении и расслаблялся, слушая белый шум. Были обнаружены потенциалы, запускаемые зрительными нервами при открытии и закрытии глаз.Биопотенциал попадает в частотные диапазоны 7-15 Гц во время закрытия глаза, характерные альфа-волны (рис. 7d). Напротив, когда глаза открыты, сигналы ЭЭГ имеют более широкий частотный диапазон. Волны ЭЭГ чувствительны к внешним звуковым раздражителям. Чтобы уловить слуховой отклик, доброволец сидел в удобном положении с завязанными глазами, чтобы избежать визуальных помех. Когда глаза были закрыты, через случайные промежутки времени раздавался громкий звонок, и возмущенный сигнал ЭЭГ с другим частотным диапазоном регистрировался как ответ на слуховые стимулы (рис.7д) ^52,57 .

Исследование клинических условий

Сухие электроды PWS были дополнительно установлены на пациенте с фибрилляцией предсердий в клинических условиях для изучения способности сухих электродов PWS в выявлении электрокардиографической аритмии, обнаружении кратковременного, но значительного увеличения мышечной активности во время глубокого рефлекса сухожилий. тестирование и обнаружение устойчивой мышечной активности во время сокращения сопротивления и во время расслабления. Картина ЭКГ отчетливо указывает на отсутствие типичных пиков P и нерегулярного интервала R-R (рис.8а, дополнительный фильм 8), что соответствует симптому фибрилляции предсердий.

a ЭКГ-сигналы, показывающие вариабельность интервалов R-R и отсутствие зубцов P, которые являются диагностическими для фибрилляции предсердий. b ЭМГ-сигналы, показывающие кратковременное и значительное увеличение мышечных потенциалов, обнаруживаемое с помощью сухого электрода PSW при постукивании по сухожилию двуглавой мышцы плеча. c ЭМГ-сигналы, показывающие возрастающие потенциалы во время сокращения двуглавой мышцы, которые уменьшились после расслабления.

Кроме того, сигналы ЭМГ можно использовать для диагностики мышечных функций неврологических пациентов. Два сухих электрода PWS были закреплены на плече пациента на расстоянии 10 см. Когда двуглавая мышца приводилась в движение постукиванием по сухожилию двуглавой мышцы, сухие электроды PWS чувствительно регистрировали немедленное увеличение мышечной активности, вызванное сокращением (рис. 8b, дополнительный фильм 9). В другом клиническом испытании пациент пытался поднять предплечье (под действием сокращения двуглавой мышцы), в то время как к его предплечью непрерывно прикладывалась дополнительная внешняя сила.При этом увеличение мышечной активности сохранялось при непрерывном сокращении двуглавой мышцы. Сухой электрод PWS, установленный на бицепсе, может точно определять приращение сигнала ЭМГ во время непрерывного сокращения и снижение сигнала при последующем расслаблении (рис. 8c). Эти результаты предполагают способность электродов PWS количественно определять мышечную силу для неврологической оценки в клинической практике.

Преимущества сухих электродов PWS

Электроды PWS обладают высокой проводимостью, высокой механической растяжимостью, отличной адгезией к коже и отличной биосовместимостью.Они отличаются от других сухих электродов, описанных в литературе. Нанокомпозиты с проводящими нанонаполнителями в эластомерной матрице могут иметь высокую растяжимость и высокую проводимость ⁴¹ , и они были исследованы в качестве сухих электродов для измерения эпидермального биопотенциала ^13,16,59,60 . Однако нанокомпозитные сухие электроды обычно создают гораздо более высокий импеданс электрод-кожа, чем электрод PWS, потому что проводящие нанонаполнители составляют меньшинство в нанокомпозитах, и их эффективная площадь контакта с кожей, таким образом, фактически очень мала ⁴³ .Кроме того, они обычно не липкие, и поэтому могут наблюдаться артефакты сильного движения. Еще одна проблема — возможная токсичность нанонаполнителей.

Смеси PWS также отличаются от растяжимых композитов PEDOT: PSS, описанных в литературе. Растяжимый PEDOT: композиты PSS были получены путем добавления добавок ^26,61,62,63 . Например, Bao et al. обнаружили, что ионные жидкости могут значительно увеличить растяжимость и проводимость PEDOT: PSS ²⁶ .Однако растяжимые композиты PEDOT: PSS не являются адгезивными. Они могут вызывать артефакты при движении из-за плохого контакта кожи с электродом во время движения тела ^52,64,65 . Кроме того, такие добавки, как ионные жидкости ⁶⁶ , токсичны, поэтому PEDOT: PSS, добавленный с ионными жидкостями, не может использоваться для измерения эпидермального биопотенциала. Хотя в качестве сухих электродов использовались другие растяжимые композиты PEDOT: PSS, они не являются адгезивными и, таким образом, создают высокий уровень шума при движении тела.Некоторые мягкие клеящиеся электроды описаны в литературе ^59,67 . Например, ультратонкие электроды могут приклеиваться к коже. Но с ними сложно обращаться, и при движении тела наблюдался высокий уровень шума. Помимо сухих электродов, проводящие гидрогели были исследованы также в качестве адгезионных электродов ⁶⁸ . Поскольку это влажные электроды, испарение воды из гидрогелей может вызвать затухание сигнала и шум. Они также не подходят для длительного использования.

Хранение и повторная сушка электрода

Электроды влагомера могут быть важным инструментом для получения максимальной отдачи от ваших влагомеров.Эти специализированные зонды можно невероятно разнообразить в зависимости от их конкретного применения, принимая различные формы и размеры, адаптированные к конкретным условиям использования.

Учитывая, насколько полезными могут быть электроды для проверки содержания влаги в различных ситуациях и материалах, важно правильно за ними ухаживать. Например, когда используются контактные штыри и датчики влагомера, как вы их храните? Вы очищаете их после каждого использования, чтобы не допустить попадания влаги и остатков материала?

Правильный уход поможет продлить срок службы электродов влагомера, и вам не придется их часто менять.Имея это в виду, вот несколько советов по хранению, очистке и правильному использованию контактных штырей и электродов влагомера.

Одна из наиболее частых причин поломки электрода влагомера заключается в том, что он слишком сильно вдавлен в прочный материал. Чем длиннее электрод, тем выше вероятность его поломки при прохождении через твердые материалы. Например, попытка протолкнуть длинный зонд серии 835 в бетон, как правило, не работает.

Если вам необходимо измерить влажность более твердых материалов с помощью штифтового измерителя, может быть лучше забить набор пластичных гвоздей в материал и прикоснуться штифтами измерителя к гвоздям. Это позволяет вам проверять влажность более твердых материалов без чрезмерного износа электродов или контактов измерителя.

Зонды влагомера, которые используются для проверки влажности различных материалов, не следует оставлять на слишком долгое время для замачивания в воде.Когда вы закончите пользоваться электродом в течение некоторого времени, попробуйте удалить излишки воды и мусор чистой сухой тканью.

Салфетки из микрофибры особенно полезны для удаления воды и грязи, но достаточно даже простого полотенца для рук. Если на датчике имеется особенно стойкая грязь или мусор, для очистки поверхности можно использовать влажное бумажное полотенце или биоразлагаемый очиститель. Затем вытрите всю воду сухой тканью.

Когда электроды влагомера не используются, их следует по возможности хранить в футляре влагомера.Это может помочь защитить электроды от чрезмерного количества воды, пыли и других загрязнений в перерывах между использованием. Это также помогает защитить электроды от ударов во время транспортировки.

Однако некоторые датчики влагомера слишком велики для стандартного футляра влагомера. Для этих электродов большого размера может потребоваться отвести место в ящике для инструментов большого размера или разместить их на специальной стойке. Если вы не можете хранить электрод в футляре, обычно рекомендуется периодически проверять его и протирать сухой тканью.

В некоторых ситуациях может оказаться удобным оставить электрод измерителя влажности на некоторое время погруженным в какой-либо материал. Некоторые электроды, такие как электрод из бумажной массы 12-E или датчик прессовальной камеры 1986 года, отличаются тем, что их оставляют на месте, чтобы с течением времени снимать несколько показаний влажности. Однако пользователям не следует просто оставлять эти электроды на месте на весь день, каждый день.

