A Dry-Contact Ear-EEG System With Continuous Electrode-Skin Impedance Mismatch Monitoring for Motion Artifact Cancellation Using DRL Stimulus

📄 arXiv: 2609.02777v1 📥 PDF

作者: Lohan Atapattu, Sajitha Madugalle, Imasha Nethmal, Erandee Jayathilaka, Avishka Herath, Kithmin Wickremasinghe, Simon L. Kappel, Nilan Udayanga, Chamira U. S. Edussooriya

分类: eess.SP, eess.SY

发布日期: 2026-09-02

备注: 5 pages, 4 figures, accepted for presentation at IEEE BioCAS 2026

💡 一句话要点

提出干接触耳脑电图系统以解决运动伪影问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 干接触耳脑电图 运动伪影消除 电极-皮肤阻抗监测 实时信号处理 可穿戴设备

📋 核心要点

  1. 现有的Ear-EEG系统在运动状态下容易受到电极-皮肤阻抗不匹配的影响，导致信号质量下降。
  2. 本文提出了一种新颖的干接触Ear-EEG系统，利用DRL刺激进行实时的ESI不匹配监测，从而实现运动伪影的自适应消除。
  3. 实验结果表明，该系统在多种运动情况下有效降低了伪影功率，同时保留了神经活动的可观测性，显示出其应用潜力。

📝 摘要（中文）

干接触耳脑电图（Ear-EEG）技术使可穿戴神经监测成为可能。然而，运动引起的电极-皮肤阻抗（ESI）不匹配会严重影响信号质量。本文首次提出了一种基于驱动右腿（DRL）刺激的干接触Ear-EEG系统，能够进行连续的ESI不匹配监测，从而实现在线自适应运动伪影消除。通过DRL电极注入1 kHz正弦刺激，利用带通滤波和解调技术分离EEG信号，并提取ESI不匹配信息作为归一化最小均方自适应滤波器的参考输入。实验结果显示，该系统在参与者进行头部点头、敲击电极和咬合动作时，伪影功率分别降低了6.5、12.6和9.0 dB，同时α波活动在处理后依然清晰可见，证明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决干接触Ear-EEG系统在运动状态下因电极-皮肤阻抗不匹配而导致的信号质量下降问题。现有方法未能有效监测和补偿这种不匹配，影响了脑电信号的准确性。

核心思路：论文提出通过驱动右腿（DRL）刺激实现对电极-皮肤阻抗不匹配的连续监测，利用该信息进行在线自适应运动伪影消除。这种设计使得系统能够实时调整，提升信号质量。

技术框架：系统整体架构包括DRL电极注入1 kHz正弦刺激、带通滤波和解调模块、归一化最小均方自适应滤波器以及Hampel滤波阶段。该流程确保了EEG信号与伪影的有效分离与处理。

关键创新：最重要的创新在于首次将DRL刺激应用于干接触Ear-EEG系统，实现了实时的ESI不匹配监测与伪影消除。这一方法与传统静态补偿方法有本质区别，提升了系统的适应性。

关键设计：系统中使用的1 kHz正弦刺激信号作为参考输入，结合归一化最小均方自适应滤波器和Hampel滤波器的设计，确保了伪影的有效抑制和神经活动的保留。

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📊 实验亮点

实验结果显示，该系统在参与者进行头部点头、敲击电极和咬合动作时，伪影功率分别降低了6.5、12.6和9.0 dB，提升幅度分别为77.6%、92.8%和86.4%。同时，α波活动在处理后依然清晰可见，验证了系统的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗监测、脑机接口和神经科学研究等。通过提高可穿戴脑电图设备在运动状态下的信号质量，该技术能够为实时神经监测和交互提供更可靠的基础，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Dry-contact ear-electroencephalography (Ear-EEG) enables wearable neural monitoring. However, motion induced electrode-skin impedance (ESI) mismatches between electrodes can severely degrade signal quality. To the best of our knowledge, this paper presents the first proof-of-concept dry-contact EarEEG system that uses a driven-right-leg (DRL) stimulus for continuous ESI mismatch monitoring, enabling online adaptive motion artifact cancellation. A 1 kHz sinusoidal stimulus is injected through the DRL electrode. The resulting response to the injected carrier is separated from the EEG using bandpass filtering and demodulation, and then used to extract the ESI mismatch information as the reference input for a normalized least-mean-square adaptive filter followed by a Hampel filtering stage. To evaluate artifact suppression and preservation of neural activity, alpha-band EEG activity was analyzed involving four healthy participants performing head nodding, electrode tapping, and jaw clenching. The system achieved artifact power reductions of 6.5, 12.6, and 9.0 dB (77.6%, 92.8%, and 86.4%, respectively) while alpha-band modulation remained clearly observable after processing. This demonstrates the feasibility of DRL-stimulusbased ESI mismatch monitoring for motion artifact cancellation in wearable dry-contact Ear-EEG.