সমসাময়িক EEG গবেষণা ও বিশ্লেষণের চ্যালেঞ্জগুলো কী কী?

১৯২৫ সালে, জার্মান মনোরোগ বিশেষজ্ঞ হ্যান্স বার্জার প্রথম মানুষের ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাম (EEG) রেকর্ড করেছিলেন। তখন থেকে, ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস এবং কম্পিউটেশন প্রযুক্তির উন্নতি হচ্ছে।

এই পোস্টটি EEG গবেষণার দুটি প্রধান চ্যালেঞ্জের দিকে আলোকপাত করে, যা হলো:

1. ঐতিহ্যগত একাডেমিক EEG গবেষণার লজিস্টিক জটিলতা, এবং

2. EEG হার্ডওয়্যারের উদ্ভাবন।

ঐতিহ্যগত একাডেমিক EEG গবেষণার লজিস্টিক জটিলতা

একচেটিয়া, কম তহবিলপ্রাপ্ত, আঞ্চলিকভাবে-সীমাবদ্ধ সাবজেক্টের জনসংখ্যা

আসুন প্রথমে ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাম (EEG) গবেষণা বোঝার চেষ্টা করি। EEG গবেষণা এবং কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষণা পদ্ধতিতে সাবজেক্টের মাথার উপরিভাগে উদ্দেশ্যপ্রণোদিতভাবে স্থাপন করা, নন-ইনভেসিভ ইলেকট্রোড ব্যবহার করে মানুষের মস্তিষ্কের বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ রেকর্ড করা জড়িত। বিভিন্ন উদ্দীপনার সংস্পর্শে আসার মতো পরীক্ষামূলক ডিজাইন ব্যবহার করে, মস্তিষ্কের সিগন্যালের পরিবর্তনগুলো বিশ্লেষণ করা যেতে পারে এবং ডেটার অনুমান করা যায়।

টেবিল ১-এ EEG প্রযুক্তি ব্যবহার করে করা বিভিন্ন ধরণের গবেষণা ও কার্যক্রমের সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেওয়া হয়েছে। নির্দ্বিধায় EEG ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফির এই পরিচিতিমূলক নির্দেশিকাটিও পড়তে পারেন।

টেবিল ১: ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাম (EEG) স্টাডির প্রকারভেদ (গৃহীত (Williams et al., 2020) থেকে)

যদিও একটি কার্যকর গবেষণা সরঞ্জাম হিসাবে EEG ব্যাপকভাবে সমাদৃত, তবুও এর লজিস্টিকগুলো বেশ চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। বেশিরভাগ অর্থায়ন সংস্থা ক্লিনিক্যাল, ট্রান্সলেশনাল বা ফলিত গবেষণার জন্য তহবিল সরবরাহ করে। তবে, মৌলিক পরীক্ষামূলক গবেষণার জন্য তহবিল বেশ কম। কম তহবিল পাওয়ার বিষয়টি অংশগ্রহণকারী নিয়োগ এবং সঠিক পরীক্ষামূলক গবেষণা পরিচালনার লজিস্টিক জটিলতাকে আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে, যার ফলে ছোট আকারের স্যাম্পল সাইজের দিকে ধাবিত হতে হয়। এই ছোট আকারের স্যাম্পলগুলো সুবিধাজনকভাবে একটি নির্দিষ্ট ভৌগলিক এলাকা থেকে নির্বাচন করা হয়।

এই ঘটনাটি WEIRD সমস্যা হিসাবে পরিচিত। এটি মূলত পশ্চিমা, শিক্ষিত, শিল্পোন্নত, ধনী এবং গণতান্ত্রিক ব্যক্তিদের নির্দেশ করে যারা সাধারণ গবেষণা স্যাম্পলের অংশ হয়ে থাকে। এই স্যাম্পল জনসংখ্যা বিশেষভাবে অন্তর্ভুক্তিমূলক নয় কারণ এই ব্যক্তিদের বেশিরভাগই কলেজ ক্যাম্পাস থেকে আসেন। এই WEIRD ডেমোগ্রাফিটি বাস্তব জগতের বৈচিত্র্য বা অনন্য কগনিটিভ এবং আবেগগত বৈশিষ্ট্যগুলোকে প্রতিফলিত করে না যা আমাদের মানুষ করে তোলে।