Время от времени важно снимать электрод с исследуемого материала и хорошо его очищать.Это помогает предотвратить преждевременное ржавление электрода, продлевая срок его службы и сохраняя точность измерителя.

Нужны дополнительные советы по уходу за электродами влагомера? Обратитесь к команде Delmhorst за дополнительной помощью и советом!

Границы | Протокол сравнения сухих и влажных электродов ЭЭГ во время сна

Введение

Польза сна для физического и психического здоровья очевидна. Однако спокойный ночной сон может оказаться трудным делом.Качество сна является критическим параметром для спокойного сна. Современные носимые технологии сна, такие как умные часы и наручные, наручные и повязки на голову, нацелены на оценку качества сна путем предоставления деталей макроструктуры сна, то есть временной организации ночи по стадиям сна. Однако качество сна зависит как от макро-, так и от микроструктуры сна, последняя является идентификацией и количественной оценкой специфических для сна нейрофизиологических событий (Malinowska et al., 2006).

В то время как макроструктуру сна можно в ограниченной степени контролировать с помощью носимых устройств, основанных на движении, и отображать ее в виде гипнограммы в масштабе времени в часах, подробную информацию о макро- и микроструктуре можно получить только путем записи электроэнцефалограммы (ЭЭГ). спящего мозга. Следовательно, ЭЭГ является частью каждой научной и клинической оценки сна. Однако эта оценка обычно включает посещение лаборатории, использование стационарных усилителей, а также принуждение участников к засыпанию в незнакомой обстановке, что может привести к хорошо известному эффекту первой ночи (Toussaint et al., 1997). Этот эффект первой ночи вместе со значительной вариабельностью сна от ночи к ночи, даже в контролируемых условиях (Buckelmüller et al., 2006), ограничивает достоверность оценки за одну ночь в исследовательских или клинических условиях.

Следовательно, очень желательно записывать ЭЭГ во сне с помощью простого, удобного и недорогого мобильного устройства в условиях свободного проживания в течение длительных периодов времени. Сухие электроды могут составлять основной компонент такого устройства, поскольку они многоразовые, недорогие и способны устанавливать достаточный электрический контакт с кожей без необходимости нанесения геля для электродов.Однако использование альтернативных электродов для записи сна неочевидно, поскольку ограниченные возможности позиционирования и измененные контактные свойства могут повлиять на производные параметры сна, включая микро- и макроструктуру сна. Следовательно, при каждом введении электродов нового типа для мониторинга сна важно тестировать и характеризовать их для конкретного применения.

Важность оценки структуры сна

Несмотря на то, что общая макроструктура сна демонстрирует высокую изменчивость между ночами даже у одного и того же человека, можно утверждать, что ночь за ночью спящий мозг циклически проходит различные стадии сна повторяющимся образом.Если этот особый режим сна становится ненормальным, это свидетельствует о различных неблагоприятных состояниях здоровья (Luyster et al., 2012), таких как ишемическая болезнь сердца (Ayas et al., 2003) или ожирение и сахарный диабет 2 типа (Tan et al., 2012). др., 2018).

ЭЭГ является основой для организации ночного сна, эпоха за эпохой, в различные стадии сна (Iber et al., 2007). Сон обычно подразделяется на сон с быстрым движением глаз (REM) и сон с небыстрым движением глаз (NREM). NREM-сон далее подразделяется на стадии сна N1, N2 и N3, что отражает увеличение глубины сна, т.е.е., N1 представляет легкий, а N3 — глубокий сон. Во время медленного сна происходят отдельные события ЭЭГ с типичными частотами: медленные волны (0,5–4 Гц), К-комплексы (одиночные медленные волны) и веретена сна (10–16 Гц). Возникновение любого из них является признаком стадии сна N2. Медленные волны и сонные веретена продолжают возникать в стадии самого глубокого сна N3, где медленные волны с размахом от пика до пика не менее 75 мкВ доминируют по меньшей мере в 20% оцениваемой эпохи.

Медленные волны и веретена сна представляют особый интерес, поскольку они тесно связаны с консолидацией памяти (Rasch and Born, 2013) и восстановительными функциями (Vyazovskiy and Harris, 2013; Tononi and Cirelli, 2014).Некоторые характеристики их морфологии изменяются в зависимости от предшествующих когнитивных проблем во время бодрствования, т. Е. Амплитуда и наклон медленных волн увеличиваются, когда им предшествует определенный опыт обучения (Huber et al., 2004; Molle et al., 2004), и уменьшаются, когда кодирование информации было предотвращено (Huber et al., 2006). Кроме того, медленные волны являются основным биомаркером давления во сне, т. Е. Стремлением заснуть (Dijk et al., 1993; Borbély and Achermann, 1999). Вместе с веретенами сна они составляют важную часть микроструктуры сна.

Обычно макроструктура сна описывается гипнограммой, которая определяется путем оценки трех ЭЭГ (лобных, центральных и затылочных), двух ЭОГ и одного отведения ЭМГ подбородка. Однако один лобный электрод, привязанный только к контралатеральному сосцевидному отростку, может улавливать большую часть текущих нейрофизиологических событий во время сна, поскольку медленные волны наиболее выражены на лобных областях как у молодых, так и у пожилых людей (Landolt and Borbély, 2001), а также во время сна. веретена обычно находятся над лобно-центральными областями (Cox et al., 2017). Однако альфа-активность (спектральная мощность от 8 до 12 Гц), важный маркер начала стадии N1 сна, наиболее выражена в затылочных электродах. Соответственно, когда оценка, основанная на одном фронтальном отведении ЭЭГ, сравнивается с оценкой трех отведений, согласие N2 и N3 высокое, тогда как согласие N1 ниже.

Тип электродов, используемых в переносных ЭЭГ-системах

Для получения высококачественной ЭЭГ с помощью носимого устройства существенным требованием является использование электродов с высокими рабочими характеристиками.Электроды должны обеспечивать хороший и постоянный электрический контакт с кожей и, следовательно, иметь низкое сопротивление. Контакт электрода с кожей может быть обеспечен либо путем добавления проводящего геля между электродом и кожей, либо путем использования проводящего материала с высокой контактной поверхностью, обеспечивающей электрический контакт.

Предварительно гелированные электроды ранее использовались в носимых ЭЭГ-системах для измерения ЭЭГ во время ночного сна с высоким качеством сигнала, но необходима замена после каждого измерения, что делает их неэкономичными в случае длительного использования.Следовательно, замена предварительно гелеобразных электродов многоразовыми сухими электродами в фиксированных положениях в интегрированном устройстве снизит затраты и повысит удобство использования переносных систем ЭЭГ.

Измерения ЭЭГ могут выполняться с помощью различных типов многоразовых сухих электродов. Электроды игольчатого типа предназначены для доступа к коже головы через густые волосы, но, поскольку они не прикрепляются к коже напрямую, они обладают тем недостатком, что они подвержены сильным артефактам движения и могут менять положение в течение ночи (Li et al., 2016). Следовательно, они требуют высокого давления на кожу головы для обеспечения высокого качества сигнала, что вызывает дискомфорт и даже боль при длительном использовании (Gao et al., 2018). Электроды из щетины с более мягкими стержнями воспринимаются более удобными, но все же требуют высокого контактного давления, особенно после длительного использования без повторного покрытия (Grozea et al., 2011). В отличие от штыревых электродов, плоские электроды не вызывают боли или дискомфорта, поскольку они мягкие, гибкие и обеспечивают низкий контактный импеданс при высокой контактной поверхности.С другой стороны, из-за их большего размера они требуют очищенной или подготовленной кожи для обеспечения достаточного контакта с кожей. Это ограничивает их применение фронтальным (т. Е. На лбу) положением электродов.

