La electroencefalografía auricular (EEG auricular) es un método para medir la dinámica de la actividad cerebral a través de los mínimos cambios de voltaje observables en la piel, generalmente mediante la colocación de electrodos en el cuero cabelludo. En la EEG auricular, los electrodos se colocan exclusivamente dentro o alrededor del oído externo, lo que resulta en una mayor discreción y movilidad del usuario en comparación con la electroencefalografía (EEG) de cuero cabelludo completo, pero también en una amplitud de señal significativamente reducida, así como en una menor cantidad de regiones cerebrales en las que se puede medir la actividad. Se puede dividir a grandes rasgos en dos grupos: aquellos que utilizan posiciones de electrodos exclusivamente dentro de la concha y el conducto auditivo, y aquellos que también colocan electrodos cerca del oído, generalmente ocultos detrás del lóbulo. En general, el primer tipo será el más discreto, pero también ofrecerá la señal más difícil (ruidosa). La EEG auricular es una buena candidata para su inclusión en un dispositivo auditivo ; sin embargo, debido a la alta complejidad de los sensores de EEG auricular, esto aún no se ha hecho.
Historia
La electroencefalografía auricular (EEG) se describió por primera vez en una solicitud de patente [1] y posteriormente en otras publicaciones [2, 3 ] . Desde entonces , se ha convertido en un proyecto que abarca múltiples grupos de investigación [ 4 ] y colaboraciones, así como empresas privadas [ 5 , 6 ] . Algunas versiones destacadas de esta tecnología son el cEEGrid [ 7 , 8 ] (véase la imagen de la derecha) y los tapones para los oídos personalizados impresos en 3D de NeuroTechnology Lab (véase la imagen superior ) . También se sabe que se están realizando intentos para crear auriculares intrauriculares genéricos [ 9 , 10 , 11 , 12 , 13 ] .

Usos en la investigación
Es posible pensar en múltiples áreas de investigación en las que un sistema EEG discreto e invisible sería beneficioso. [ 14 ] Buenos ejemplos son los estudios de dinámica de grupos o didáctica, en los que sería muy valioso poder monitorear el efecto de varios eventos en los individuos, al tiempo que les permite experimentar dichos eventos sin restricciones. Y en este contexto, es muy importante realizar comparaciones detalladas entre el EEG auricular y el EEG de cuero cabelludo regular, ya que los resultados deben ser comparables entre plataformas. Esto se ha hecho en múltiples artículos. [ 7 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] En estos se ha encontrado que las mediciones de EEG auricular son comparables al EEG de cuero cabelludo en el dominio de la frecuencia; sin embargo, la actividad en el dominio del tiempo registrada por los dos sistemas es notablemente diferente. Varios artículos han presentado modelos (es decir, modelos directos de EEG auricular) de cómo el campo eléctrico de fuentes eléctricas en el cerebro se mapea a potenciales en el oído. [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] Los modelos directos de EEG auricular permiten predecir los potenciales en el oído para un fenómeno neural específico y pueden utilizarse para mejorar la comprensión de qué fuentes neurales pueden medirse con EEG auricular [ 18 ]

Electrodo de contacto seco para EEG auricular
El EEG auricular con electrodos de contacto seco es un método en el que no se aplica gel entre el electrodo y la piel. [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] Este método generalmente mejora la comodidad y la facilidad de uso para registros prolongados y en situaciones reales. Dado que no se aplica gel a los electrodos, el usuario puede colocarse el dispositivo de EEG auricular sin ayuda.

