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Accès ouvert déclaré 2024 article

An Unobtrusive and Lightweight Ear-worn System for Continuous Epileptic Seizure Detection

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6Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Epilepsy is one of the most common neurological diseases globally (around 50M people globally). Fortunately, up to 70% of people with epilepsy could live seizure-free if properly diagnosed and treated, and a reliable technique to monitor the onset of seizures could improve the quality of life of patients who are constantly facing the fear of random seizure attacks. The current gold standard, video-EEG (v-EEG), involves attaching over 20 electrodes to the scalp, is costly, requires hospitalization, trained professionals, and is uncomfortable for patients. To address this gap, we developed EarSD , a lightweight and unobtrusive ear-worn system to detect seizure onsets by measuring physiological signals behind the ears. This system can be integrated into earphones, headphones, or hearing aids, providing a convenient solution for continuous monitoring. EarSD is an integrated custom-built sensing - computing - communication ear-worn platform to capture seizure signals, remove the noises caused by motion artifacts and environmental impacts, and stream the collected data wirelessly to the computer/mobile phone nearby. EarSD ’s ML algorithm, running on a server, identifies seizure-associated signatures and detects onset events. We evaluated the proposed system in both in-lab and in-hospital experiments at the University of Texas Southwestern Medical Center with epileptic seizure patients, confirming its usability and practicality.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
An Unobtrusive and Lightweight Ear-worn System for Continuous Epileptic Seizure Detection
Date Crossref
09/01/2025
Éditeur
Association for Computing Machinery (ACM)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

EEG and Brain-Computer InterfacesEpilepsy research and treatmentNeurological disorders and treatments

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