Методы оценки электродов, используемых в переносных ЭЭГ-системах

Для оценки и анализа сна сухие электроды должны быть достаточно устойчивыми к артефактам, которые могут возникнуть во время сна (например, движение и потоотделение), и не создавать дополнительных помех.Кроме того, они должны обладать электрическими и физическими свойствами, которые позволяют регистрировать важные характеристики сна, такие как медленные волны и веретена. В общем, электроды ЭЭГ должны иметь низкое контактное сопротивление кожи, чтобы предотвратить ослабление сигнала и рассогласование импеданса, что является основной причиной неэффективного подавления синфазного сигнала, то есть способности дифференциального усилителя подавлять сигналы, общие для обоих электродов (Ferree et al. др., 2001). Спецификации электродов, особенно для носимых устройств, должны включать определенный уровень допуска к несовершенному размещению неопытными пользователями, которое может вызвать дополнительные артефакты.

Важность оценки качества данных носимых ЭЭГ-систем была определена, но существует лишь несколько исследований, изучающих качество сигнала относительно электродов (Radüntz, 2018), а стандартизированная методология отсутствует (Casson, 2019). Предыдущая работа, в которой оценивалась пригодность электродов специально для сна, уделяла большое внимание сравнению макроструктуры полученных образцов сна. Например, характеристики, необходимые для оценки сна, оцениваются для тестирования новой матрицы сухих электродов вокруг уха (Sterr et al., 2018). Главный интерес представляют соглашение Бланда-Альтмана и корреляции Пирсона параметров макроструктуры, полученных после подсчета баллов, таких как продолжительность стадий сна. Кроме того, параметры сравниваются от эпохи к эпохе (Griessenberger et al., 2013; Sterr et al., 2018). В технико-экономическом обосновании установки электродов на основе татуировок для сна, четыре ночи были записаны в доме испытуемых, и сон оценивался экспертом для качественной оценки ЭЭГ и визуального определения того, является ли типичный режим сна (например,г., веретена и медленные волны) (Шустак и др., 2019). Вводя дополнительные количественные показатели, Ferster et al. (2019) сравнивают корреляцию среднеквадратичной мощности в дельта (0,5–4 Гц) и сигма (10–15 Гц) диапазонах во время медленного сна. В этом сравнении используются два отдельных портативных усилителя, разработанных для домашнего скрининга сна, эталонная система которых является клинически признанным устройством. Проблема использования двух полностью отдельных систем заключается в синхронизации времени между усилителями, которая приводит только к визуальному и качественному сравнению или большим окнам сравнения (Ferster et al., 2019). Чаще всего сравнительные исследования электродов основываются на одной системе усилителя, которая имеет общий опорный (и заземляющий) электрод любого типа, что позволяет проводить корреляционный анализ во временной области, но может вносить нежелательные искажения в противоположный канал (Casson, 2019). Последовательное тестирование различных конфигураций однотипных электродов невозможно при физиологическом мониторинге из-за сильной зависимости сигнала от времени. Даже в лабораторных исследованиях количественная оценка микроструктуры сна редко оценивается во время тестирования электродов.Кроме того, различия между различными системами ЭЭГ и электродами также могут быть сопоставлены с факторами, отличными от технологической изменчивости, такими как вариативность предмета и сеанса (Melnik et al., 2017). Следовательно, важно контролировать эти эффекты при сравнении электродов. Насколько нам известно, оценка качества электродов ЭЭГ вне контролируемых лабораторных условий и включающая подробный анализ микро- и макроструктуры сна, а также сравнение с электродом сравнения, еще не проводилась.Таким образом, не существует установленной методологии для объективной оценки и сравнения электродов для сна.

Нашей целью было разработать воспроизводимый протокол тестирования электродов, который позволил бы сравнить основные характеристики для характеристики макро- и микроструктуры сна и выявить различия и ограничения, возникающие при использовании в естественных условиях. В частности, мы оценили пригодность электродов для оценки ночных записей во сне дома.Кроме того, мы исследовали качество сигнала и чувствительность к артефактам, чтобы оценить, будут ли электроды достаточно надежными для неконтролируемой записи ЭЭГ во сне.

Материалы и методы

Мы разработали протокол испытаний, следуя реалистичной процедуре, в которой новые плоские сухие электроды сравниваются с уже известными предварительно гелеобразными электродами. Это включало в себя проектирование установки усилителя, которая позволила бы одновременную регистрацию ЭЭГ сна с использованием двух типов электродов в естественных условиях, проведение сбора таких данных и разработку параметров анализа и оценки, которые включают соответствующие макро- и микроструктуру сна. метрики.

Электроды

Мы оценили эффективность нового поколения сухих плоских электродов (Dr) и самоклеящихся предварительно гелеобразных (Pg) электродов. Электроды Dryode ^TM (IDUN Technologies, CH, рис. 1B) представляют собой комбинацию проводящего текстиля и полимеров. Они состояли из трикотажной нейлоновой ткани, покрытой серебром, с площадью сенсора 18–20 мм ² . Электроды Pg (Ambu ^® Neuroline 720-00-S, Ambu A / S, DK, рис. 1A) были одноразовыми и продавались специально для ЭЭГ во сне.Они использовали сенсорный материал Ag / AgCl с площадью сенсора 18 мм ² и площадью геля 95 мм ² .

Рисунок 1. Проверенные электроды. ( A , слева) Предварительно гелированные электроды Ambu ^® Neuroline 720 (Ambu A / S, DK) и электроды (B , справа) Dryode ^TM (IDUN Technologies, CH).

Конструкция электрода Dr оптимизирует адгезию к коже, что снижает шумовые артефакты (Stauffer et al., 2018).Мы сочли этот электрод особенно интересным для приложений мониторинга сна из-за импеданса контакта с кожей ниже 50 кОм⋅см ² (Stauffer et al., 2018). Кроме того, изгибаемая конструкция позволяет прикреплять электроды к изогнутым участкам (например, сосцевидным отросткам) и проводить измерения в течение длительного времени с высоким комфортом и без раздражения кожи (Stauffer et al., 2018). Однако до настоящего времени эти электроды не были утверждены для использования в исследованиях ночного сна и поэтому представляли интерес для сравнения электродов.

Сбор данных

Эксперименты

Мы разработали наши эксперименты для сбора одновременных записей с электродов Dr и Pg в идентичных условиях во время ночного сна. Эксперименты были задуманы с учетом реалистичной домашней обстановки. Исследование было проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией и одобрено институциональным этическим комитетом (ETH EK 2017-N-67).

Два идентичных усилителя биосигнала MHSL-SleepBand (SB) с высококлассным 8-канальным 24-битным аналого-цифровым преобразователем (ADS1299, Texas Instruments Inc., США) были созданы для измерения ЭЭГ (Ferster et al., 2019). Каждый SB питался от литиевых аккумуляторов (2600 мАч, 3,63 В, 9,5 Втч). SB — это мобильная система мониторинга сна, которая обеспечивает записи ЭЭГ исследовательского качества и бортовую обработку в реальном времени, специально разработанную для исследования сна. Усилители были настроены с двумя различными конфигурациями электродов (SB _Dr или SB _Pg , рисунок 2). SB _Dr (усилитель 1) был привязан и заземлен к электродам Dr (REF _Dr и GND _Dr ), тогда как SB _Pg (усилитель 2) был привязан и заземлен к электродам Pg (REF _Pg и GND _Pg ).Оба усилителя регистрировали общий сигнал синхронизации 1 Гц. Для записи ЭЭГ электрод Dr помещался на правый лоб (соответствует Fp2, EEG _Dr ), тогда как электрод Pg размещался на лбу слева (соответствует Fp1, EEG _Pg ). Электроды сравнения (REF _Dr и REF _Pg ) были размещены на противоположной стороне, заземляющие электроды (GND _Dr и GND _Pg ) на ипсилатеральном сосцевидном отростке по отношению к соответствующему переднему электроду.Оба устройства одновременно измеряли ЭЭГ _Dr и ЭЭГ _Pg с помощью разветвителей. SB _Dr измерил ЭЭГ _Dr и EEG _Pg со ссылкой на REF _Dr и заземлен на GND _Dr , в результате чего были получены отводы EEG _DrDr и EEG _PgDr (индекс отводов представляет используемый тип электрода для получения ЭЭГ с указанием типа электрода сравнения / заземления). SB _Pg измерял EEG _Dr и EEG _Pg со ссылкой на REF _Pg и заземлен на GND _Pg , что привело к отведениям EEG _DrPg и EEG _PgPg .Следовательно, EEG _DrDr и EEG _PgPg относятся к отведению ЭЭГ, полностью основанному на электродах Dr и Pg, соответственно. С помощью EEG _DrPg и EEG _PgDr мы разобрали ЭЭГ и электрод сравнения, что позволило изучить, является ли электрод сравнения или ЭЭГ ответственным за потенциально плохой сигнал. Мы сравнили ЭЭГ _DrDr с ЭЭГ _PgPg , поскольку ЭЭГ _PgPg успешно использовалась для получения ЭЭГ во время ночного сна с использованием той же конфигурации SB-электродов и не уступает сертифицированной системе (Ferster et al., 2019). Кроме того, SB _Pg записал электроокулограмму (EOG _PgPg ), а также левую и правую электромиограммы (LEMG _PgPg и REMG _PgPg ). В предлагаемом анализе сигналы ЭОГ и ЭМГ в дальнейшем не исследовались. Все каналы записывались с частотой дискретизации 250 Гц. Набор электродов Dr использовался повторно и протирался спиртовыми салфетками после каждой записи. Для каждой новой записи применялся новый комплект электродов Pg.