Se han utilizado electrodos de contacto seco para EEG auricular para realizar registros de EEG auricular de alta densidad, que permiten mapear la respuesta cerebral en un mapa topográfico 3D del oído (topografías auriculares). [ 24 ]
Al utilizar electrodos de contacto seco, la interfaz entre la piel y los electrodos está definida principalmente por las propiedades electroquímicas del material del electrodo, el diseño mecánico del electrodo, las propiedades de la superficie del electrodo y la forma en que el electrodo se mantiene en contacto con la piel. [ 26 ] Para mejorar estos aspectos en el EEG auricular, se han propuesto electrodos nanoestructurados y auriculares blandos. [ 25 ] La instrumentación electrónica también debe diseñarse cuidadosamente para adaptarse a los electrodos de contacto seco. [ 27 ] [ 28 ]
Monitoreo en la vida real
El estado del cerebro humano está influenciado por el entorno circundante, y la respuesta del cerebro está influenciada por el estado del cerebro. Por lo tanto, restringir la investigación cerebral a un laboratorio representa una limitación fundamental. La monitorización en tiempo real del EEG auricular supera esta limitación y permite investigar las respuestas evocadas y espontáneas relacionadas con situaciones de la vida cotidiana. [ 29 ] [ 22 ]
La naturaleza compacta y discreta de los dispositivos de EEG auricular los hace adecuados para la monitorización de EEG en la vida real. [ 30 ] [ 31 ] [ 21 ] [ 32 ] [ 33 ] Un problema general al registrar el EEG es la interferencia derivada del ruido y los artefactos. En un entorno de laboratorio, los artefactos y la interferencia se pueden evitar o controlar en gran medida; en la vida real, esto es un desafío. Los artefactos fisiológicos son una categoría de artefactos con origen fisiológico, en contraste con los artefactos derivados de la interferencia eléctrica. Un estudio de artefactos fisiológicos en el EEG auricular encontró que los artefactos de las contracciones de los músculos de la mandíbula eran mayores para el EEG auricular en comparación con el EEG del cuero cabelludo, mientras que el parpadeo no influyó en el EEG auricular. [ 34 ] [ 35 ]
Monitorización del sueño
Un caso de uso prometedor es el monitoreo del sueño a largo plazo, donde actualmente existe la necesidad de una alternativa más fácil de usar (y más barata) a la polisomnografía , considerada el método de referencia . [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] Innovation Fund Denmark financió recientemente un gran proyecto sobre el uso de EEG auricular para el monitoreo del sueño, en colaboración entre la industria y la Universidad de Aarhus en Dinamarca, [ 40 ] sin embargo, el desarrollo de un monitor de sueño basado en EEG auricular es un esfuerzo global, con otros ejemplos destacados que se llevan a cabo en la Universidad de Colorado, [ 41 ] Imperial College London [ 42 ] [ 17 ] así como en la Universidad de Oxford . [ 33 ]
Posibles usos comerciales
A pesar de la falta de productos de EEG auricular en el mercado, varias empresas han revelado inversiones en tecnología de EEG auricular. Entre ellas destacan los fabricantes de audífonos Oticon [ 43 ] y Widex y su empresa hermana T&W Engineering, [ 44 ] que están investigando aplicaciones para audífonos, cuya viabilidad parece contar con cierto respaldo, [ 45 ] [ 46 ] y una alarma de hipoglucemia .
Otros casos de uso potenciales que se sabe que se han explorado son la detección de somnolencia del conductor , [ 47 ] BCI [ 48 ] [ 49 ] y la identificación biométrica. [ 50 ]
Referencias
- ↑ Solicitud estadounidense 2007112277 , Fischer, Russell; Ferraro, Joseph y Lal, Prince et al., "Aparato y método para la medición y monitorización de patrones de señales bioeléctricas", publicado el 17 de mayo de 2007 , posteriormente abandonado.
- ↑ EP 2448477 , Kidmose, Preben; Ungstrup, Michael y Rank, Mike L., "Un tapón para los oídos con electrodos de superficie", publicado el 9 de mayo de 2012, asignado a Widex A/S
- ↑ Kidmose, Preben (2012). «Respuestas evocadas auditivas a partir de registros de EEG auricular». Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE de 2012. EMBC 2012. San Diego, California. págs. 586–589 . doi : 10.1109/EMBC.2012.6345999 . ISBN 978-1-4577-1787-1.
- ↑ Bleichner, Martin (6 de abril de 2015). "Explorando electrodos EEG miniaturizados para interfaces cerebro-computadora. ¿Un EEG que no ves?" . Physiol Rep . 3 (4) e12362. doi : 10.14814/phy2.12362 . PMC 4425967 . PMID 25847919 .
