গবেষণার জন্য কেন ইইজি (EEG) ব্যবহার করবেন?
মেহুল নায়ক
সর্বশেষ আপডেট
১৭ ফেব, ২০২২
গবেষণার জন্য কেন ইইজি (EEG) ব্যবহার করবেন?
মেহুল নায়ক
সর্বশেষ আপডেট
১৭ ফেব, ২০২২
গবেষণার জন্য কেন ইইজি (EEG) ব্যবহার করবেন?
মেহুল নায়ক
সর্বশেষ আপডেট
১৭ ফেব, ২০২২
কল্পনা করুন যে আপনি একটি ছোট ভিডিও তৈরি করেছেন এবং আপনি খুঁজে বের করতে চান ভিডিওর কোন অংশগুলো মানুষের কাছে আকর্ষক মনে হয়েছে। সাধারণত, আপনি শুধু তাদের জিজ্ঞাসা করবেন। হয়তো আপনি একটি জরিপ ব্যবহার করবেন। কিন্তু সবচেয়ে সাধারণ উত্তর হতে পারে “আমি ঠিক নিশ্চিত নই” বা “আমার মনে নেই”। শুধুমাত্র ব্যক্তিবাচক পরিমাপ ব্যবহার করে মানুষের উপলব্ধির ওপর গবেষণা পরিচালনা করা অনিশ্চয়তায় ভরা হতে পারে যা নিউরোফিজিওলজিক্যাল প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করার মাধ্যমে কাটানো সম্ভব। সহজলভ্য, সাশ্রয়ী মূল্যের সরঞ্জাম হিসেবে EEG ডিভাইসগুলো অনন্য অবস্থানে রয়েছে যা মানুষের উপলব্ধি সংক্রান্ত গবেষণাকে উন্নত করতে পারে। ফলস্বরূপ, এটি মনোবিজ্ঞান, নিউরোমার্কেটিং এবং BCI-এর একটি মূল হাতিয়ার হয়ে উঠছে।
EEG কী?
ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফি (EEG) হলো মস্তিষ্কের কোষ বা নিউরন থেকে উৎপন্ন বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ পরিমাপ করার পদ্ধতি। মাথায় ইলেকট্রোড বসিয়ে এটি একটি নিরাপদ এবং অ-আক্রমণকারী উপায়ে করা হয়। এই উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত EEG ডিভাইসগুলো এক চ্যানেলের বাণিজ্যিক ডিভাইস থেকে শুরু করে ২৫৬ চ্যানেলের মেডিকেল গ্রেড সিস্টেম পর্যন্ত হতে পারে। EEG কী এবং বিভিন্ন EEG ডিভাইস সম্পর্কে আপনি আরও বিস্তারিত পড়তে পারেন এখানে।
EEG-এর সুবিধাগুলো কী কী?
উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশন
এর উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশনের কারণে, EEG প্রাক-সচেতন প্রক্রিয়াগুলো সূচিত করতে সক্ষম।
অন্যান্য নিউরোইমেজিং পদ্ধতির তুলনায় EEG-এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো এর টেম্পোরাল রেজোলিউশন, অর্থাৎ মিলি সেকেন্ডের মধ্যে দ্রুত মস্তিষ্কের প্রতিক্রিয়া পরিমাপের ক্ষমতা। অন্যান্য মস্তিষ্কের ইমেজিং পদ্ধতি যেমন fMRI (ফাংশনাল ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স ইমেজিং)-এর জন্য উদ্দীপক উপস্থাপনের পর এক সেকেন্ড বা তার বেশি সময় প্রয়োজন হয়। তদুপরি, ব্যক্তিবাচক প্রতিক্রিয়ার অনিশ্চয়তা এড়ানোর জন্য ডিজাইন করা আচরণগত কাজগুলো সাধারণত প্রতিক্রিয়া সময় এবং বোতাম টিপে দেওয়ার প্রতিক্রিয়ার ওপর নির্ভর করে। এগুলোর জন্য এক সেকেন্ড পর্যন্ত সময় লাগতে পারে, যা অত্যন্ত ধীরগতির যখন বিবেচনা করা হয় যে মস্তিষ্ক মিলি সেকেন্ডের সময়সীমায় অনেক জটিল নিউরোফিজিওলজিক্যাল প্রক্রিয়া তৈরি করতে সক্ষম। সুতরাং, এর উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশনের কারণে, EEG প্রাক-সচেতন প্রক্রিয়াগুলো নির্দেশ করতে পারে যা অন্যথায় কেবল স্ব-প্রতিবেদন এবং প্রতিক্রিয়া-ভিত্তিক কাজগুলোর মাধ্যমে অলক্ষিত থেকে যেত।
সাশ্রয়ী মূল্য এবং গতিশীলতা
ক্রীড়া বিজ্ঞান: Emotiv Insight EEG হেডসেট নিয়ে প্যাক্সটন লিঞ্চ প্রেসার টেস্টের মুখোমুখি হচ্ছেন।
EEG ডিভাইসগুলো সাশ্রয়ী এবং তারবিহীন হয়ে উঠেছে, যা গবেষকদের ল্যাবে অংশগ্রহণকারীদের নিয়ে আসার পরিবর্তে ফিল্ডেই গবেষণা পরিচালনা করার অনুমতি দেয়। যদিও EEG এবং MEG (ম্যাগনেটোএনসেফালোগ্রাফি) উভয়েরই উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশন রয়েছে, কম খরচ এবং গতিশীল হওয়ার কারণে EEG একটি সহজলভ্য গবেষণা সরঞ্জাম যা মানব আচরণকে নিয়ন্ত্রিত বা প্রাকৃতিক পরিবেশে অধ্যয়ন করার সুযোগ দেয়। বিকল্প নিউরোইমেজিং পদ্ধতিগুলোর (যেমন, MEG, MRI এবং PET) জন্য উচ্চ রক্ষণাবেক্ষণ খরচ প্রয়োজন এবং এই গবেষণাগুলো চালানোর জন্য অংশগ্রহণকারীদের হাসপাতাল বা ল্যাবরেটরি পরিবেশে নিয়ে যেতে হয়। এর সম্পূর্ণ বিপরীতে, প্রায় যেকোনো পরিবেশকেই একটি EEG "ল্যাব"-এ রূপান্তরিত করা যেতে পারে। (মোবাইল EEG কীভাবে ফিল্ডে খেলাধুলার পারফরম্যান্স উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে সে সম্পর্কে পার্ক এবং কর্মীদের পর্যালোচনা১ দেখুন)
ইন-হাউস বা দূরবর্তী অধ্যয়ন
একটি একক ডিভাইসের মাধ্যমে ল্যাবরেটরি ভিত্তিক অধ্যয়নই একমাত্র পথ নয়। সাশ্রয়ী, বাণিজ্যিক EEG ডিভাইসগুলোর অগ্রগতির সাথে, হোম ব্যবহারকারীরা নিজেদের ওপর EEG রেকর্ড করতে সক্ষম। EmotivLABS প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের EMOTIV হেডসেটগুলোর সাহায্যে অনলাইনে তাদের পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে দেয়, যা গবেষণা-গ্রেডের ডিভাইসের বিপরীতে যাচাই করা হয়েছে²ʹ³। আমাদের পাইলট অনলাইন EEG অধ্যয়ন সম্পর্কে পড়তে পারেন এখানে অথবা আমাদের একটি অংশীদারিত্ব সম্পর্কে পড়তে পারেন যেখানে একটি প্রেজেন্টেশন সফটওয়্যার মূল্যায়ন করার জন্য EMOTIV ব্যবহারকারীরা বাসায় বসে একটি গবেষণায় অংশ নিয়েছিলেন এখানে।
আমরা EEG দিয়ে কী পরিমাপ করতে পারি?
