論文の概要: Real-Time EEG Cap Electrode Detection for Guided Point-of-Care Placement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20142v1
- Date: Wed, 22 Jul 2026 13:44:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-23 18:51:38.094671
- Title: Real-Time EEG Cap Electrode Detection for Guided Point-of-Care Placement
- Title（参考訳）: ガイドドポイント・オブ・ケア配置のためのリアルタイムEEGキャップ電極検出
- Abstract要約: 本稿では,ライブウェブカムストリーム中の脳波キャップ電極を検出し,解剖学的位置をリアルタイムで評価する視覚システムを提案する。
単一クラスのYOLO検出器は電極をローカライズする。幾何学的な段階は、それぞれの検出を顔のランドマークから命名された10-20ロールに割り当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45880283710344066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present a two-stage vision system that detects EEG cap electrodes in a live webcam stream and validates their anatomical placement in real time. A single-class YOLO detector localises electrodes; a geometric stage assigns each detection to a named 10-20 role from facial landmarks. Evaluating under subject-disjoint leave-one-subject-out (LOSO) cross-validation across five subjects wearing the clinically-validated Small/Medium/Large caps, the detector attains mAP@.5 = 0.94 +/- 0.07 across five held-out folds (0.96 pooled). A dedicated leave-one-cap-out axis, holding out every frame of a cap regardless of subject, leaves Medium and Large mAP@.5 within 0.01 of LOSO (0.97, 0.97) while Small drops to 0.72 +/- 0.28, a gap confounded with subject familiarity rather than cap style. Geometric augmentation (rotation, perspective, mixup) improves in-plane-roll robustness and temporal-electrode recall at no inference cost, and a landmark-driven head crop extends the usable distance range, lifting mAP@.5 from 0.23 to 0.45 at 0.6 x apparent scale. A compact mobile-candidate backbone (YOLOv10n) keeps the detector at real-time throughput (19 FPS) on a commodity CPU at 640 px.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ライブウェブカメラストリーム中の脳波キャップ電極を検出し,解剖学的位置をリアルタイムで検証する2段階視覚システムを提案する。
単一クラスのYOLO検出器は電極をローカライズする。幾何学的な段階は、それぞれの検出を顔のランドマークから命名された10-20ロールに割り当てる。
臨床評価されたSmall/Medium/Largeキャップを装着した被験者5名を対象に、LOSOクロスバリデーション(LOSO)の評価を行い、5つのホールドアウトフォールド(0.96プール)でmAP@.5 = 0.94 +/- 0.07に達する。
被写体によらずキャップのフレームを全て持ち出し、中大のmAP@.5をLOSO (0.97, 0.97) の0.01内に置き、スモールドロップは0.72 +/- 0.28に縮小する。
幾何学的増強(回転、視線、混合)は、面内ロールのロバスト性と時間電極リコールを推論コストなしで改善し、ランドマーク駆動の頭作物は使用可能な距離の範囲を延長し、mAP@.5を0.23から0.45に0.6倍のスケールで持ち上げる。
コンパクトな移動候補バックボーン(YOLOv10n)は640pxのコモディティCPU上でリアルタイムスループット(19FPS)を維持する。
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