- ↑ "The Aware" . United Sciences | Escaneo de agujeros 3D de precisión . United Sciences. 20 de abril de 2016. Consultado el 25 de agosto de 2016 .
- ↑ Fiedler, Lorenz. El EEG auricular permite la extracción de respuestas neuronales en escenarios de escucha difíciles: ¿una tecnología futura para audífonos? EMBC 2016. Orlando, Florida.
- 1 2 Debener, Stefan (17 de noviembre de 2015). " EEG ambulatorio discreto mediante un teléfono inteligente y electrodos impresos flexibles alrededor de la oreja" . Scientific Reports . 5 16743. Bibcode : 2015NatSR...516743D . doi : 10.1038/srep16743 . PMC 4648079. PMID 26572314 .
- ↑ "cEEGrid –" . www.ceegrid.com . Consultado el 14 de noviembre de 2016 .
- ↑ Kidmose, P.; Looney, D.; Jochumsen, L.; Mandic, DP (julio de 2013). «EEG auricular con auriculares genéricos: un estudio de viabilidad». 35.ª Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE (EMBC) de 2013. Vol. 2013. IEEE. págs. 543–546 . doi : 10.1109/embc.2013.6609557 . ISBN 978-1-4577-0216-7. PMID 24109744 . S2CID 10278053 .
- ↑ Dong, Hao. Una nueva técnica de registro de EEG intraauricular basada en materiales blandos . EMBC 2016. Orlando, Florida.
- ↑ Goverdovsky, Valentin. Monitor EEG intraauricular viscoelástico genérico . EMBC 2016. Orlando, Florida.
- ↑ Goverdovsky, Valentin (1 de enero de 2016). "EEG intraauricular a partir de auriculares genéricos viscoelásticos: monitorización robusta y discreta las 24 horas del día, los 7 días de la semana". IEEE Sensors Journal . 16 (1). IEEE: 271–277 . Bibcode : 2016ISenJ..16..271G . doi : 10.1109/JSEN.2015.2471183 . hdl : 10044/1/43182 . S2CID 44224053 .
- ↑ Norton, James (31 de marzo de 2015). "Sistemas de electrodos blandos y curvos capaces de integrarse en el pabellón auricular como una interfaz cerebro-computadora persistente" . PNAS . 112 ( 13): 3920–3925 . Bibcode : 2015PNAS..112.3920N . doi : 10.1073/pnas.1424875112 . PMC 4386388. PMID 25775550 .
- ↑ Casson, Alexander (10 de mayo de 2010). "Electroencefalografía portátil. ¿Qué es, por qué es necesaria y qué implica?" ( PDF) . Revista IEEE de Ingeniería en Medicina y Biología . 29 (3): 44– 56. doi : 10.1109/MEMB.2010.936545 . hdl : 10044/1/5910 . PMID 20659857. S2CID 1891995 .
- ↑ Mikkelsen, Kaare (18 de noviembre de 2015). " EEG registrado desde el oído: caracterización del método de EEG auricular" . Frontiers in Neuroscience . 9 : 438. doi : 10.3389/fnins.2015.00438 . PMC 4649040. PMID 26635514 .
- ↑ Bleichner, Martin (5 de octubre de 2016). "Identificación de la atención auditiva con EEG auricular: comparación entre cEEGrid y EEG con gorro de alta densidad" . Journal of Neural Engineering . 13 (6) 066004. Bibcode : 2016JNEng..13f6004B . doi : 10.1088/1741-2560/13/6/066004 . PMID 27705963 .
- 1 2 Dong, Hao (18 de octubre de 2016). "Una nueva técnica de registro de EEG intraauricular basada en material blando". 38.ª Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE (EMBC) de 2016. Vol. 2016. págs. 5709–5712 . doi : 10.1109/EMBC.2016.7592023 . hdl : 10044/1/44965 . ISBN 978-1-4577-0220-4. PMID 28269551 . S2CID 27566415 .
- 1 2 3 Kappel, Simon L.; Makeig, Scott; Kidmose, Preben (2019-09-10). "Ear-EEG Forward Models: Improved Head-Models for Ear-EEG" . Frontiers in Neuroscience . 13 : 943. doi : 10.3389/fnins.2019.00943 . ISSN 1662-453X . PMC 6747017. PMID 31551697 .