আজকাল গবেষকরা সাধারণত একটি উদ্দীপক প্রয়োগের পর নির্দিষ্ট সময়ে ভোল্টেজের প্রশস্ততা (যেমন ইভেন্ট-সম্পর্কিত সম্ভাবনা বা ERPs) অথবা প্রতি সেকেন্ডে EEG-তে মস্তিষ্কের তরঙ্গের স্পন্দন বা কম্পনের পরিমাণ (যেমন টাইম-ফ্রিকোয়েন্সি বিশ্লেষণ) ব্যবহার করেন।
এই দুটি ক্ষেত্র আমাদের আচরণ সম্পর্কিত বিভিন্ন গবেষণামূলক প্রশ্নের উত্তর দিতে সাহায্য করে। তদুপরি, অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের অগ্রগতির সাথে আমরা লক্ষ্যযুক্ত উদ্দীপনার প্রতিক্রিয়ায় মানসিক অবস্থা ডিকোড করতে শুরু করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, মনোযোগের জন্য যাচাইকৃত অ্যালগরিদমের বিকাশের সাথে আমরা এখন সহজেই এই জাতীয় প্রশ্নের উত্তর দিতে পারি যেমন "আমার ভিডিওর কোন অংশটি বেশি মনোযোগ আকর্ষণ করেছে"।
বিবেচনা করার মতো সতর্কতা
এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে, আমরা EEG দিয়ে মানুষের চিন্তাভাবনা হুবহু পড়তে পারি না। সুতরাং, তুলনার জন্য ব্যবহৃত উদ্দীপকগুলো আদর্শভাবে সমস্ত দিক থেকে মিলে যাওয়া প্রয়োজন শুধু লক্ষ্যযুক্ত পরিবর্তনশীল বিষয়টি ছাড়া। অতএব, একটি সুপরিকল্পিত পরীক্ষামূলক কাজ ভালো EEG গবেষণার ভিত্তি। দ্বিতীয়ত, EEG ডিভাইসগুলো বৈদ্যুতিক সরঞ্জাম থেকে বিভ্রান্তি বা ইন্টারফেয়ারেন্স গ্রহণ করতে পারে এবং নড়াচড়ার ফলেও EEG প্রভাবিত হতে পারে যা রেকর্ডিংয়ে অবাঞ্ছিত উপাদান যুক্ত করতে পারে। সুতরাং, অশোধিত EEG সামগ্রিক মস্তিষ্কের প্রতিক্রিয়া প্রতিফলিত করে যা উদ্দীপকের উপলব্ধি সম্পর্কিত কোনো সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে পরিষ্কার এবং প্রক্রিয়াকরণ করা প্রয়োজন।
উপরন্তু, একটি একক পরীক্ষা-বিন্দুতে বা ইলেকট্রোডে রেকর্ড করা মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ পুরো মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ রেকর্ড করে এবং এর অবস্থান সরাসরি ক্রিয়াকলাপের উৎসকে সঠিকভাবে নির্দেশ করে না (যেমন একটি সামনের ইলেকট্রোডে বর্ধিত ক্রিয়াকলাপের মানে এই নয় যে ফ্রন্টাল লোব এই প্রতিক্রিয়া তৈরি করেছে)। মাথার খুলি বা স্ক্যাল্প স্তরে উৎস নির্ধারণের জন্য EEG প্রতিক্রিয়ার সোর্স পুনর্গঠন⁴-এর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। গভীরতর উৎসগুলো আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে নির্ধারণ করতে, EEG-এর সাথে MEG বা fMRI-এর মতো নিউরোইমেজিং পদ্ধতির সমন্বয় বিবেচনা করা যেতে পারে।
বর্তমান গবেষণায় EEG
EEG বর্তমানে মনোবিজ্ঞান এবং চিকিৎসাক্ষেত্রেই শুধু নয়, ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস, নিউরোফিডব্যাক এবং নিউরোমার্কেটিংয়ের মতো ক্ষেত্রে গ্রাহকদের আচরণ বোঝার ক্ষেত্রে গবেষকদের সহায়তা করতে বহু উপায়ে ব্যবহৃত হচ্ছে।
চিকিৎসা বা ক্লিনিক্যাল নিউরোসায়েন্স
EEG মূলত চিকিৎসাক্ষেত্রে রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসার উন্নতির জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, মৃগীরোগ (এপিলিপসি) নির্ণয় ও খিঁচুনি শনাক্তকরণে⁵ এবং ঘুমের সমস্যা শনাক্ত করতে ঘুম সংক্রান্ত গবেষণায়⁶ EEG-এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার লক্ষ্য করা যায়। মনোরোগবিদ্যা এবং ক্লিনিক্যাল নিউরোসায়েন্সে, ব্যাধিগুলোর বস্তুনিষ্ঠ লক্ষণগুলো চিহ্নিত করতে বর্তমানে EEG ব্যবহৃত হচ্ছে যা অন্যথায় ব্যক্তিবাচক ক্লিনিক্যাল মূল্যায়নের ওপর নির্ভর করে। পরিমাণগত EEG (qEEG)-এর মতো কৌশলগুলো যেখানে স্পন্দনের পরিমাণ গণনা করা হয় এবং স্ক্যাল্পের ওপর তা মানচিত্রের মতো তৈরি করা হয়, বিভিন্ন মানসিক ব্যাধির কারণে মস্তিষ্কে ঘটে যাওয়া পরিবর্তনগুলো চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে⁷ হচ্ছে। সুস্থ বনাম ব্যাধিগ্রস্ত মস্তিষ্ক শ্রেণিবিন্যাসে প্রয়োগ করা মেশিন লার্নিং রোগ নির্ণয়ের আরও নির্ভরযোগ্য পদ্ধতির পথ প্রশস্ত করছে⁸ˈ⁹।
নিউরোমার্কেটিং
অবশ্যই, গ্রাহকদের আচরণ বোঝাই হলো নিউরোমার্কেটিং-এর মূল বিষয়। এই ক্ষেত্রে EEG-এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার হলো বিজ্ঞাপন¹⁰, পণ্য বা পরিষেবাগুলোর কম স্পষ্ট ও বেশি আকর্ষক দিকগুলো উন্নত করার উদ্দেশ্যে চিহ্নিত করা।
EMOTIV x নিউরোমার্কেটিং - লরিয়ালের লাক্সারি ল্যাবে গ্রাহক আচরণের ভবিষ্যৎ।
সাবকনশাস বা অবচেতন মনে ব্র্যান্ড/পণ্য মনে রাখার ক্ষমতা¹¹ আছে কি না তা শনাক্ত করতেও EEG স্পন্দন ব্যবহৃত হয়। অন্যান্য ব্যবহারের মধ্যে রয়েছে নিউরোপ্রাইসিং, যেখানে পণ্যের জন্য অনুকূল মূল্য নির্ধারণের কৌশলগুলো খুঁজে পেতে EEG-এর সাথে আচরণগত কাজগুলো ব্যবহার করা হয়¹²।
EMOTIV x নিউরোমার্কেটিং - বিভিন্ন মূল্যের প্রস্তাবনাগুলোতে মস্তিষ্ক কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়।