Рисунок 2. Настройка усилителя. Усилитель 1 (красный, SB _Dr ) измеряет ЭЭГ _DrDr и ЭЭГ _PgDr , если он указан (REF _Dr ) и заземлен (GND _Dr ) на электроды Dr. Усилитель 2 (синий, SB _Pg ) измеряет EEG _DrPg , EEG _PgPg , EOG _PgPg , LEMG _PgPg и REMG _PgPg при ссылке (REFND _{Pg 907) ) к электродам Pg. Между двумя усилителями передается сигнал запуска для синхронизации выборки.}

Участников

После письменного информированного согласия были записаны ночные ЭЭГ, ЭОГ и ЭМГ у пяти молодых здоровых участников (возрастной диапазон: 25,2–30,0 лет, 3 мужчин, 1 левша, 1 человек, владеющий обеими руками) в их домах. Участники самостоятельно не сообщали об отсутствии проблем со здоровьем и сном, неврологических, психиатрических или внутренних расстройств, кожных заболеваний, кожных аллергий или недавнего употребления наркотиков. У всех участников был нормальный ИМТ (диапазон: 20,7–25,2) и обычное потребление кофеина 0–7 чашек кофе или энергетических напитков в день, а также 0–2 чашки черного чая, зеленого чая или лимонада с кофеином в день.Привычное время сна (диапазон рабочих дней: 23:00 — 01:00, выходные дни: 23:00 — 03:00) и продолжительность сна (диапазон рабочих дней: 6–8 часов, диапазон выходных: 7,5–10 часов) были собраны, чтобы рассчитать время эксперимента в соответствии с обычным временем отхода ко сну. За день до эксперимента мы попросили участников воздержаться от алкоголя и чрезмерного потребления кофеина и никотина, чтобы обеспечить нормальное состояние кожи, температуру тела и образование потоотделения в течение следующей ночи. Мы попросили участников ложиться спать в свое обычное время сна и избегать ночных занятий в ночь перед экспериментом.После того, как экспериментатор прикрепил электроды, качество сигнала и контактное сопротивление визуально проверялись в графическом интерфейсе пользователя. Несмотря на контролируемое прикрепление электрода, от одной записи пришлось отказаться из-за плохого прикрепления эталонного сухого электрода к сосцевидному отростку.

Анализ ЭЭГ

Мы провели углубленную оценку макро- и микроструктуры сна, записанную с электродов Dr и Pg. Мы провели следующие анализы, чтобы подтвердить возможность использования обоих электродов в исследовании сна: (1) производительность при оценке сна, (2) визуальный осмотр обнаруженных артефактов, (3) способность обнаруживать важные характеристики сна, такие как медленные волны и шпиндели сна.Мы дополнительно исследовали частотную область, чтобы проверить, способны ли электроды измерять сигналы ЭЭГ сна и согласуются ли качество сигнала и спектральный отклик между электродами.

Предварительная обработка

Данные, собранные как с SB _Dr , так и с SB _Pg , были синхронизированы по времени с линейной интерполяцией с использованием обычно записываемых маркеров в начале и конце экспериментов и сигнала синхронизации 1 Гц. Биосигналы были преобразованы в мкВ, отфильтрованы с помощью режекторной фильтрации для удаления шума электросети 50 Гц, полосовой фильтрации до интересующей частоты и сегментированы на 20-секундные эпохи.Частоты среза для соответствующего полосового фильтра зависели от типа анализа и указаны ниже. Код MATLAB для фильтрации сообщается в дополнительном материале. Спектральная плотность мощности (СПМ) была рассчитана для каждой эпохи данных ЭЭГ, которые были отфильтрованы с полосой пропускания от 0,5 до 40 Гц с использованием метода Велча (окна Хеннинга 4 с, разрешение 0,25 Гц).

Оценка сна

Чтобы оценить, подходит ли сигнал ЭЭГ от электродов Dr для оценки сна, мы сравнили две оценки с одним отведением друг к другу.Для этой цели 8 сигналов ЭЭГ с одним отводом (EEG _DrDr и EEG _PgPg каждого участника) были отфильтрованы с полосой пропускания от 0,5 до 40 Гц, рандомизированы и представлены одному эксперту по сну, который был ослеплен. происхождение сигнала (тип электрода и участник). Стадии сна оценивались эпоха за эпохой на основе стандартных критериев (Iber et al., 2007; Berry et al., 2017), за исключением включения только одного фронтального отведения ЭЭГ. Оценка сна проводилась с использованием программного обеспечения, полученного в Институте фармакологии и токсикологии Цюрихского университета.Чтобы избежать предвзятости из-за вариабельности оценок между экспертами при сравнении оценок между двумя типами электродов, все записи оценивались одним экспертом.

Идентификация артефакта

Во время оценки сна эксперт дополнительно визуально идентифицировал и отмечал 4-секундные окна, содержащие артефакты в одном или всех четырех отведениях ЭЭГ (EEG _DrDr , EEG _{Pg Dr} , EEG _PgPg , EEG _{Dr Pg} ). При этом он количественно определил два различных типа артефактов: очень быстрые, резкие, резкие артефакты и медленные синусоидальные артефакты с большой амплитудой (рис. 3A).После этого мы дополнительно использовали полуавтоматический алгоритм обнаружения артефактов (Huber et al., 2000), который отдельно во всех четырех отведениях ЭЭГ отмечал 20-секундные эпохи, мощность которых превышала порог, определяемый средним значением мощности в диапазоне 0,75– 4,5 Гц и полоса 20–30 Гц во сне составляли эпохи N1, N2 и N3.

Рисунок 3. Артефакт и характеристики микроструктуры сна. ( A , вверху) Два типа артефактов были визуально идентифицированы на ЭЭГ во время оценки сна.Очень быстрые, резкие, резкие артефакты (зеленый, слева) и медленные синусоидальные артефакты с большой амплитудой (фиолетовый, справа). Они считались артефактами, а не медленными волнами, если они присутствовали только в одном отведении ЭЭГ. ( B , внизу) Характеристика основных свойств медленных волн (0,5–4,0 Гц, синий) и веретен сна (10–16 Гц, красный), которые были важны для определения качества сна в сигнале ЭЭГ. Медленные волны характеризовались их максимальной отрицательной амплитудой (мкВ), длительностью (с) и крутизной спада и подъема (мкВ / с), максимальной крутизной медленных волн либо между отрицательным пересечением нуля и максимальной отрицательной амплитудой, либо максимальная отрицательная амплитуда и положительный переход через нуль соответственно.Шпиндели характеризовались их максимальной амплитудой (мкВ), длительностью (с), частотой (Гц) и скоростью амплитуды (мкВ / с), суммой всех точек абсолютных данных за время работы шпинделей. Медленные волны и веретена сна выглядели одинаково в обоих типах электродов EEG _DrDr (вверху) и EEG _PgPg (внизу).