- ↑ Goverdovsky, Valentin; von Rosenberg, Wilhelm; Nakamura, Takashi; Looney, David; Sharp, David J.; Papavassiliou, Christos; Morrell, Mary J.; Mandic, Danilo P. (diciembre de 2017). "Hearables: detección fisiológica multimodal en el oído" . Scientific Reports . 7 (1): 6948. arXiv : 1609.03330 . Bibcode : 2017NatSR...7.6948G . doi : 10.1038/s41598-017-06925-2 . ISSN 2045-2322 . PMC 5537365. PMID 28761162 .
- ↑ Kidmose, Preben; Looney, David; Ungstrup, Michael; Rank, Mike Lind; Mandic, Danilo P. (octubre de 2013). "Un estudio de potenciales evocados a partir de EEG auricular". IEEE Transactions on Biomedical Engineering . 60 (10): 2824– 2830. doi : 10.1109/TBME.2013.2264956 . ISSN 0018-9294 . PMID 23722447. S2CID 12550407 .
- 1 2 Hoon Lee, Joong; Min Lee, Seung; Jin Byeon, Hang; Sook Hong, Joung; Suk Park, Kwang; Lee, Sang-Hoon (agosto de 2014). "Electrodos de oído tipo canal basados en CNT/PDMS para registro EEG discreto". Journal of Neural Engineering . 11 (4) 046014. Bibcode : 2014JNEng..11d6014L . doi : 10.1088/1741-2560/11/4/046014 . ISSN 1741-2552 . PMID 24963747 . S2CID 37513095 .
- 1 2 Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (julio de 2018). "EEG de oído con contacto seco en la vida real". 40.ª Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE (EMBC) de 2018. Vol. 2018. págs. 5470–5474 . doi : 10.1109/embc.2018.8513532 . ISBN 978-1-5386-3646-6. PMID 30441575 . S2CID 53093217 .
- ↑ Xiong Zhou; Qiang Li; Kilsgaard, Soren; Moradi, Farshad; Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (junio de 2016). "Un sistema portátil de registro de EEG auricular basado en electrodos activos de contacto seco". Simposio IEEE de 2016 sobre circuitos VLSI (VLSI-Circuits) . págs. 1-2 . doi : 10.1109/VLSIC.2016.7573559 . ISBN 978-1-5090-0635-9. S2CID 37530730 .
- 1 2 Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (julio de 2017). «EEG auricular de alta densidad». 39.ª Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE (EMBC) de 2017. Vol. 2017. págs. 2394–2397 . doi : 10.1109/embc.2017.8037338 . ISBN 978-1-5090-2809-2. PMID 29060380 . S2CID 8902094 .
- 1 2 Kappel, Simon L.; Rank, Mike Lind; Toft, Hans Olaf; Andersen, Mikael; Kidmose, Preben (2018). "Electrodo de oído con electrodo de contacto seco" . IEEE Transactions on Biomedical Engineering . 66 (1): 150– 158. doi : 10.1109/tbme.2018.2835778 . ISSN 0018-9294 . PMID 29993415. S2CID 51614629 .
- ↑ Chi, Yu Mike; Jung, Tzyy-Ping; Cauwenberghs, Gert (2010). "Electrodos de biopotencial de contacto seco y sin contacto: revisión metodológica". IEEE Reviews in Biomedical Engineering . 3 : 106–119 . CiteSeerX 10.1.1.227.2124 . doi : 10.1109/RBME.2010.2084078 . ISSN 1937-3333 . PMID 22275204. S2CID 2705602 .
- ↑ Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (agosto de 2015). «Estudio de los espectros de impedancia para electrodos EarEEG secos y húmedos». 37.ª Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE (EMBC) de 2015. Vol. 2015. págs. 3161–3164 . doi : 10.1109/embc.2015.7319063 . ISBN 978-1-4244-9271-8. PMID 26736963 . S2CID 450962 .