সম্মিলিতভাবে, এই পরিস্থিতি পরীক্ষার ব্যবহারিক তাৎপর্য এবং সাধারণীকরণকে সীমিত করে। এর কারণে, এই গবেষণাগুলোর ফলাফল থেকে সমস্ত মানুষের কগনিশন (যেমন, মানসিক কাজের চাপ, সমস্যা সমাধান ইত্যাদি) সম্পর্কে নতুন অন্তর্দৃষ্টি অনুমান করা কঠিন হয়ে পড়ে।

EEG হার্ডওয়্যারের উদ্ভাবন

বিশ্বব্যাপী সহজলভ্য গবেষণা-গ্রেডের, বহনযোগ্য, কম খরচের সরঞ্জাম

EEG ডিভাইসসমূহ

গত কয়েক বছরে, গবেষকরা বহনযোগ্য EEG ডিভাইসের সাহায্যে নিউরোসায়েন্স গবেষণার ঐতিহ্যগত বাধাগুলো দূর করেছেন। ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI), ব্রেন-মেশিন ইন্টারফেস (BMI), বা হিউম্যান-কম্পিউটার ইন্টারফেস (HCI) ঠিক এই কাজটিই করে। এগুলো কগনিটিভ বা অনুভূতিমূলক অবস্থা চিহ্নিত এবং সনাক্ত করতে EEG সিগন্যাল ব্যবহার করে। মানুষের সাথে তাদের পারিপার্শ্বিক পরিবেশের মিথস্ক্রিয়ার ধরন পরিবর্তন করার মাধ্যম হিসেবে BCI দ্রুত বিকশিত হচ্ছে। এটি মূলত হার্ডওয়্যারের ক্ষুদ্রকরণ এবং ডেটা-প্রসেসিং অ্যালগরিদমের উন্নতির কারণে সম্ভব হচ্ছে। এই সিস্টেমগুলো মানুষকে নিউরোফিডব্যাকের মাধ্যমে নিজেদের উন্নত করতে সক্ষম করে এবং শারীরিক হস্তক্ষেপ ছাড়াই মানুষকে তাদের চারপাশের সাথে যোগাযোগ করতে উত্সাহিত করে।

EEG ডিভাইসের ভবিষ্যৎ

গত অন্তত এক দশক ধরে, EEG হার্ডওয়্যারের সাধারণ প্রবণতা হলো এই সরঞ্জামগুলোকে আরও ছোট, তারবিহীন, বহনযোগ্য এবং কম খরচের করে তোলা।

চিত্র ১: Emotiv-এর EPOC হেডসেট

চিত্র ২: Emotiv-এর EPOC Flex হেডসেট

তবে, যে কাজের জন্য একসময় একটি ব্যয়বহুল, ডেডিকেটেড ল্যাব প্রয়োজন হতো, সেটিকে একটি বহনযোগ্য, কম খরচের সিস্টেমে রূপান্তর করা উদ্বেগমুক্ত ছিল না। কিছু বিজ্ঞানীর EEG হেডসেটগুলোর কার্যকারিতা, গুণমান বা ব্যবহারিকতা নিয়ে উদ্বেগ ছিল। এটি খতিয়ে দেখতে, গবেষকরা অনেক ভ্যালিডেশন স্টাডি পরিচালনা করেছেন যা এই সিস্টেমগুলোর বৈজ্ঞানিক উপযোগিতাকে প্রমাণ করে।