Анализ артефактов ЭЭГ

Сообщалось общее количество и соотношение эпох, содержащих артефакты для каждого отдельного происхождения. Сравнивалось количество случаев появления очень быстрых, резких, резких артефактов и медленных синусоидальных артефактов с большой амплитудой и определялись зависимости от типа электрода и участника (см. Раздел «Статистика»).

Все дальнейшие анализы проводились только в те эпохи сна N2 и N3, которые не имели артефактов во всех четырех отведениях ЭЭГ.

Анализ макроструктуры сна

Мы сравнили две оценки с единичной производной, охарактеризовав эпохи с оценкой сна на чувствительность (доля эпох, оцениваемых как конкретная стадия сна, которые были идентичны в противоположной оценке), специфичность (доля эпох, не оцениваемых как конкретная стадия сна, которые также не учитывались как эта стадия сна в противоположной оценке), точность (доля идентично оцененных эпох в оценке конкретной стадии сна), точность (общая доля одинаковых оценок) и надежность между оценками (κ, каппа Коэна).

Анализ микроструктуры сна

Мы сравнили важные характеристики медленных волн и сонных веретен между обоими типами электродов в ЭЭГ _DrDr и ЭЭГ _PgPg (рис. 3В). Оба сигнала подвергались полосовой фильтрации от 0,5 до 4,0 Гц для автоматического обнаружения одиночных медленных волн по их отрицательным пикам (Riedner et al., 2007). Мы включали в анализ только медленные волны, когда последовательные переходы через ноль находились на расстоянии 0,25–1,0 с, а амплитуда отрицательного пика превышала 37.5 мкВ. Продолжительность медленных волн определялась путем вычисления времени от перехода через отрицательный ноль перед отрицательным пиком до следующего перехода через отрицательный ноль после отрицательного пика. Максимальная отрицательная амплитуда была минимальной амплитудой сигнала за это время. Нисходящий и восходящий наклон медленных волн вычислялся путем взятия минимума и максимума производной отрицательной половины сигнала, поэтому время от отрицательного пересечения нуля перед отрицательным пиком до положительного пересечения нуля после отрицательного пика. соответственно (рис. 3Б).

Для автоматического обнаружения одиночных веретен сигналы ЭЭГ подвергались полосовой фильтрации от 10 до 16 Гц. Алгоритм обнаруживал веретено сна всякий раз, когда колебание амплитуды превышало верхний порог, который в пять раз превышал среднюю амплитуду сигнала (Ferrarelli et al., 2007). Их начало и конец обнаруживались всякий раз, когда сигнал опускался ниже нижнего порога, который в 1,25 раза превышал среднюю амплитуду сигнала. Эти пороги ранее подходили для обнаружения медленных веретен сна (Lustenberger et al., 2015), что особенно важно, поскольку во фронтальных отведениях в первую очередь показаны медленные веретена (Cox et al., 2017). Продолжительность бездействия шпинделей рассчитывалась как время между началом и концом обнаруженных событий шпинделя. Максимальная амплитуда рассчитывалась как максимальное значение абсолютной амплитуды за это время. Частота определялась количеством положительных пиков за время действия шпинделя. Скорость амплитуды рассчитывалась путем суммирования значений абсолютной амплитуды за время действия шпинделя.

Согласие между EEG _DrDr и EEG _PgPg было исследовано с использованием графиков относительных разностей (Pollock et al., 1992; Giavarina, 2015), поскольку изменчивость характеристик медленных волн и веретен увеличивалась по мере увеличения величины измерения. В отличие от стандартных графиков Бланда-Альтмана (Bland and Altman, 1999), графики относительных разностей отображают среднее значение по отношению к соотношению, а не разницу двух измерений. Среднее значение отношения между EEG _DrDr и EEG _PgPg описывало относительную систематическую ошибку.Значение относительной разницы для каждой эпохи было получено путем вычисления средних характеристик в скользящем окне 20 с с размером шага 2 с и вычисления медианы по всем окнам, которые покрывали центр эпохи. Такой подход минимизировал эффекты от характеристик, которые охватывали две эпохи.

Кроме того, распределения свойств замедляющей волны и шпинделя от обоих электродов сравнивались с использованием индекса перекрытия η (Pastore and Calcagnì, 2019), выражающего процент перекрытия между двумя распределениями, о которых сообщалось в дополнительном материале.

Анализ качества сигнала ЭЭГ

Для анализа качества сигнала мы сравнили отношение сигнал / шум медленноволновой активности (SNR _SWA ) между EEG _DrDr и EEG _PgPg . SNR _SWA был определен путем расчета отношения мощностей (дБ) диапазона частот медленной активности R _SWA (0,5–4 Гц) по отношению к частотному диапазону, не представляющему интереса R _{20 40 Гц} (20–40 Гц, рис. 4A), например

Рисунок 4. Спектр мощности (жирная линия) по всем эпохам сна N2 и N3 без артефактов у одного человека. ( A , вверху) SNR SWA (SNR _SWA ) вычисляется по коэффициенту мощности частотного диапазона SWA R _SWA (заштрихованная область между 0,5 и 4 Гц) по отношению к частотному диапазону, не представляющему интереса. , R _{2040 Гц} (заштрихованная область между 20 и 40 Гц). ( B , внизу) Высота пика веретена (HSP, двусторонняя стрелка) вычисляется относительно фонового спектра, полученного степенной функцией (пунктирная линия), подобранной к соответствующему фоновому спектру мощности в R1 _PL (заштрихованная область между 2 и 6 Гц) и частотный диапазон R2 _PL (заштрихованная область между 16 и 30 Гц), за исключением диапазона 6–16 Гц (который включал R _Spin , заштрихованную область между 10 и 16 Гц).

SNR = SWA10log (P / SWAP) 2040 Гц10 (1)

, где P _SWA и P _{20 40 Гц} представляет спектральную мощность, вычисленную в R _SWA и R _{20 40 Гц} , соответственно. Чтобы избежать быстрых шпинделей, отсечка низких частот была на 20 Гц, а отсечка высоких частот давалась ранее примененным полосовым фильтром. Соглашения сравнивались с участками Бланд-Альтмана.

Мы проанализировали высоту пика веретена (HSP) в спектре относительно фонового спектра в log ₁₀ (мкВ ² /0.25 Гц), который был адаптирован из метода, предложенного Gottselig et al. (2002). Функция степенного закона была адаптирована к спектру мощности в диапазоне 2–6 Гц (R1 _PL ) и 16–30 Гц (R2 _PL ), за исключением диапазона 6–16 Гц, который содержал пиковые частоты шпинделя ( Cox et al., 2017). Очень низкие частоты (<2 Гц) были исключены из-за их восприимчивости к низкочастотным артефактам. Мы автоматически локализовали максимальный пик в пределах R _Spin (10-16 Гц). Расстояние между максимальным пиком и соответствующим ему подобранным значением было определено как HSP (Рисунок 4B).Эпохи были исключены из анализа HSP, когда разность частотных интервалов обнаруженных пиков шпинделя между EEG _DrDr и EEG _PgPg была больше 2 Гц, что указывает на сбой автоматической локализации максимального пика. Соглашения сравнивались с участками Бланд-Альтмана.

Кроме того, для анализа стабильности частоты между сигналами, полученными от разных типов электродов, мы вычислили когерентность между сигналами ЭЭГ, относящимися к одному и тому же типу электродов (EEG _DrDr vs.EEG _PgDr и EEG _DrPg по сравнению с EEG _PgPg ). Такой анализ стал возможен благодаря дополнительному разделению каналов и установке двух усилителей. Квадрат величины когерентности рассчитывался от эпохи к эпохе с использованием усредненной периодограммы Уэлча и отображался в диапазоне от 0 до 1 для каждой полосы частот с разрешением 0,25 Гц.

