心電図、筋電図、皮膚電気活動の同時収集のためのマルチモーダルウェアラブルデバイスの設計と検証

Design and Validation of a Multimodal Wearable Device for Simultaneous Collection of Electrocardiogram, Electromyogram, and Electrodermal Activity.

抄録

生体信号は、痛み、ストレス、疲労、不安などの病態生理学的状態の評価にますます使用されるようになっている。しかし、マルチモーダルアプローチにより、より高い感度と特異性が得られるというコンセンサスが得られつつある。例えば、内臓痛の被験者の場合、自律神経の活性化は、心電図（ECG）から得られる皮膚電気活動（EDA）と心拍変動を用いて推測することができるが、表面筋電図（sEMG）から検出される筋の活性化を含めることで、痛みの原因となる疾患をより明確に区別することができる。これら3つの信号を同時に収集できるウェアラブル機器は市販されていない。本論文では、EDA、ECG、sEMG信号を同時に収集するための、新しいマルチモーダル薄型ウェアラブルデータ収集デバイスの検証を紹介する。本装置は、実験室規模の基準装置と性能を比較することにより検証された。N=20人の健常被験者を4段階の研究に参加させ、認知刺激、起立性刺激、筋刺激に曝露させた。3つの信号すべてについて時間領域と周波数領域の解析を行った結果、本装置と参照装置との間に有意な類似性が認められた。sEMGメトリクスの相関は0.81から0.95の範囲にあり、EDA/ECGメトリクスの傾向には、本装置と参照装置との間に有意な差が認められた例はほとんどなかった。わずかな差異が観察されただけで、EDA、sEMG、ECG信号を収集する本装置の能力が実証された。本装置は、慢性疼痛およびストレス測定の分野における将来の実用的かつインパクトのある進歩を可能にし、関連研究に自信を持って導入することができる。

Bio-signals are being increasingly used for the assessment of pathophysiological conditions including pain, stress, fatigue, and anxiety. For some approaches, a single signal is not sufficient to provide a comprehensive diagnosis; however, there is a growing consensus that multimodal approaches allow higher sensitivity and specificity. For instance, in visceral pain subjects, the autonomic activation can be inferred using electrodermal activity (EDA) and heart rate variability derived from the electrocardiogram (ECG), but including the muscle activation detected from the surface electromyogram (sEMG) can better differentiate the disease that causes the pain. There is no wearable device commercially capable of collecting these three signals simultaneously. This paper presents the validation of a novel multimodal low profile wearable data acquisition device for the simultaneous collection of EDA, ECG, and sEMG signals. The device was validated by comparing its performance to laboratory-scale reference devices. N = 20 healthy subjects were recruited to participate in a four-stage study that exposed them to an array of cognitive, orthostatic, and muscular stimuli, ensuring the device is sensitive to a range of stressors. Time and frequency domain analyses for all three signals showed significant similarities between our device and the reference devices. Correlation of sEMG metrics ranged from 0.81 to 0.95 and EDA/ECG metrics showed few instances of significant difference in trends between our device and the references. With only minor observed differences, we demonstrated the ability of our device to collect EDA, sEMG, and ECG signals. This device will enable future practical and impactful advances in the field of chronic pain and stress measurement and can confidently be implemented in related studies.