সাধারণ নিউরোসায়েন্স গবেষণা
এই ধরনের গবেষণার মধ্যে রয়েছে মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তা বোঝা (যেমন, আমাদের মস্তিষ্ক কীভাবে দৃশ্য বা শ্রবণ উদ্দীপনা প্রক্রিয়া করে) এবং মস্তিষ্কের বিভিন্ন অংশ কীভাবে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে। এটি মস্তিষ্ক এবং ব্যাধিগুলোর মধ্যকার সম্পর্ক বোঝাকেও অন্তর্ভুক্ত করে (যেমন, অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডার বা সিজোফ্রেনিয়া)। এটি সামাজিক, আবেগীয়, কম্পিউটেশনাল এবং জ্ঞানীয় ক্ষেত্রসহ একাধিক ক্ষেত্রকে অন্তর্ভুক্ত করে।
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI)
BCI গবেষণার উদ্দেশ্য হলো EEG-কে কম্পিউটিং ডিভাইসের সাথে একীভূত করে মানসিক নির্দেশগুলোকে বাহ্যিক কাজে রূপান্তর করা। একটি ওয়ার্ড ডকুমেন্ট টাইপ করা, হুইলচেয়ার চালানো এবং এমনকি কৃত্রিম অঙ্গ সরাতে মানসিক নির্দেশাবলি ব্যবহার করা BCI-এর বর্তমান কিছু বিকাশ যা প্রতিবন্ধী ব্যক্তিদের জীবনযাত্রার মান উন্নত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে¹৩।
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - ইনস্টাগ্রামে brainpaintbyjohn-এ সেরিব্রাল পালসি আক্রান্ত ৮ বছর বয়সী ছেলে জনের চমৎকার সৃষ্টিগুলো
আরেকটি বিপ্লব ঘটছে সংগীত শিল্পে যেখানে সুরকার/গায়করা তাদের চিন্তাভাবনা ব্যবহার করে সুর তৈরি করছেন (আমাদের এ সংক্রান্ত পোস্ট দেখুন এখানে)
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - EMOTIV-এর EPOC হেডসেট এবং আইকনিক TONTO সিন্থেসাইজার হলো একটি নিখুঁত মেলবন্ধন।
সামগ্রিকভাবে, EEG-এর ব্যবহার মানুষের আচরণের বাহ্যিক উপলব্ধির চেয়ে গভীর স্তর বোঝার প্রতিশ্রুতি দেয়। এর সাশ্রয়ী মূল্য এবং উচ্চ সহজলভ্যতা এটিকে একাধিক শাখায় একটি দরকারী সরঞ্জাম করে তুলেছে যেখানে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করা থেকে শুরু করে থেরাপিউটিকসের অগ্রগতি পর্যন্ত প্রক্রিয়াগুলো সাধারণ ব্যক্তিবাচক স্ব-প্রতিবেদনগুলোর চেয়েও গভীরে গিয়ে এবং EEG-এর ব্যবহারের মাধ্যমে বস্তুনিষ্ঠভাবে মানুষের আচরণকে ডিকোড করে সম্পন্ন করা যেতে পারে।
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - EMOTIV x রদ্রিগো হাবনার মেন্ডেস, মানসিক নির্দেশ ব্যবহার করে F1 গাড়ি চালাচ্ছেন
নিবন্ধ লিখেছেন
রোহিনী রানদেনিয়া, গবেষণা কর্মকর্তা, EMOTIV রিসার্চ প্রা. লি.
তথ্যসূত্র
১. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
২. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
৩. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
৪. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
৫. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
৬. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
৭. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
৮. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
৯. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
১০. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
১১. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
১২. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
১৩. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
কল্পনা করুন যে আপনি একটি ছোট ভিডিও তৈরি করেছেন এবং আপনি খুঁজে বের করতে চান ভিডিওর কোন অংশগুলো মানুষের কাছে আকর্ষক মনে হয়েছে। সাধারণত, আপনি শুধু তাদের জিজ্ঞাসা করবেন। হয়তো আপনি একটি জরিপ ব্যবহার করবেন। কিন্তু সবচেয়ে সাধারণ উত্তর হতে পারে “আমি ঠিক নিশ্চিত নই” বা “আমার মনে নেই”। শুধুমাত্র ব্যক্তিবাচক পরিমাপ ব্যবহার করে মানুষের উপলব্ধির ওপর গবেষণা পরিচালনা করা অনিশ্চয়তায় ভরা হতে পারে যা নিউরোফিজিওলজিক্যাল প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করার মাধ্যমে কাটানো সম্ভব। সহজলভ্য, সাশ্রয়ী মূল্যের সরঞ্জাম হিসেবে EEG ডিভাইসগুলো অনন্য অবস্থানে রয়েছে যা মানুষের উপলব্ধি সংক্রান্ত গবেষণাকে উন্নত করতে পারে। ফলস্বরূপ, এটি মনোবিজ্ঞান, নিউরোমার্কেটিং এবং BCI-এর একটি মূল হাতিয়ার হয়ে উঠছে।
EEG কী?
ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফি (EEG) হলো মস্তিষ্কের কোষ বা নিউরন থেকে উৎপন্ন বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ পরিমাপ করার পদ্ধতি। মাথায় ইলেকট্রোড বসিয়ে এটি একটি নিরাপদ এবং অ-আক্রমণকারী উপায়ে করা হয়। এই উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত EEG ডিভাইসগুলো এক চ্যানেলের বাণিজ্যিক ডিভাইস থেকে শুরু করে ২৫৬ চ্যানেলের মেডিকেল গ্রেড সিস্টেম পর্যন্ত হতে পারে। EEG কী এবং বিভিন্ন EEG ডিভাইস সম্পর্কে আপনি আরও বিস্তারিত পড়তে পারেন এখানে।
EEG-এর সুবিধাগুলো কী কী?
উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশন
এর উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশনের কারণে, EEG প্রাক-সচেতন প্রক্রিয়াগুলো সূচিত করতে সক্ষম।
অন্যান্য নিউরোইমেজিং পদ্ধতির তুলনায় EEG-এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো এর টেম্পোরাল রেজোলিউশন, অর্থাৎ মিলি সেকেন্ডের মধ্যে দ্রুত মস্তিষ্কের প্রতিক্রিয়া পরিমাপের ক্ষমতা। অন্যান্য মস্তিষ্কের ইমেজিং পদ্ধতি যেমন fMRI (ফাংশনাল ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স ইমেজিং)-এর জন্য উদ্দীপক উপস্থাপনের পর এক সেকেন্ড বা তার বেশি সময় প্রয়োজন হয়। তদুপরি, ব্যক্তিবাচক প্রতিক্রিয়ার অনিশ্চয়তা এড়ানোর জন্য ডিজাইন করা আচরণগত কাজগুলো সাধারণত প্রতিক্রিয়া সময় এবং বোতাম টিপে দেওয়ার প্রতিক্রিয়ার ওপর নির্ভর করে। এগুলোর জন্য এক সেকেন্ড পর্যন্ত সময় লাগতে পারে, যা অত্যন্ত ধীরগতির যখন বিবেচনা করা হয় যে মস্তিষ্ক মিলি সেকেন্ডের সময়সীমায় অনেক জটিল নিউরোফিজিওলজিক্যাল প্রক্রিয়া তৈরি করতে সক্ষম। সুতরাং, এর উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশনের কারণে, EEG প্রাক-সচেতন প্রক্রিয়াগুলো নির্দেশ করতে পারে যা অন্যথায় কেবল স্ব-প্রতিবেদন এবং প্রতিক্রিয়া-ভিত্তিক কাজগুলোর মাধ্যমে অলক্ষিত থেকে যেত।
সাশ্রয়ী মূল্য এবং গতিশীলতা
ক্রীড়া বিজ্ঞান: Emotiv Insight EEG হেডসেট নিয়ে প্যাক্সটন লিঞ্চ প্রেসার টেস্টের মুখোমুখি হচ্ছেন।
EEG ডিভাইসগুলো সাশ্রয়ী এবং তারবিহীন হয়ে উঠেছে, যা গবেষকদের ল্যাবে অংশগ্রহণকারীদের নিয়ে আসার পরিবর্তে ফিল্ডেই গবেষণা পরিচালনা করার অনুমতি দেয়। যদিও EEG এবং MEG (ম্যাগনেটোএনসেফালোগ্রাফি) উভয়েরই উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশন রয়েছে, কম খরচ এবং গতিশীল হওয়ার কারণে EEG একটি সহজলভ্য গবেষণা সরঞ্জাম যা মানব আচরণকে নিয়ন্ত্রিত বা প্রাকৃতিক পরিবেশে অধ্যয়ন করার সুযোগ দেয়। বিকল্প নিউরোইমেজিং পদ্ধতিগুলোর (যেমন, MEG, MRI এবং PET) জন্য উচ্চ রক্ষণাবেক্ষণ খরচ প্রয়োজন এবং এই গবেষণাগুলো চালানোর জন্য অংশগ্রহণকারীদের হাসপাতাল বা ল্যাবরেটরি পরিবেশে নিয়ে যেতে হয়। এর সম্পূর্ণ বিপরীতে, প্রায় যেকোনো পরিবেশকেই একটি EEG "ল্যাব"-এ রূপান্তরিত করা যেতে পারে। (মোবাইল EEG কীভাবে ফিল্ডে খেলাধুলার পারফরম্যান্স উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে সে সম্পর্কে পার্ক এবং কর্মীদের পর্যালোচনা১ দেখুন)
ইন-হাউস বা দূরবর্তী অধ্যয়ন
একটি একক ডিভাইসের মাধ্যমে ল্যাবরেটরি ভিত্তিক অধ্যয়নই একমাত্র পথ নয়। সাশ্রয়ী, বাণিজ্যিক EEG ডিভাইসগুলোর অগ্রগতির সাথে, হোম ব্যবহারকারীরা নিজেদের ওপর EEG রেকর্ড করতে সক্ষম। EmotivLABS প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের EMOTIV হেডসেটগুলোর সাহায্যে অনলাইনে তাদের পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে দেয়, যা গবেষণা-গ্রেডের ডিভাইসের বিপরীতে যাচাই করা হয়েছে²ʹ³। আমাদের পাইলট অনলাইন EEG অধ্যয়ন সম্পর্কে পড়তে পারেন এখানে অথবা আমাদের একটি অংশীদারিত্ব সম্পর্কে পড়তে পারেন যেখানে একটি প্রেজেন্টেশন সফটওয়্যার মূল্যায়ন করার জন্য EMOTIV ব্যবহারকারীরা বাসায় বসে একটি গবেষণায় অংশ নিয়েছিলেন এখানে।
আমরা EEG দিয়ে কী পরিমাপ করতে পারি?