Для всех участников были рассчитаны, визуализированы и представлены в дополнительном материале PSD EEG _DrDr и EEG _PgPg , а также SNR _SWA и HSP для каждого отведения.

Статистика

Проверка того, зависит ли количество артефактов от типа электрода или от взаимодействия между типом электрода и участником, проводилась с помощью теста хи-квадрат или точного теста Фишера, когда количество наблюдений было слишком маленьким (Agresti , 2008).

Для всех анализов Бланда-Альтмана и относительных разностей мы учли непостоянную и изменяющуюся природу веретен, медленные волны, SNR _SWA и HSP в течение ночи, а также для плана повторных измерений при вычислении пределы соглашения (Bland and Altman, 2007).Все статистические анализы проводились в R-studio версии 1.2.1335 (RStudio Team, 2018).

Результаты

Мы включили в анализ N = 4 участника (возрастной диапазон: 25,2–28,9 лет, 3 мужчины, 1 левша, 1 человек, владеющий обеими руками). Они показали общее время сна 5,4–9,9 ч (среднее = 7,45 ч, SD = 1,98 ч), латентность начала сна 1,7-23 мин и высокую эффективность сна (доля времени, проведенного во сне в постели). от 89,8 до 98,2%. Всего мы записали 31.5 ч ЭЭГ, из которых 3906 эпох (21,7 ч) было проведено в N2 или N3. Из этих эпох 822 эпохи (21,04%) были отмечены артефактами по крайней мере в одном отведении ЭЭГ, что привело к 3084 эпохам без артефактов N2 и N3, которые вошли в анализ микроструктуры сна и качества сигнала ЭЭГ.

Артефакты ЭЭГ

За всю запись ЭЭГ _DrDr содержала 2193 (38,70%) и ЭЭГ _PgPg 2161 (38,14%) эпох с артефактами. В эпохи N2 и N3 на ЭЭГ _DrDr было 584 (14.95%) и ЭЭГ _PgPg имели 542 (13,88%) эпох с артефактами. Частота появления медленных синусоидальных артефактов с большой амплитудой (967 окон в ЭЭГ _DrDr , 9 окон в ЭЭГ _PgPg ) зависела от типа электрода [χ2 (1) = 940,33, p <0,0001] как а также от взаимодействия между типом электрода и участником ( p <0,0001). Частота появления очень быстрых, резких, резких артефактов (43 окна в ЭЭГ _DrDr , 53 окна в ЭЭГ _PgPg ) не зависела исключительно от типа электрода [χ2 (1) = 1.04, p = 0,31], но показали взаимодействия между типом электрода и участниками ( p = 0,0003).

Макроструктура сна

оценки сна, основанные на отдельных отведениях EEG _DrDr и EEG _PgPg , сравнивались и визуализировались в гипнограммах и спектрограммах (рисунок 5 и дополнительный рисунок S3). Оценка между EEG _DrDr и EEG _PgPg показала надежность между оценками κ = 0,66 и точность = 0.78. Только точность и чувствительность для N1 показали плохие характеристики (Рисунок 6).

Рисунок 5. Репрезентативная макроструктура сна для одного участника. ( A , вверху) Гипнограмма оценки одного отведения на основе EEG _DrDr первых 4 часов (два цикла сна) одного участника. Гипнограммы всех участников за всю ночь можно найти на дополнительном рисунке S3. Синие маркеры указывают, где оценка одиночного отведения на основе EEG _PgPg отклоняется от EEG _DrDr .( B , внизу) Спектрограмма отведений EEG _DrDr и EEG _PgPg для одной и той же записи.

Рис. 6. Матрица неточностей, показывающая эффективность оценки с одним отводом на основе EEG _DrDr по сравнению с EEG _PgPg , где EEG _PgPg служила эталонной оценкой. Каждое поле содержит относительное количество 20-секундных эпох, оцененных как соответствующая стадия сна. Более темные синие цвета указывают на более высокую степень согласия.

Микроструктура сна

Медленные волны

Общее количество медленных волн, обнаруженных в ЭЭГ _DrDr и ЭЭГ _PgPg , было одинаковым (+ 0,3% в ЭЭГ _DrDr ). Сравнение эпохи с эпохой выявило смещение 0,014 с пределами согласия от -2,79 до 2,82 медленных волн на эпоху (Таблица 1).

Таблица 1. Количество медленных волн и веретен, обнаруженных по всем записям и за эпоху.

Анализ относительной разницы характеристик медленных волн выявил среди всех участников небольшой сдвиг средней разницы в сторону большей амплитуды и более длинных медленных волн в записях ЭЭГ _DrDr (рис. 7).Относительные пределы согласования составляли 0,47–1,69 для максимальной отрицательной амплитуды, 0,36–1,75 для продолжительности, 0,31–1,90 для нисходящего наклона и 0,35–1,85 для наклона по возрастанию. Визуальный осмотр форм волн ЭЭГ показал, что большие отклонения между электродами обычно происходили из-за пропущенных медленных волн меньшей амплитуды или продолжительности, что ослабляло среднее значение в одном, но не в другом электроде из-за их редкости (данные не показаны).

Рисунок 7. Графики относительной разницы, показывающие соответствие между EEG _DrDr и EEG _PgPg для всех медленноволновых характеристик. Для каждой 20-секундной эпохи мы вычисляли медианное значение для каждой характеристики медленной волны в течение десяти скользящих окон по 20 секунд (с шагом 2 с), которые содержали среднее значение каждой характеристики. Каждая точка представляет один результат за 20-секундную эпоху. Ось Y показывает соотношение между двумя парными измерениями (EEG _DrDr / EEG _PgPg ), а ось X представляет собой среднее значение этих измерений [(EEG _DrDr + EEG _PgPg ) / 2].Сплошная линия показывает среднюю разницу между двумя парными измерениями (смещение, синий), а нижележащая заштрихованная область показывает 95% доверительный интервал смещения. Пределы соответствия отношения содержат 95% измерений (пунктирные линии, красный цвет), а нижележащая заштрихованная красная область представляет 95% ДИ пределов согласия.

Шпиндели

Общее количество веретен было одинаковым между EEG _DrDr и EEG _PgPg (+ 0,46% в EEG _DrDr ). Эпоха к эпохе сравнение показало смещение -0.008 с пределами согласия от −2,34 до 2,35 спинделей в эпоху (табл. 1).

Анализ относительной разницы характеристик веретена показал большие амплитуды и продолжительность в ЭЭГ _DrDr , чем в ЭЭГ _PgPg , тогда как частота оставалась стабильной (рис. 8). Относительные пределы согласия для максимальной амплитуды составляли от 0,71 до 1,38, длительности от 0,13 до 2,03, частоты от 0,89 до 1,12 и скорости амплитуды от 0,71 до 1,38. Визуальный осмотр шпинделей показал, что большие отклонения между электродами обычно происходят из-за пропущенных шпинделей меньшей амплитуды и длительности, что снижает среднее значение в ЭЭГ _PgPg .

Рис. 8. Графики относительной разницы , показывающие соответствие между EEG _DrDr и EEG _PgPg для всех характеристик шпинделя. Точки, оси x , оси y , сплошные линии, пунктирные линии, красные полосы и синие полосы можно интерпретировать, как показано на рисунке 7.

Качество сигнала ЭЭГ

SNR SWA

EEG _DrDr и EEG _PgPg имели среднее SNR _SWA 23,32 ± 5,56 дБ и 23,32 ± 5,56 дБ.46 ± 5,47 дБ соответственно. Смещение (-0,14 дБ) и пределы согласия (от -4,39 до 4,12 дБ) показали хорошее соответствие между двумя типами электродов (Рисунок 9).