- ↑ Xiong Zhou; Qiang Li; Kilsgaard, Søren; Moradi, Farshad; Kappel, Simon L.; Kidmose, Preben (junio de 2016). "Un sistema portátil de registro de EEG auricular basado en electrodos activos de contacto seco". Simposio IEEE de 2016 sobre circuitos VLSI (VLSI-Circuits) . págs. 1-2 . doi : 10.1109/vlsic.2016.7573559 . ISBN 978-1-5090-0635-9. S2CID 37530730 .
- ↑ Bleichner, Martin G.; Debener, Stefan (2017-04-07). "Adquisición de EEG oculta y discreta centrada en el oído: cEEGrids para EEG transparente" . Frontiers in Human Neuroscience . 11 : 163. doi : 10.3389/fnhum.2017.00163 . ISSN 1662-5161 . PMC 5383730. PMID 28439233 .
- ↑ Kappel, Simon L. (septiembre de 2016). Desarrollo y caracterización de la electroencefalografía auricular para la monitorización cerebral en la vida real (tesis doctoral). Universidad de Aarhus. doi : 10.7146/aul.260.183 . ISBN 978-87-7507-420-4.
- ↑ Bleichner, Martin G.; Lundbeck, Micha; Selisky, Matthias; Minow, Falk; Jäger, Manuela; Emkes, Reiner; Debener, Stefan; De Vos, Maarten (abril de 2015). "Explorando electrodos EEG miniaturizados para interfaces cerebro-computadora. ¿Un EEG que no ves?" . Physiological Reports . 3 (4) e12362. doi : 10.14814/phy2.12362 . ISSN 2051-817X . PMC 4425967 . PMID 25847919 .
- ↑ Fiedler, L.; Obleser, J.; Lunner, T.; Graversen, C. (agosto de 2016). «El EEG auricular permite la extracción de respuestas neuronales en escenarios de escucha difíciles: ¿una tecnología futura para audífonos?». 38.ª Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE (EMBC) de 2016. Vol. 2016. págs. 5697–5700 . doi : 10.1109/EMBC.2016.7592020 . ISBN 978-1-4577-0220-4. PMID 28269548 . S2CID 206635991 .
- 1 2 Pham, Nhat; Dinh, Tuan; Raghebi, Zohreh; Kim, Taeho; Bui, Nam; Nguyen, Phuc; Truong, Hoang; Banaei-Kashani, Farnoush; Halbower, Ann; Dinh, Thang; Vu, Tam (2020-06-15). "WAKE" . Actas de la 18.ª Conferencia Internacional sobre Sistemas, Aplicaciones y Servicios Móviles . MobiSys '20. Toronto, Ontario, Canadá: Association for Computing Machinery. págs. 404–418 . doi : 10.1145/3386901.3389032 . ISBN 978-1-4503-7954-0. S2CID 219398352 .
- ↑ Kappel, Simon L.; Looney, David; Mandic, Danilo P.; Kidmose, Preben (2017-08-11). "Artefactos fisiológicos en EEG de cuero cabelludo y EEG de oído" . BioMedical Engineering OnLine . 16 (1): 103. doi : 10.1186/s12938-017-0391-2 . ISSN 1475-925X . PMC 5553928. PMID 28800744 .
- ↑ Kappel, Simon L.; Looney, David; Mandic, Danilo P.; Kidmose, Preben (agosto de 2014). «Un método para la evaluación cuantitativa de artefactos en EEG y un estudio empírico de artefactos». 36.ª Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE , 2014. Vol. 2014. págs. 1686–1690 . doi : 10.1109/embc.2014.6943931 . ISBN 978-1-4244-7929-0. PMID 25570299 . S2CID 12524339 .
- ↑ Looney, David; Goverdovsky, Valentin; Rosenzweig, Ivana; Morrell, Mary J.; Mandic, Danilo P. (diciembre de 2016). " Sensor de encefalografía intraauricular portátil para monitorizar el sueño. Observaciones preliminares de estudios de siestas" . Annals of the American Thoracic Society . 13 (12): 2229– 2233. doi : 10.1513/AnnalsATS.201605-342BC . ISSN 2329-6933 . PMC 5291497. PMID 27684316 .
- ↑ Stochholm, Andreas. Clasificación automática de las etapas del sueño mediante EEG auricular . EMBC 2016. Orlando, Florida.
- ↑ Mikkelsen, Kaare (2017). "Clasificación automática de las etapas del sueño mediante EEG auricular" . BioMedical Engineering OnLine . 16 (1) 111. doi : 10.1186/s12938-017-0400-5 . PMC 5606130. PMID 28927417 .
- ↑ Nguyen, Anh; Alqurashi, Raghda; Raghebi, Zohreh; Banaei-kashani, Farnoush; Halbower, Ann C.; Vu, Tam (2016). "Un sistema de detección intraauricular ligero y económico para la monitorización automática de las fases del sueño durante toda la noche" . Actas de la 14.ª Conferencia ACM sobre Sistemas de Sensores de Red Integrados (CD-ROM) . SenSys '16. Stanford, CA, EE. UU.: ACM Press. págs. 230–244 . doi : 10.1145/2994551.2994562 . ISBN 978-1-4503-4263-6. S2CID 11709648 .
- ^ "Øreprop skal aflæse søvnløses hjerneaktivitet" . Fondo de Innovación de Dinamarca . Consultado el 4 de enero de 2018 .
- ↑ Nguyen, Anh. Un sistema de detección intraauricular ligero y económico para la monitorización automática de las fases del sueño durante toda la noche . 14.ª Conferencia ACM sobre sistemas de sensores de red integrados. Stanford, EE. UU.
- ↑ Moss, James (2017). "La eficacia de la electroencefalografía (EEG) intraauricular para monitorizar la latencia del sueño y el impacto de la privación del sueño" . A80-C. NUEVOS ENFOQUES DIAGNÓSTICOS PARA LOS TRASTORNOS REALES DEL SUEÑO . Resúmenes de la Conferencia Internacional de la Sociedad Torácica Americana. Sociedad Torácica Americana. doi : 10.1164/ajrccm-conference.2017.195.1_MeetingAbstracts.A7596 (inactivo el 12 de julio de 2025).
{{cite book}}: CS1 maint: DOI inactivo desde julio de 2025 ( enlace ) - ↑ Fiedler, Lorenz. El EEG alrededor de la oreja refleja al orador al que se presta atención en un escenario con múltiples oradores . EMBC 2016. Orlando, Florida.
- ↑ "Alarma de hipoglucemia basada en EEG auricular" . Universidad de Aarhus . Consultado el 31 de agosto de 2016 .
- ↑ Mirkovic, Bojana (27 de julio de 2016). "Detección del hablante objetivo con EEG oculto alrededor de la oreja" . Frontiers in Neuroscience . 9 : 438. doi : 10.3389/fnins.2015.00438 . PMC 4649040. PMID 26635514 .
- ↑ Mirkovic, Bojana. El EEG auricular permite la extracción de respuestas neuronales en escenarios de escucha difíciles: ¿una tecnología futura para audífonos? EMBC 2016. Orlando, Florida.
- ↑ Hwang, Taeho. Detección de somnolencia del conductor mediante EEG intraauricular . EMBC 2016. Orlando, Florida.
- ↑ Choi, Soo-In. Viabilidad del uso de EEG auricular para el desarrollo de un sistema práctico de interfaz cerebro-computadora: un estudio preliminar . EMBC 2016. Orlando, Florida.
- ↑ Yu-Te Wang; Nakanishi, Masaki; Kappel, Simon Lind; Kidmose, Preben; Mandic, Danilo P.; Yijun Wang; Chung-Kuan Cheng; Tzyy-Ping Jung (agosto de 2015). "Desarrollo de un sistema de interfaz cerebro-computadora basado en potenciales evocados visuales en estado estacionario en línea utilizando EarEEG". 37.ª Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE (EMBC) de 2015. Vol. 2015. págs. 2271–2274 . doi : 10.1109/embc.2015.7318845 . ISBN 978-1-4244-9271-8. PMID 26736745 . S2CID 5996098 .
- ↑ Yang, Jong-Kai. Autenticación de contraseñas con EarEEG de bajo costo . EMBC 2016. Orlando, Florida.
- Electroencefalografía
- Electrofisiología
- Neurofisiología
- Neurotecnología
- Interfaz cerebro-computadora
- Electrodiagnóstico