dans l'étude et la réhabilitation du sommeil
Conférencier : Yael Hanein | Société : X-trodes | Date : 2-Dec-22 | Présentation complète
L'électroencéphalographie (EEG) et l'électromyographie de surface (sEMG) sont des technologies notoirement encombrantes. Une installation typique peut impliquer des électrodes encombrantes, des fils pendants et un gros amplificateur. L'adaptation de ces technologies à de nombreuses applications a donc été assez limitée. Grâce à la disponibilité de l'électronique imprimée et de l'électronique à faible puissance, il est maintenant possible de simplifier efficacement ces techniques pour former une électrophysiologie cutanée aux performances sans précédent, en éliminant la nécessité de manipuler de multiples électrodes, fils et unités d'amplification. Plus précisément, dans cette présentation, je me concentrerai sur les avantages d'un nouveau système d'électrodes souples imprimées que nous avons mis au point ces dernières années. Le système repose sur des électrodes souples avec une transmission de signal sans fil permettant la stabilité de l'électrode sur la peau et la commodité pour l'utilisateur pendant une utilisation prolongée (plusieurs heures). Des méthodes d'apprentissage profond et de séparation aveugle des sources peuvent également être utilisées pour améliorer les performances du système, en particulier pour réduire la variabilité entre les individus et les sessions.
La présentation donnera un aperçu de plusieurs applications importantes et de la manière dont chacune d'entre elles peut bénéficier de la convergence de l'électrophysiologie et de la nouvelle électrophysiologie cutanée. Dans le domaine du sommeil, nous avons validé le système par rapport à la PSG, l'étalon-or de la stadification médicale du sommeil, et démontré sa capacité à réaliser la stadification du sommeil à domicile et la détection du sommeil paradoxal sans atonie (RSWA). Le système a ensuite été utilisé dans d'autres applications telles que l'EMG facial haute résolution, la reconnaissance des gestes des doigts et la rééducation, démontrant ainsi sa capacité à obtenir des données électrophysiologiques stables dans des conditions d'enregistrement naturelles.
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