Рис. 9. Bland-Altman для показателей качества сигнала ЭЭГ. (A) SNR соглашения SWA (SNR _SWA ) между EEG _DrDr и EEG _PgPg . (B) Согласование высоты пика веретена (HSP) между EEG _DrDr и EEG _PgPg . Среднее ( x -ось) и разница ( y -ось) EEG _DrDr и EEG _PgPg были рассчитаны для каждой эпохи.Точки, сплошные линии, пунктирные линии, красные и синие полосы можно интерпретировать, как показано на Рисунке 7.

Высота пика шпинделя

Мы исключили 397 эпох из 3084 (12,9%) из-за неточного определения пиков шпинделя. EEG _DrDr и EEG _PgPg имели среднее значение HSP 0,75 ± 0,27 и 0,77 ± 0,26 log ₁₀ (мкВ ² / 0,25 Гц) соответственно. Смещение (-0,03) и пределы согласия (-0,36 до 0,31) показали хорошее соответствие между двумя типами электродов (рис. 9).

Когерентность

Все участники показали сильную согласованность между EEG _DrDr и EEG _PgDr , а также EEG _PgPg и EEG _DrPg (Рисунок 10). Все коэффициенты когерентности были больше 0,70 во всем диапазоне частот, больше 0,80 в диапазоне медленных волн и больше 0,80 в диапазоне шпинделя сна. У P1 были менее сильные коэффициенты когерентности по сравнению с другими участниками (P2, P3, P4) в более высоком частотном диапазоне (20-40 Гц), что могло быть вызвано высокочастотными артефактами, присутствующими только на электродах Dr у этого участника.

Рис. 10. Величина квадрата когерентности между EEG _DrDr и EEG _PgDr (непрерывная линия) и EEG _DrPg и EEG _PgPg (пунктирная линия) для участников (P1 – P4). Заштрихованные области представляют собой частотный диапазон медленной волновой активности (R _SWA , 0,5–4 Гц), веретен сна (R _Spin , 10–16 Гц) и более высоких частот (R _{2040 Гц} , 20–40 Гц ). Максимально возможная когерентность 1.

Обсуждение

В этом исследовании мы представляем комплексный протокол тестирования, в котором сравниваются основные характеристики как макро-, так и, что более важно, микроструктуры сна в сигналах ЭЭГ, полученных от двух разных типов электродов.С помощью этого протокола тестирования мы оценили, подходит ли новое поколение сухих электродов с биосовместимой контактной поверхностью с низким импедансом для оценки ЭЭГ во сне в рамках экспериментального исследования. Мы продемонстрировали, что качество сигнала может быть определено количественно по когерентности сигнала, SNR SWA и HSP, и что можно сравнить два типа электродов, настроенных для установки лобно-сосцевидного электрода. Были различимы специфические особенности сна, такие как медленные волны и веретена сна, а также их индивидуальные характеристики.Кроме того, оценка зрительного сна выполнялась на отдельных отведениях ЭЭГ для каждого из двух типов электродов и не приводила к каким-либо существенным различиям в соответствующих гипнограммах. На ЭЭГ с сухим электродом наблюдался повышенный уровень артефактов в виде медленных синусоидальных артефактов большой амплитуды. Методология, разработанная для этой оценки, является одной из наиболее подробных опубликованных на сегодняшний день и позволяет объективно оценивать характеристики микро- и макроструктуры сна, полученные с помощью сухих электродов, для мониторинга сна с помощью носимых устройств за пределами лаборатории.

Проверка рабочих характеристик электродов, в частности, для новых носимых ЭЭГ, является сложной задачей. Кассон разделил факторы производительности на четыре уровня: (1) функциональное тестирование, (2) технические характеристики, (3) производственные характеристики и (4) изменчивость производительности (Casson, 2019). Хотя исследования уровня 1 и 2 ранее проводились в отношении интересующего типа электродов (Stauffer et al., 2018), нашей целью было провести испытание концепции для исследования уровня 4, чтобы получить более глубокое представление о технических характеристиках. для конкретного приложения, т.е.е., мониторинг сна в домашних условиях. Это приложение ограничивает типы тестов, которые могут быть выполнены, например, использование фантома головы исключено (Casson, 2019). Однако в такой настройке можно более реалистично оценить особенности приложения по форме волны ЭЭГ. Предыдущие исследования, посвященные изучению специфического использования электродов во сне, в первую очередь были сосредоточены на особенностях макроструктуры, которые характеризуют сон, таких как сравнение стадий сна (Griessenberger et al., 2013; Sterr et al., 2018) и параметры времени сна (Casson, 2019) в соответствии с установленным стандартом. Кроме того, визуальное сравнение спектральной плотности мощности (Debener et al., 2015; Stauffer et al., 2018) и / или индивидуально выбранных типичных сигнальных трасс (Stauffer et al., 2018; Sterr et al., 2018; Shustak) et al., 2019) является обычным явлением. Хотя эти оценки дают общую картину пригодности носимого устройства для мониторинга сна, качество сигнала и пригодность для оценки микроструктуры сна остаются неизвестными.Это ограничивает результаты только базовыми приложениями для сна, но оставляет без ответа вопрос о том, подходят ли электроды для использования в исследованиях и клинических применениях. Мы ввели специальные меры для микроструктуры сна, чтобы получить набор параметров, которые можно использовать для детальной оценки и сравнения ЭЭГ и ее качества. Многие из этих характеристик не зависят от пространственного размещения электродов и поэтому подходят для сравнения в условиях свободного проживания.

Обнаружение присутствия и характеристика формы элементов микроструктуры сна в ЭЭГ необходимы для оценки природы и качества сна.Наш анализ качества сигнала ясно показал, что качество сигнала ЭЭГ электродов достаточно для изучения микроструктуры активности мозга во время сна. В частности, SNR SWA — это мера, которая указывает на дискриминационную способность медленных волн и, следовательно, является хорошим индикатором того, насколько легко классифицировать медленный сон. Наш анализ показал, что нет четкой разницы в смещении и пределах согласия между EEG _DrDr и EEG _PgPg . Характеристики медленных волн, такие как их количество, максимальная отрицательная амплитуда, продолжительность или наклон нисходящей и восходящей волны, были одинаковыми для обоих электродов.Большие различия между электродами были в первую очередь артефактом алгоритма автоматического обнаружения, используемого для анализа. Например, период медленных волн определялся временем между двумя последовательными пересечениями отрицательного нуля сигнала ЭЭГ, отфильтрованного нижними частотами. Иногда сигнал ЭЭГ одного отведения незначительно пересекал нулевую линию, тогда как в другом отведении нулевая линия не пересекалась, что приводило к большой разнице периодов. Следовательно, исследуемые характеристики медленных волн могут быть более похожими между двумя типами электродов, чем предполагают наши результаты.Точно так же HSP является важным биомаркером сна для количественной оценки наличия веретен. Веретена — вторая ключевая электрофизиологическая характеристика медленного сна и очень чувствительная особенность для снижения качества сна из-за экологических, пищевых или гормональных факторов (Driver et al., 1996; Borbély et al., 1999). Более того, вместе с медленными колебаниями они критически важны для консолидации памяти во время сна (Rasch and Born, 2013). Опять же, не наблюдалось неожиданной разницы в HSP между электродами.Веретена с подобными характеристиками могут быть одинаково идентифицированы в сигнале Dr и Pg ЭЭГ. Число веретен, их максимальная амплитуда, частота и мощность не показали различий между отведениями ЭЭГ Dr и Pg. Продолжительность веретен показала большую вариабельность между Dr и Pr отведениями ЭЭГ. Подобно медленным волнам, веретена были представлены с немного большей амплитудой и мощностью, а также с большей продолжительностью в деривации Dr EEG, особенно при записи с большим количеством веретен.