কম খরচ এবং বহনযোগ্যতার কারণে EEG হেডসেটগুলো গবেষণার ক্ষেত্রে এক বিস্তৃত পরিসর উন্মুক্ত করেছে যার উত্তর এখন বাস্তব পরিস্থিতি বিবেচনা করেই (in situ) দেওয়া সম্ভব। অর্থাৎ, কোনো সাবজেক্টের মস্তিষ্কের তরঙ্গ বাস্তব জীবনের পরিস্থিতিতে পরিমাপ করা সম্ভব, যেখানে সনাতন হার্ডওয়্যারের ক্ষেত্রে মোবিলিটি বা নড়াচড়া করার সুযোগ ছিল খুবই সীমিত। শারীরিক কসরত বা ক্রীড়া মনোবিজ্ঞানের ক্ষেত্রে এটি একটি যুগান্তকারী পরিবর্তন।

কল্পনা করুন একটি গবেষণা দলের কথা, যারা খেলায় অংশ নেওয়া কলেজ ছাত্রদের একটি নির্দিষ্ট স্যাম্পলের রিয়্যাকশন টাইম বা প্রতিক্রিয়া দেখানোর সময় তদন্ত করছে। তারা জানতে চায় যে সকার গোলরক্ষকদের বলের প্রতি প্রতিক্রিয়ার সময় অন্যান্য সতীর্থদের চেয়ে দ্রুত কি না। সনাতন গবেষণা পদ্ধতিতে, এই সাবজেক্টদের ল্যাবে আসতে হতো, তারের সাথে যুক্ত হতে হতো, একটি ফিজিক্যাল স্ক্রিনে কাজ সম্পন্ন করতে হতো এবং হার্ডওয়্যার বোতাম বা কি-স্ট্রোকের মাধ্যমে রিপোর্ট করতে হতো। নতুন EEG সরঞ্জামের সাহায্যে, এখন একই প্রশ্ন সরাসরি ফুটবল মাঠে থাকা অবস্থাতেই পরীক্ষা এবং পরিমাপ করা সম্ভব।

সামগ্রিকভাবে, EEG হার্ডওয়্যারের এই উদ্ভাবনগুলো ল্যাবের বাইরেও ব্যবহারিক প্রয়োগের সুযোগ তৈরি করেছে। এর ফলে, এগুলো নিউরোসায়েন্স গবেষণার পরিধি ও সক্ষমতা বৃদ্ধি করেছে।

উদ্ভাবনের সাথে পরিচিত হোন – Emotiv-এর সাথে পরিচিত হোন

গত কয়েক বছরে ডিপ-লার্নিং এবং অন্যান্য মেশিন-লার্নিং বিশ্লেষণে রোমাঞ্চকর অগ্রগতি হয়েছে। এই কারণে, এই প্রোগ্রামগুলোর প্রকৃত সুবিধা কাজে লাগাতে একটি বড়, কার্যকর এবং গুণগত ডেটাসেট (n=১০০০+) প্রয়োজন। EEG গবেষণায় সিগন্যাল-প্রসেসিং, ক্লাসিফিকেশন, ভ্যালিডেশন এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের প্রয়োজনীয়তার পরিপ্রেক্ষিতে, যদি এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পদ্ধতিগুলো প্রয়োগ করা হয় তবে এই ক্ষেত্রটি অত্যন্ত উপকৃত হবে। নিউরোসায়েন্সে বর্তমান পরীক্ষামূলক গবেষণার পুনরাবৃত্তিমূলক প্রকৃতি কাটিয়ে ওঠার জন্য বিগ ডেটা প্রয়োজন, বিশেষ করে নিউরোডিজেনারেটিভ রোগ এবং ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেসের আরও জটিল ক্ষেত্রে। এখন পর্যন্ত, সেই ডেটা সহজলভ্য ছিল না।

সম্ভাব্য স্যাম্পল জনসংখ্যা এবং পরবর্তীতে
সংগৃহীত ডেটা বৃদ্ধির জন্য দুটি পদ্ধতি রয়েছে:

1. গবেষণা-গ্রেডের, বহনযোগ্য, কম খরচের EEG হার্ডওয়্যার তৈরি করা যা বিশ্বব্যাপী ব্যবহার করা যেতে পারে।

2. ডেটা সংগ্রহ, ভ্যালিডেশন এবং স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণ কৌশলগুলোর উন্নতি করা।

চ্যালেঞ্জগুলো দূর করুন, পরিবর্তনের সাথে এগিয়ে যান। Emotiv বেছে নিন

গত এক দশকে Emotiv-এর EEG উদ্ভাবনগুলোর পর্যালোচনা

নিউরোসায়েন্স গবেষণা এবং ক্লিনিক্যাল সেটিংসে EEG ডিভাইসের ব্যবহার ক্রমাগত বৃদ্ধি পাচ্ছে (চিত্র ৩ দেখুন)। গত এক দশক ধরে, Emotiv এই চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবেলা করার জন্য বিশ্বের যেকোনো স্থানে, যেকোনো মানুষের কাছে সহজে ব্যবহারযোগ্য এবং গুণমান নিয়ন্ত্রিত গবেষণা-গ্রেডের, তারবিহীন, বহনযোগ্য EEG সরঞ্জাম তৈরি করে আসছে।

চিত্র ৩ – Neuroscience Information Framework-এর মাধ্যমে “EEG” সম্বলিত প্রকাশনার সংখ্যা (১৯৪০ – ২০২১)

হার্ডওয়্যারের বিবর্তন

তদুপরি, EEG হার্ডওয়্যার ওমেট ইলেকট্রোড থেকে ড্রাই ইলেকট্রোডে বিবর্তিত হয়েছে। ওয়েট বা ভেজা ইলেকট্রোডগুলো মাথায় সেট করতে সময়সাপেক্ষ, পরা অস্বস্তিকর এবং এগুলো নড়াচড়ার ক্ষমতাকে সীমিত করে দেয়। ড্রাই বা হাইব্রিড ইলেকট্রোড সহ হেডসেটগুলো দ্রুত কাজ করে, বহনযোগ্য এবং তৈরিতে ও ব্যবহারে উল্লেখযোগ্যভাবে সাশ্রয়ী। এই প্রযুক্তিগত অগ্রগতিগুলো আমাদের স্নায়বিক গবেষণায় যুগান্তকারী আবিষ্কারগুলোর কাছাকাছি নিয়ে আসছে, তবে আমরা এখনও পুরোপুরি সেখানে পৌঁছাতে পারিনি।

বৈচিত্র্যময় স্যাম্পল সেট নিশ্চিত করুন

Emotiv আপনাকে আপনার গবেষণার বৈচিত্র্য বাড়াতে সাহায্য করতে পারে। Emotiv EEG হেডসেটের EPOC সিরিজটি এক দশকেরও বেশি সময় ধরে রয়েছে এবং বিশ্বজুড়ে স্বাধীন গবেষণা প্রতিষ্ঠান দ্বারা এটি যাচাইকৃত হয়েছে। এগুলো রোবোটিক অঙ্গ ও হুইলচেয়ার নিয়ন্ত্রণ, নিরাপত্তা ব্যবস্থায় বায়োমেট্রিক ব্যবহারকারী প্রমাণীকরণ এবং কগনিটিভ ও মানসিক অবস্থার আবেগ সনাক্তকরণ সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়ে আসছে।

Emotiv-এর বিশ্বব্যাপী ব্যবহারের সম্ভাবনা এবং কম আর্থিক সীমাবদ্ধতা সীমিত সম্পদ সম্পন্ন মানুষের জন্য গবেষণা সহজতর করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, Parameshwaran and Thiagarajan ভারতের গ্রামীণ এবং শহুরে অঞ্চলে অর্থনৈতিক অবস্থা, প্রযুক্তির সংস্পর্শ এবং ভ্রমণের অভিজ্ঞতার সাথে সম্পর্কিত EEG সিগনেচারের পার্থক্য প্রদর্শনের জন্য Emotiv EEG সরঞ্জাম ব্যবহার করেছিলেন।