আজকাল গবেষকরা সাধারণত একটি উদ্দীপক প্রয়োগের পর নির্দিষ্ট সময়ে ভোল্টেজের প্রশস্ততা (যেমন ইভেন্ট-সম্পর্কিত সম্ভাবনা বা ERPs) অথবা প্রতি সেকেন্ডে EEG-তে মস্তিষ্কের তরঙ্গের স্পন্দন বা কম্পনের পরিমাণ (যেমন টাইম-ফ্রিকোয়েন্সি বিশ্লেষণ) ব্যবহার করেন।
এই দুটি ক্ষেত্র আমাদের আচরণ সম্পর্কিত বিভিন্ন গবেষণামূলক প্রশ্নের উত্তর দিতে সাহায্য করে। তদুপরি, অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের অগ্রগতির সাথে আমরা লক্ষ্যযুক্ত উদ্দীপনার প্রতিক্রিয়ায় মানসিক অবস্থা ডিকোড করতে শুরু করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, মনোযোগের জন্য যাচাইকৃত অ্যালগরিদমের বিকাশের সাথে আমরা এখন সহজেই এই জাতীয় প্রশ্নের উত্তর দিতে পারি যেমন "আমার ভিডিওর কোন অংশটি বেশি মনোযোগ আকর্ষণ করেছে"।
বিবেচনা করার মতো সতর্কতা
এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে, আমরা EEG দিয়ে মানুষের চিন্তাভাবনা হুবহু পড়তে পারি না। সুতরাং, তুলনার জন্য ব্যবহৃত উদ্দীপকগুলো আদর্শভাবে সমস্ত দিক থেকে মিলে যাওয়া প্রয়োজন শুধু লক্ষ্যযুক্ত পরিবর্তনশীল বিষয়টি ছাড়া। অতএব, একটি সুপরিকল্পিত পরীক্ষামূলক কাজ ভালো EEG গবেষণার ভিত্তি। দ্বিতীয়ত, EEG ডিভাইসগুলো বৈদ্যুতিক সরঞ্জাম থেকে বিভ্রান্তি বা ইন্টারফেয়ারেন্স গ্রহণ করতে পারে এবং নড়াচড়ার ফলেও EEG প্রভাবিত হতে পারে যা রেকর্ডিংয়ে অবাঞ্ছিত উপাদান যুক্ত করতে পারে। সুতরাং, অশোধিত EEG সামগ্রিক মস্তিষ্কের প্রতিক্রিয়া প্রতিফলিত করে যা উদ্দীপকের উপলব্ধি সম্পর্কিত কোনো সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে পরিষ্কার এবং প্রক্রিয়াকরণ করা প্রয়োজন।
উপরন্তু, একটি একক পরীক্ষা-বিন্দুতে বা ইলেকট্রোডে রেকর্ড করা মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ পুরো মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ রেকর্ড করে এবং এর অবস্থান সরাসরি ক্রিয়াকলাপের উৎসকে সঠিকভাবে নির্দেশ করে না (যেমন একটি সামনের ইলেকট্রোডে বর্ধিত ক্রিয়াকলাপের মানে এই নয় যে ফ্রন্টাল লোব এই প্রতিক্রিয়া তৈরি করেছে)। মাথার খুলি বা স্ক্যাল্প স্তরে উৎস নির্ধারণের জন্য EEG প্রতিক্রিয়ার সোর্স পুনর্গঠন⁴-এর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। গভীরতর উৎসগুলো আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে নির্ধারণ করতে, EEG-এর সাথে MEG বা fMRI-এর মতো নিউরোইমেজিং পদ্ধতির সমন্বয় বিবেচনা করা যেতে পারে।
বর্তমান গবেষণায় EEG
EEG বর্তমানে মনোবিজ্ঞান এবং চিকিৎসাক্ষেত্রেই শুধু নয়, ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস, নিউরোফিডব্যাক এবং নিউরোমার্কেটিংয়ের মতো ক্ষেত্রে গ্রাহকদের আচরণ বোঝার ক্ষেত্রে গবেষকদের সহায়তা করতে বহু উপায়ে ব্যবহৃত হচ্ছে।
চিকিৎসা বা ক্লিনিক্যাল নিউরোসায়েন্স
EEG মূলত চিকিৎসাক্ষেত্রে রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসার উন্নতির জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, মৃগীরোগ (এপিলিপসি) নির্ণয় ও খিঁচুনি শনাক্তকরণে⁵ এবং ঘুমের সমস্যা শনাক্ত করতে ঘুম সংক্রান্ত গবেষণায়⁶ EEG-এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার লক্ষ্য করা যায়। মনোরোগবিদ্যা এবং ক্লিনিক্যাল নিউরোসায়েন্সে, ব্যাধিগুলোর বস্তুনিষ্ঠ লক্ষণগুলো চিহ্নিত করতে বর্তমানে EEG ব্যবহৃত হচ্ছে যা অন্যথায় ব্যক্তিবাচক ক্লিনিক্যাল মূল্যায়নের ওপর নির্ভর করে। পরিমাণগত EEG (qEEG)-এর মতো কৌশলগুলো যেখানে স্পন্দনের পরিমাণ গণনা করা হয় এবং স্ক্যাল্পের ওপর তা মানচিত্রের মতো তৈরি করা হয়, বিভিন্ন মানসিক ব্যাধির কারণে মস্তিষ্কে ঘটে যাওয়া পরিবর্তনগুলো চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে⁷ হচ্ছে। সুস্থ বনাম ব্যাধিগ্রস্ত মস্তিষ্ক শ্রেণিবিন্যাসে প্রয়োগ করা মেশিন লার্নিং রোগ নির্ণয়ের আরও নির্ভরযোগ্য পদ্ধতির পথ প্রশস্ত করছে⁸ˈ⁹।
নিউরোমার্কেটিং
অবশ্যই, গ্রাহকদের আচরণ বোঝাই হলো নিউরোমার্কেটিং-এর মূল বিষয়। এই ক্ষেত্রে EEG-এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার হলো বিজ্ঞাপন¹⁰, পণ্য বা পরিষেবাগুলোর কম স্পষ্ট ও বেশি আকর্ষক দিকগুলো উন্নত করার উদ্দেশ্যে চিহ্নিত করা।
EMOTIV x নিউরোমার্কেটিং - লরিয়ালের লাক্সারি ল্যাবে গ্রাহক আচরণের ভবিষ্যৎ।
সাবকনশাস বা অবচেতন মনে ব্র্যান্ড/পণ্য মনে রাখার ক্ষমতা¹¹ আছে কি না তা শনাক্ত করতেও EEG স্পন্দন ব্যবহৃত হয়। অন্যান্য ব্যবহারের মধ্যে রয়েছে নিউরোপ্রাইসিং, যেখানে পণ্যের জন্য অনুকূল মূল্য নির্ধারণের কৌশলগুলো খুঁজে পেতে EEG-এর সাথে আচরণগত কাজগুলো ব্যবহার করা হয়¹²।
EMOTIV x নিউরোমার্কেটিং - বিভিন্ন মূল্যের প্রস্তাবনাগুলোতে মস্তিষ্ক কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়।
সাধারণ নিউরোসায়েন্স গবেষণা
এই ধরনের গবেষণার মধ্যে রয়েছে মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তা বোঝা (যেমন, আমাদের মস্তিষ্ক কীভাবে দৃশ্য বা শ্রবণ উদ্দীপনা প্রক্রিয়া করে) এবং মস্তিষ্কের বিভিন্ন অংশ কীভাবে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে। এটি মস্তিষ্ক এবং ব্যাধিগুলোর মধ্যকার সম্পর্ক বোঝাকেও অন্তর্ভুক্ত করে (যেমন, অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডার বা সিজোফ্রেনিয়া)। এটি সামাজিক, আবেগীয়, কম্পিউটেশনাল এবং জ্ঞানীয় ক্ষেত্রসহ একাধিক ক্ষেত্রকে অন্তর্ভুক্ত করে।
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI)
BCI গবেষণার উদ্দেশ্য হলো EEG-কে কম্পিউটিং ডিভাইসের সাথে একীভূত করে মানসিক নির্দেশগুলোকে বাহ্যিক কাজে রূপান্তর করা। একটি ওয়ার্ড ডকুমেন্ট টাইপ করা, হুইলচেয়ার চালানো এবং এমনকি কৃত্রিম অঙ্গ সরাতে মানসিক নির্দেশাবলি ব্যবহার করা BCI-এর বর্তমান কিছু বিকাশ যা প্রতিবন্ধী ব্যক্তিদের জীবনযাত্রার মান উন্নত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে¹৩।
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - ইনস্টাগ্রামে brainpaintbyjohn-এ সেরিব্রাল পালসি আক্রান্ত ৮ বছর বয়সী ছেলে জনের চমৎকার সৃষ্টিগুলো
আরেকটি বিপ্লব ঘটছে সংগীত শিল্পে যেখানে সুরকার/গায়করা তাদের চিন্তাভাবনা ব্যবহার করে সুর তৈরি করছেন (আমাদের এ সংক্রান্ত পোস্ট দেখুন এখানে)
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - EMOTIV-এর EPOC হেডসেট এবং আইকনিক TONTO সিন্থেসাইজার হলো একটি নিখুঁত মেলবন্ধন।
সামগ্রিকভাবে, EEG-এর ব্যবহার মানুষের আচরণের বাহ্যিক উপলব্ধির চেয়ে গভীর স্তর বোঝার প্রতিশ্রুতি দেয়। এর সাশ্রয়ী মূল্য এবং উচ্চ সহজলভ্যতা এটিকে একাধিক শাখায় একটি দরকারী সরঞ্জাম করে তুলেছে যেখানে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করা থেকে শুরু করে থেরাপিউটিকসের অগ্রগতি পর্যন্ত প্রক্রিয়াগুলো সাধারণ ব্যক্তিবাচক স্ব-প্রতিবেদনগুলোর চেয়েও গভীরে গিয়ে এবং EEG-এর ব্যবহারের মাধ্যমে বস্তুনিষ্ঠভাবে মানুষের আচরণকে ডিকোড করে সম্পন্ন করা যেতে পারে।
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - EMOTIV x রদ্রিগো হাবনার মেন্ডেস, মানসিক নির্দেশ ব্যবহার করে F1 গাড়ি চালাচ্ছেন
নিবন্ধ লিখেছেন
রোহিনী রানদেনিয়া, গবেষণা কর্মকর্তা, EMOTIV রিসার্চ প্রা. লি.
তথ্যসূত্র
১. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
২. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
৩. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
৪. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
৫. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
৬. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
৭. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
৮. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
৯. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
১০. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
১১. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
১২. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
১৩. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
কল্পনা করুন যে আপনি একটি ছোট ভিডিও তৈরি করেছেন এবং আপনি খুঁজে বের করতে চান ভিডিওর কোন অংশগুলো মানুষের কাছে আকর্ষক মনে হয়েছে। সাধারণত, আপনি শুধু তাদের জিজ্ঞাসা করবেন। হয়তো আপনি একটি জরিপ ব্যবহার করবেন। কিন্তু সবচেয়ে সাধারণ উত্তর হতে পারে “আমি ঠিক নিশ্চিত নই” বা “আমার মনে নেই”। শুধুমাত্র ব্যক্তিবাচক পরিমাপ ব্যবহার করে মানুষের উপলব্ধির ওপর গবেষণা পরিচালনা করা অনিশ্চয়তায় ভরা হতে পারে যা নিউরোফিজিওলজিক্যাল প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করার মাধ্যমে কাটানো সম্ভব। সহজলভ্য, সাশ্রয়ী মূল্যের সরঞ্জাম হিসেবে EEG ডিভাইসগুলো অনন্য অবস্থানে রয়েছে যা মানুষের উপলব্ধি সংক্রান্ত গবেষণাকে উন্নত করতে পারে। ফলস্বরূপ, এটি মনোবিজ্ঞান, নিউরোমার্কেটিং এবং BCI-এর একটি মূল হাতিয়ার হয়ে উঠছে।
EEG কী?
ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফি (EEG) হলো মস্তিষ্কের কোষ বা নিউরন থেকে উৎপন্ন বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ পরিমাপ করার পদ্ধতি। মাথায় ইলেকট্রোড বসিয়ে এটি একটি নিরাপদ এবং অ-আক্রমণকারী উপায়ে করা হয়। এই উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত EEG ডিভাইসগুলো এক চ্যানেলের বাণিজ্যিক ডিভাইস থেকে শুরু করে ২৫৬ চ্যানেলের মেডিকেল গ্রেড সিস্টেম পর্যন্ত হতে পারে। EEG কী এবং বিভিন্ন EEG ডিভাইস সম্পর্কে আপনি আরও বিস্তারিত পড়তে পারেন এখানে।
EEG-এর সুবিধাগুলো কী কী?
উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশন
এর উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশনের কারণে, EEG প্রাক-সচেতন প্রক্রিয়াগুলো সূচিত করতে সক্ষম।
অন্যান্য নিউরোইমেজিং পদ্ধতির তুলনায় EEG-এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো এর টেম্পোরাল রেজোলিউশন, অর্থাৎ মিলি সেকেন্ডের মধ্যে দ্রুত মস্তিষ্কের প্রতিক্রিয়া পরিমাপের ক্ষমতা। অন্যান্য মস্তিষ্কের ইমেজিং পদ্ধতি যেমন fMRI (ফাংশনাল ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স ইমেজিং)-এর জন্য উদ্দীপক উপস্থাপনের পর এক সেকেন্ড বা তার বেশি সময় প্রয়োজন হয়। তদুপরি, ব্যক্তিবাচক প্রতিক্রিয়ার অনিশ্চয়তা এড়ানোর জন্য ডিজাইন করা আচরণগত কাজগুলো সাধারণত প্রতিক্রিয়া সময় এবং বোতাম টিপে দেওয়ার প্রতিক্রিয়ার ওপর নির্ভর করে। এগুলোর জন্য এক সেকেন্ড পর্যন্ত সময় লাগতে পারে, যা অত্যন্ত ধীরগতির যখন বিবেচনা করা হয় যে মস্তিষ্ক মিলি সেকেন্ডের সময়সীমায় অনেক জটিল নিউরোফিজিওলজিক্যাল প্রক্রিয়া তৈরি করতে সক্ষম। সুতরাং, এর উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশনের কারণে, EEG প্রাক-সচেতন প্রক্রিয়াগুলো নির্দেশ করতে পারে যা অন্যথায় কেবল স্ব-প্রতিবেদন এবং প্রতিক্রিয়া-ভিত্তিক কাজগুলোর মাধ্যমে অলক্ষিত থেকে যেত।
সাশ্রয়ী মূল্য এবং গতিশীলতা
ক্রীড়া বিজ্ঞান: Emotiv Insight EEG হেডসেট নিয়ে প্যাক্সটন লিঞ্চ প্রেসার টেস্টের মুখোমুখি হচ্ছেন।
EEG ডিভাইসগুলো সাশ্রয়ী এবং তারবিহীন হয়ে উঠেছে, যা গবেষকদের ল্যাবে অংশগ্রহণকারীদের নিয়ে আসার পরিবর্তে ফিল্ডেই গবেষণা পরিচালনা করার অনুমতি দেয়। যদিও EEG এবং MEG (ম্যাগনেটোএনসেফালোগ্রাফি) উভয়েরই উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশন রয়েছে, কম খরচ এবং গতিশীল হওয়ার কারণে EEG একটি সহজলভ্য গবেষণা সরঞ্জাম যা মানব আচরণকে নিয়ন্ত্রিত বা প্রাকৃতিক পরিবেশে অধ্যয়ন করার সুযোগ দেয়। বিকল্প নিউরোইমেজিং পদ্ধতিগুলোর (যেমন, MEG, MRI এবং PET) জন্য উচ্চ রক্ষণাবেক্ষণ খরচ প্রয়োজন এবং এই গবেষণাগুলো চালানোর জন্য অংশগ্রহণকারীদের হাসপাতাল বা ল্যাবরেটরি পরিবেশে নিয়ে যেতে হয়। এর সম্পূর্ণ বিপরীতে, প্রায় যেকোনো পরিবেশকেই একটি EEG "ল্যাব"-এ রূপান্তরিত করা যেতে পারে। (মোবাইল EEG কীভাবে ফিল্ডে খেলাধুলার পারফরম্যান্স উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে সে সম্পর্কে পার্ক এবং কর্মীদের পর্যালোচনা১ দেখুন)
ইন-হাউস বা দূরবর্তী অধ্যয়ন
একটি একক ডিভাইসের মাধ্যমে ল্যাবরেটরি ভিত্তিক অধ্যয়নই একমাত্র পথ নয়। সাশ্রয়ী, বাণিজ্যিক EEG ডিভাইসগুলোর অগ্রগতির সাথে, হোম ব্যবহারকারীরা নিজেদের ওপর EEG রেকর্ড করতে সক্ষম। EmotivLABS প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের EMOTIV হেডসেটগুলোর সাহায্যে অনলাইনে তাদের পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে দেয়, যা গবেষণা-গ্রেডের ডিভাইসের বিপরীতে যাচাই করা হয়েছে²ʹ³। আমাদের পাইলট অনলাইন EEG অধ্যয়ন সম্পর্কে পড়তে পারেন এখানে অথবা আমাদের একটি অংশীদারিত্ব সম্পর্কে পড়তে পারেন যেখানে একটি প্রেজেন্টেশন সফটওয়্যার মূল্যায়ন করার জন্য EMOTIV ব্যবহারকারীরা বাসায় বসে একটি গবেষণায় অংশ নিয়েছিলেন এখানে।
আমরা EEG দিয়ে কী পরিমাপ করতে পারি?
আজকাল গবেষকরা সাধারণত একটি উদ্দীপক প্রয়োগের পর নির্দিষ্ট সময়ে ভোল্টেজের প্রশস্ততা (যেমন ইভেন্ট-সম্পর্কিত সম্ভাবনা বা ERPs) অথবা প্রতি সেকেন্ডে EEG-তে মস্তিষ্কের তরঙ্গের স্পন্দন বা কম্পনের পরিমাণ (যেমন টাইম-ফ্রিকোয়েন্সি বিশ্লেষণ) ব্যবহার করেন।
এই দুটি ক্ষেত্র আমাদের আচরণ সম্পর্কিত বিভিন্ন গবেষণামূলক প্রশ্নের উত্তর দিতে সাহায্য করে। তদুপরি, অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের অগ্রগতির সাথে আমরা লক্ষ্যযুক্ত উদ্দীপনার প্রতিক্রিয়ায় মানসিক অবস্থা ডিকোড করতে শুরু করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, মনোযোগের জন্য যাচাইকৃত অ্যালগরিদমের বিকাশের সাথে আমরা এখন সহজেই এই জাতীয় প্রশ্নের উত্তর দিতে পারি যেমন "আমার ভিডিওর কোন অংশটি বেশি মনোযোগ আকর্ষণ করেছে"।
বিবেচনা করার মতো সতর্কতা
এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে, আমরা EEG দিয়ে মানুষের চিন্তাভাবনা হুবহু পড়তে পারি না। সুতরাং, তুলনার জন্য ব্যবহৃত উদ্দীপকগুলো আদর্শভাবে সমস্ত দিক থেকে মিলে যাওয়া প্রয়োজন শুধু লক্ষ্যযুক্ত পরিবর্তনশীল বিষয়টি ছাড়া। অতএব, একটি সুপরিকল্পিত পরীক্ষামূলক কাজ ভালো EEG গবেষণার ভিত্তি। দ্বিতীয়ত, EEG ডিভাইসগুলো বৈদ্যুতিক সরঞ্জাম থেকে বিভ্রান্তি বা ইন্টারফেয়ারেন্স গ্রহণ করতে পারে এবং নড়াচড়ার ফলেও EEG প্রভাবিত হতে পারে যা রেকর্ডিংয়ে অবাঞ্ছিত উপাদান যুক্ত করতে পারে। সুতরাং, অশোধিত EEG সামগ্রিক মস্তিষ্কের প্রতিক্রিয়া প্রতিফলিত করে যা উদ্দীপকের উপলব্ধি সম্পর্কিত কোনো সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে পরিষ্কার এবং প্রক্রিয়াকরণ করা প্রয়োজন।
উপরন্তু, একটি একক পরীক্ষা-বিন্দুতে বা ইলেকট্রোডে রেকর্ড করা মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ পুরো মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ রেকর্ড করে এবং এর অবস্থান সরাসরি ক্রিয়াকলাপের উৎসকে সঠিকভাবে নির্দেশ করে না (যেমন একটি সামনের ইলেকট্রোডে বর্ধিত ক্রিয়াকলাপের মানে এই নয় যে ফ্রন্টাল লোব এই প্রতিক্রিয়া তৈরি করেছে)। মাথার খুলি বা স্ক্যাল্প স্তরে উৎস নির্ধারণের জন্য EEG প্রতিক্রিয়ার সোর্স পুনর্গঠন⁴-এর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। গভীরতর উৎসগুলো আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে নির্ধারণ করতে, EEG-এর সাথে MEG বা fMRI-এর মতো নিউরোইমেজিং পদ্ধতির সমন্বয় বিবেচনা করা যেতে পারে।
বর্তমান গবেষণায় EEG
EEG বর্তমানে মনোবিজ্ঞান এবং চিকিৎসাক্ষেত্রেই শুধু নয়, ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস, নিউরোফিডব্যাক এবং নিউরোমার্কেটিংয়ের মতো ক্ষেত্রে গ্রাহকদের আচরণ বোঝার ক্ষেত্রে গবেষকদের সহায়তা করতে বহু উপায়ে ব্যবহৃত হচ্ছে।
চিকিৎসা বা ক্লিনিক্যাল নিউরোসায়েন্স
EEG মূলত চিকিৎসাক্ষেত্রে রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসার উন্নতির জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, মৃগীরোগ (এপিলিপসি) নির্ণয় ও খিঁচুনি শনাক্তকরণে⁵ এবং ঘুমের সমস্যা শনাক্ত করতে ঘুম সংক্রান্ত গবেষণায়⁶ EEG-এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার লক্ষ্য করা যায়। মনোরোগবিদ্যা এবং ক্লিনিক্যাল নিউরোসায়েন্সে, ব্যাধিগুলোর বস্তুনিষ্ঠ লক্ষণগুলো চিহ্নিত করতে বর্তমানে EEG ব্যবহৃত হচ্ছে যা অন্যথায় ব্যক্তিবাচক ক্লিনিক্যাল মূল্যায়নের ওপর নির্ভর করে। পরিমাণগত EEG (qEEG)-এর মতো কৌশলগুলো যেখানে স্পন্দনের পরিমাণ গণনা করা হয় এবং স্ক্যাল্পের ওপর তা মানচিত্রের মতো তৈরি করা হয়, বিভিন্ন মানসিক ব্যাধির কারণে মস্তিষ্কে ঘটে যাওয়া পরিবর্তনগুলো চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে⁷ হচ্ছে। সুস্থ বনাম ব্যাধিগ্রস্ত মস্তিষ্ক শ্রেণিবিন্যাসে প্রয়োগ করা মেশিন লার্নিং রোগ নির্ণয়ের আরও নির্ভরযোগ্য পদ্ধতির পথ প্রশস্ত করছে⁸ˈ⁹।
নিউরোমার্কেটিং
অবশ্যই, গ্রাহকদের আচরণ বোঝাই হলো নিউরোমার্কেটিং-এর মূল বিষয়। এই ক্ষেত্রে EEG-এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার হলো বিজ্ঞাপন¹⁰, পণ্য বা পরিষেবাগুলোর কম স্পষ্ট ও বেশি আকর্ষক দিকগুলো উন্নত করার উদ্দেশ্যে চিহ্নিত করা।
EMOTIV x নিউরোমার্কেটিং - লরিয়ালের লাক্সারি ল্যাবে গ্রাহক আচরণের ভবিষ্যৎ।
সাবকনশাস বা অবচেতন মনে ব্র্যান্ড/পণ্য মনে রাখার ক্ষমতা¹¹ আছে কি না তা শনাক্ত করতেও EEG স্পন্দন ব্যবহৃত হয়। অন্যান্য ব্যবহারের মধ্যে রয়েছে নিউরোপ্রাইসিং, যেখানে পণ্যের জন্য অনুকূল মূল্য নির্ধারণের কৌশলগুলো খুঁজে পেতে EEG-এর সাথে আচরণগত কাজগুলো ব্যবহার করা হয়¹²।
EMOTIV x নিউরোমার্কেটিং - বিভিন্ন মূল্যের প্রস্তাবনাগুলোতে মস্তিষ্ক কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়।
সাধারণ নিউরোসায়েন্স গবেষণা
এই ধরনের গবেষণার মধ্যে রয়েছে মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তা বোঝা (যেমন, আমাদের মস্তিষ্ক কীভাবে দৃশ্য বা শ্রবণ উদ্দীপনা প্রক্রিয়া করে) এবং মস্তিষ্কের বিভিন্ন অংশ কীভাবে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে। এটি মস্তিষ্ক এবং ব্যাধিগুলোর মধ্যকার সম্পর্ক বোঝাকেও অন্তর্ভুক্ত করে (যেমন, অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডার বা সিজোফ্রেনিয়া)। এটি সামাজিক, আবেগীয়, কম্পিউটেশনাল এবং জ্ঞানীয় ক্ষেত্রসহ একাধিক ক্ষেত্রকে অন্তর্ভুক্ত করে।
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI)
BCI গবেষণার উদ্দেশ্য হলো EEG-কে কম্পিউটিং ডিভাইসের সাথে একীভূত করে মানসিক নির্দেশগুলোকে বাহ্যিক কাজে রূপান্তর করা। একটি ওয়ার্ড ডকুমেন্ট টাইপ করা, হুইলচেয়ার চালানো এবং এমনকি কৃত্রিম অঙ্গ সরাতে মানসিক নির্দেশাবলি ব্যবহার করা BCI-এর বর্তমান কিছু বিকাশ যা প্রতিবন্ধী ব্যক্তিদের জীবনযাত্রার মান উন্নত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে¹৩।
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - ইনস্টাগ্রামে brainpaintbyjohn-এ সেরিব্রাল পালসি আক্রান্ত ৮ বছর বয়সী ছেলে জনের চমৎকার সৃষ্টিগুলো
আরেকটি বিপ্লব ঘটছে সংগীত শিল্পে যেখানে সুরকার/গায়করা তাদের চিন্তাভাবনা ব্যবহার করে সুর তৈরি করছেন (আমাদের এ সংক্রান্ত পোস্ট দেখুন এখানে)
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - EMOTIV-এর EPOC হেডসেট এবং আইকনিক TONTO সিন্থেসাইজার হলো একটি নিখুঁত মেলবন্ধন।
সামগ্রিকভাবে, EEG-এর ব্যবহার মানুষের আচরণের বাহ্যিক উপলব্ধির চেয়ে গভীর স্তর বোঝার প্রতিশ্রুতি দেয়। এর সাশ্রয়ী মূল্য এবং উচ্চ সহজলভ্যতা এটিকে একাধিক শাখায় একটি দরকারী সরঞ্জাম করে তুলেছে যেখানে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করা থেকে শুরু করে থেরাপিউটিকসের অগ্রগতি পর্যন্ত প্রক্রিয়াগুলো সাধারণ ব্যক্তিবাচক স্ব-প্রতিবেদনগুলোর চেয়েও গভীরে গিয়ে এবং EEG-এর ব্যবহারের মাধ্যমে বস্তুনিষ্ঠভাবে মানুষের আচরণকে ডিকোড করে সম্পন্ন করা যেতে পারে।
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - EMOTIV x রদ্রিগো হাবনার মেন্ডেস, মানসিক নির্দেশ ব্যবহার করে F1 গাড়ি চালাচ্ছেন
নিবন্ধ লিখেছেন
রোহিনী রানদেনিয়া, গবেষণা কর্মকর্তা, EMOTIV রিসার্চ প্রা. লি.
তথ্যসূত্র
১. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
২. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
৩. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
৪. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
৫. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
৬. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
৭. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
৮. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
৯. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
১০. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
১১. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
১২. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
১৩. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
পড়তে থাকুন