Сухие электроды склонны к появлению различных типов артефактов (Guger et al., 2012). Электроды показали высокую стойкость к электрическим артефактам, таким как удары электродов, возникающие в результате резких изменений импеданса, которые визуально распознаются на ЭЭГ как очень быстрые, резкие и резкие артефакты. Однако электроды Dr значительно больше страдали от артефактов другого типа, которые были идентифицированы как медленные синусоидальные артефакты большой амплитуды. Амплитуда и период таких артефактов аналогичны медленным волнам.Следовательно, особенно когда оценка сна основана на одном выводе ЭЭГ, эти артефакты можно легко принять за медленные волны, что смещает счетчика в сторону оценки глубокого сна. Однако это смещение было незначительным, поскольку не наблюдалось значительных различий в оценке глубокого сна. Одним из возможных источников этих артефактов могли быть активные потовые железы. Они сами по себе создают медленно изменяющиеся электрические потенциалы и выделяют электролиты, которые могут изменять сопротивление между электродом и кожей.Наш нынешний метод прикрепления сухих электродов с помощью липкой ленты для кожи мог бы облегчить эту деятельность и артефакты.

Макроструктура сна лучше всего представлена ​​гипнограммой, где сон временно разделен на бодрствование, стадии сна N1, N2, N3 и быстрый сон. Оценка сна, выполненная на одном выводе ЭЭГ _DrDr и ЭЭГ _PgPg , показала хорошее согласие с общей точностью 0,78, что было сопоставимо с текущими алгоритмами автоматической оценки сна с использованием одного вывода ЭЭГ по сравнению с оценкой экспертов (Fiorillo et al., 2019). Можно сделать вывод, что оба типа исследуемых электродов подходят для определения макроструктуры сна. Однако, поскольку стандартного монтажа сна не было, сравнение двух одиночных оценок отведения ЭЭГ с эталонной оценкой отсутствует. В будущих исследованиях следует сравнить оценку сна между полной полисомнографией, измеренной с помощью электродов Dr, и полной полисомнографией, выполненной с использованием обычных электродов.

Важно отметить, что это исследование не предназначено для валидации; небольшое количество участников и в целом хорошее состояние их здоровья, а также тот факт, что была записана только одна ночь, не позволяют делать какие-либо выводы, касающиеся работы в клинических условиях.Мы ограничили анализ четырьмя участниками, поскольку целью было установить надежный протокол тестирования для оценки электродов для сложных приложений сна и проверить общую осуществимость этого протокола.

Хотя это и не является основной целью нашего исследования по проверке концепции, наши результаты, тем не менее, позволяют сделать некоторые выводы, связанные с продолжающимся техническим развитием электродов Dr. Например, на этой стадии прототипа тестируемых электродов Dr остается неясным, как электрод может быть надежно зафиксирован в желаемых отведениях, особенно для стандартных электродов сравнения в ограниченном пространстве за ушами (сосцевидные отростки).Фиксация должна обеспечивать достаточное контактное давление и низкую подвижность в течение ночи. Мы временно решили эту проблему с помощью липкой ленты, которая, вероятно, вызвала повышенное потоотделение, но, что более важно, снизила комфорт и потребовала дополнительных усилий во время размещения. Электрод сравнения меньшего размера, оптимизированный для пространства за ухом, скорее всего, повысит качество и стабильность данных.

Анализ электродов сна может быть дополнительно расширен за счет дополнительных характеристик микро- или макроструктуры сна для конкретных приложений.Таким образом, было бы интересно исследовать, как явления сна с очень низкой амплитудой, такие как высокочастотные колебания, представлены в сигнале ЭЭГ, собранном с помощью сухих электродов. Однако это редко оценивается на поверхностных электродах, но чаще при записи внутричерепных электродов. Кроме того, параметры времени сна, характеризующие поведение сна, которое важно для клинического использования, например, общее время сна, латентность начала сна или пробуждение после начала сна, могут быть добавлены к сравнению, когда приложение имеет диагностический характер.Эти статистические данные следует оценивать и сравнивать только при наличии большого количества участников, поскольку межпредметная изменчивость высока. Чтобы дополнить оценку технических характеристик в полностью свободных условиях в будущих исследованиях, будет критически важно оценить удобство использования и взаимодействие человека с устройством, характерное для применения электродов и конечного качества. Например, самоуправление, изменение условий окружающей среды, таких как влажность и температура, а также изменение внешних источников шума, характерных для отдельных спален, потребуют исследований с гораздо большей численностью населения.Этот этап оценки в настоящее время невозможен, поскольку электроды еще не были объединены в единую систему.

Надежное обнаружение маркеров ЭЭГ сна для характеристики микро- и макроструктуры сна необходимо для исследования сна и многих клинических приложений. Однако подробные клинические и научные исследования сна обычно проводятся в лабораторных условиях. Этот подход в основном обусловлен необходимостью высококачественной ЭЭГ сна для оценки нейрофизиологических событий, специфичных для сна, и высоким уровнем ручных настроек, необходимых для работы таких систем.Излишне говорить, что такая процедура обременительна как для участника, так и для исследователя и, поскольку для исследований в первую очередь отбираются спящие люди, приводит к результатам, смещенным в сторону одиночных ночей с хорошими характеристиками сна. Поскольку технологии сухих электродов постоянно совершенствуются, а носимые системы ЭЭГ становятся все более и более доступными, оценка сна, вероятно, перейдет из лаборатории сна в домашнюю обстановку, где несколько ночей подряд можно будет оценивать в знакомой обстановке. Это позволяет в долгосрочной перспективе регистрировать естественное поведение во время сна в более репрезентативных популяциях, что имеет большое значение для клинических групп с повышенным риском нарушения сна.Критические требования к электродам будущего будут заключаться в том, чтобы они были многоразовыми, простыми в применении и могли сочетаться с недорогими мобильными усилителями ЭЭГ.

Заключение

Это исследование представляет собой тщательно продуманный протокол тестирования, позволяющий не только оценить макро-, но и микроструктуру сна в сигналах ЭЭГ, полученных от двух разных типов электродов. Наше обширное сравнение характеристик новых сухих электродов с предварительно гелеобразными электродами в четырех записях ЭЭГ сна, полученных в домашних условиях, показывает потенциал сухих электродов для оценки ЭЭГ сна.Оба электрода надежно регистрировали медленные волны и шпиндели сна, которые представляют особый интерес при исследовании сна. Отношение сигнал / шум было аналогичным для сухих электродов по сравнению с предварительно гелеобразными электродами. Предложенные парадигмы тестирования подчеркнули сходство и различия между типами электродов и могут быть применены к ЭЭГ сна, собранной как в лаборатории, так и дома.

Набор данных, содержащий четыре ночные записи, использованные в этом исследовании, публично доступен под doi: 10.3929 / ethz-b-000416415.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены Ethikkommission der ETH Zürich (EK ETH 2017-N-67). Участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Авторские взносы

Все авторы задумали и разработали проект. KC и WK подготовили оборудование и программное обеспечение для проведения экспериментов. KC и SL проводили эксперименты. KC, SL и WK провели анализ данных.KC, SL, LT, WK и RH составили рукопись. SL, LT, RH и WK отредактировали и одобрили окончательную версию рукописи.

Финансирование

Авторы выражают признательность Hirnstiftung, ETH Zürich Foundation и Swiss National Science Foundation за финансовую поддержку (320030_179443). KC является стипендиатом швейцарского правительства.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Эта работа проводилась в рамках флагманского проекта SleepLoop Hochschulmedizin Zürich. Мы благодарим всех наших участников за участие в этом исследовании. Мы ценим полезные обсуждения с многочисленными членами консорциума SleepLoop. Мы также благодарим Софию Снайпс за ценные комментарии и доктора Дриса Дебира за советы по статистике.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https: // www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2020.00586/full#supplementary-material

Список литературы

Ayas, N. T., White, D. P., Manson, J. A. E., Stampfer, M. J., Speizer, F. E., Malhotra, A., et al. (2003). Проспективное исследование продолжительности сна и ишемической болезни сердца у женщин. Arch. Междунар. Med. 163, 205–209. DOI: 10.1001 / archinte.163.2.205

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Берри Р. Б., Брукс Р., Гамальдо К., Хардинг, С. М., Ллойд, Р. М., Куан, С. Ф. и др. (2017). Обновления руководства по оценке AASM за 2017 г. (версия 2.4). J. Clin. Sleep Med. 13, 665–666. DOI: 10.5664 / jcsm.6576

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar