কল্পনা করুন যে আপনি একটি ছোট ভিডিও তৈরি করেছেন এবং আপনি জানতে চান যে ভিডিওটির কোন অংশগুলো মানুষের কাছে আকর্ষণীয় লেগেছে। সাধারণত, আপনি কেবল তাদের জিজ্ঞাসা করবেন। হয়তো আপনি একটি সমীক্ষা ব্যবহার করবেন। কিন্তু সবচেয়ে সাধারণ উত্তর হতে পারে "আমি ঠিক নিশ্চিত নই" অথবা "আমার মনে নেই"। শুধুমাত্র আত্মনিষ্ঠ বা সাবজেক্টিভ পরিমাপ ব্যবহার করে মানুষের উপলব্ধির ওপর গবেষণা চালানো অনিশ্চয়তায় ভরা হতে পারে, যা কাটিয়ে ওঠার জন্য নিউরোফিজিওলজিক্যাল প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করার প্রস্তাব দেওয়া যেতে পারে। EEG ডিভাইসগুলো একটি সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য, সাশ্রয়ী সরঞ্জাম হিসেবে অনন্য অবস্থানে রয়েছে যা মানব উপলব্ধি সম্পর্কিত গবেষণাকে উন্নত করতে পারে। এর ফলে, এটি মনোবিজ্ঞান, নিউরোমার্কেটিং এবং BCI-এর একটি মূল হাতিয়ার হয়ে উঠছে।

EEG কী?

ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফি (EEG) হলো মস্তিষ্কের কোষ থেকে নির্গত বৈদ্যুতিক ক্রিয়াকলাপের পরিমাপ, যাকে নিউরন বলা হয়। এটি মাথার ত্বকে ইলেকট্রোড স্থাপন করে একটি নিরাপদ এবং নন-ইনভেসিভ পদ্ধতি। এই উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত EEG ডিভাইসগুলো একক 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 প্রক্রিয়াগুলোকে সনাক্ত করতে সক্ষম।

অন্যান্য নিউরোইমেজিং পদ্ধতির তুলনায় EEG-এর সবচেয়ে বড় শক্তি হলো এর টেম্পোরাল রেজোলিউশন, অর্থাৎ মিলিসেকেন্ডের মধ্যে মস্তিষ্কের দ্রুত প্রতিক্রিয়া পরিমাপের ক্ষমতা। অন্যান্য আর্ট ব্রেইন ইমেজিং পদ্ধতি যেমন fMRI (ফাংশনাল ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স ইমেজিং)-এর জন্য উদ্দীপক উপস্থাপনের পর এক সেকেন্ড বা তার বেশি সময়ের প্রয়োজন হয়। তদুপরি, বিষয়ভিত্তিক প্রতিক্রিয়ার অনিশ্চয়তা এড়ানোর জন্য ডিজাইন করা আচরণগত কাজগুলো সাধারণত প্রতিক্রিয়া সময় এবং বোতাম টিপে দেওয়া প্রতিক্রিয়ার ওপর নির্ভর করে। এগুলোর জন্য এক সেকেন্ড পর্যন্ত সময় লাগতে পারে, যা মস্তিষ্ক মিলিসেকেন্ডের টাইমস্কেলে অনেক জটিল নিউরোফিজিওলজিক্যাল প্রক্রিয়া তৈরি করতে সক্ষম তা বিবেচনা করার সময় অত্যন্ত ধীর। সুতরাং, এর উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশনের কারণে, EEG প্রাক-সচেতন প্রক্রিয়াগুলোকে নির্দেশ করতে সক্ষম যা অন্যথায় নিছক স্ব-প্রতিবেদন এবং প্রতিক্রিয়া-ভিত্তিক কাজগুলোর মাধ্যমে অলক্ষিত থেকে যেত।

সাশ্রয়ী মূল্য এবং গতিশীলতা

স্পোর্টস সায়েন্স: প্যাক্সটন লিঞ্চ Emotiv Insight EEG হেডসেটের মাধ্যমে চাপের পরীক্ষা দিচ্ছেন।

EEG ডিভাইসগুলো সাশ্রয়ী এবং ওয়্যারলেস হয়ে উঠেছে, যা গবেষকদের ল্যাবে অংশগ্রহণকারীদের আনার পরিবর্তে সরাসরি ফিল্ডে গবেষণা পরিচালনা করার অনুমতি দেয়। যদিও EEG এবং MEG (ম্যাগনেটোএনসেফালোগ্রাফি) উভয়েরই উচ্চ টেম্পোরাল রেজোলিউশন রয়েছে, কম খরচে এবং গতিশীল হওয়ার কারণে EEG একটি অতি সহজে ব্যবহারযোগ্য গবেষণা সরঞ্জাম যা নিয়ন্ত্রিত বা প্রাকৃতিক পরিবেশে মানুষের আচরণ অধ্যয়ন করতে সক্ষম করে। বিকল্প নিউরোইমেজিং পদ্ধতিগুলোর (যেমন, MEG, MRI এবং PET) জন্য উচ্চ রক্ষণাবেক্ষণ খরচ প্রয়োজন এবং এই গবেষণাগুলো পরিচালনা করার জন্য অংশগ্রহণকারীদের হাসপাতাল বা পরীক্ষাগারে আনতে হয়। এর সম্পূর্ণ বিপরীতে, প্রায় যেকোনো পরিবেশকেই EEG "ল্যাব"-এ রূপান্তরিত করা যেতে পারে। (কীভাবে ফিল্ডে খেলাধুলার পারফরম্যান্স উন্নত করতে মোবাইল EEG ব্যবহার করা যেতে পারে সে সম্পর্কে পার্ক এট আল. রিভিউ ১ দেখুন)

ইন-হাউস বা দূরবর্তী গবেষণা

EEG করার জন্য অপরিহার্যভাবে একক ডিভাইস সহ ল্যাবরেটরি ভিত্তিক হওয়ার প্রয়োজন নেই। সাশ্রয়ী, বাণিজ্যিক EEG ডিভাইসের অগ্রগতির সাথে সাথে হোম ব্যবহারকারীরা নিজেদের ওপর EEG রেকর্ড করতে সক্ষম। EmotivLABS প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের Emotiv হেডসেটের মাধ্যমে অনলাইনে তাদের পরীক্ষাগুলো পরিচালনা করার অনুমতি দেয়, যা গবেষণা-গ্রেডের ডিভাইসগুলোর বিপরীতে যাচাই করা হয়েছে²ʹ³। আমাদের পাইলট অনলাইন EEG গবেষণা সম্পর্কে পড়ুন এখানে অথবা আমাদের একটি অংশীদারিত্ব সম্পর্কে পড়ুন যেখানে Emotiv ব্যবহারকারীরা একটি প্রেজেন্টেশন সফটওয়্যার মূল্যায়ন করতে ঘরে বসে গবেষণায় অংশ নিয়েছিলেন এখানে।

আমরা EEG দিয়ে কী পরিমাপ করতে পারি?

সবচেয়ে সাধারণভাবে গবেষকরা উদ্দীপকের সূচনার পরে আগ্রহের সময় পয়েন্টগুলোতে ভোল্টেজ প্রশস্ততা (অর্থাৎ ঘটনা-সম্পর্কিত সম্ভাবনা বা ERPs) অথবা প্রতি সেকেন্ডে EEG-তে দোলনের (মস্তিষ্কের তরঙ্গের) পরিমাণ (অর্থাৎ সময়-কম্পাঙ্ক বিশ্লেষণ) ব্যবহার করেন।

এই দুটি ক্ষেত্র আমাদের আচরণ সম্পর্কিত বিভিন্ন গবেষণামূলক প্রশ্নের উত্তর দিতে সাহায্য করে। তদুপরি, পরিশীলিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের অগ্রগতির সাথে আমরা লক্ষ্যযুক্ত উদ্দীপনার প্রতিক্রিয়া হিসেবে মানসিক অবস্থাগুলোর পাঠোদ্ধার 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

মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে, আমরা EEG দিয়ে সঠিকভাবে চিন্তাভাবনা পড়তে পারি না। সুতরাং, আদর্শভাবে তুলনা করা উদ্দীপকগুলোর মধ্যে আগ্রহের ভেরিয়েবলটি ছাড়া অন্য প্রতিটি দিক মিল থাকা প্রয়োজন। অতএব, একটি সুপরিকল্পিত পরীক্ষামূলক কাজ ভালো EEG গবেষণার ভিত্তিপ্রস্তর। দ্বিতীয়ত, EEG ডিভাইসগুলো বৈদ্যুতিক সরঞ্জাম থেকে হওয়া হস্তক্ষেপ গ্রহণ করতে পারে এবং EEG নড়াচড়ার ফলেও প্রভাবিত হতে পারে যা রেকর্ডিংয়ে অবাঞ্ছিত আর্টিফ্যাক্ট নিয়ে আসতে পারে। সুতরাং, অশোধিত EEG সামগ্রিক মস্তিষ্কের প্রতিক্রিয়াগুলোকে প্রতিফলিত করে যা উদ্দীপকের উপলব্ধি সম্পর্কিত কোনো অনুমান করার আগে পরিষ্কার এবং প্রক্রিয়াজাত করা প্রয়োজন।

অতিরিক্তভাবে, একটি একক ইলেকট্রোডে মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ পুরো মস্তিষ্কের কার্যকলাপ রেকর্ড করে এবং এর অবস্থান সরাসরি কার্যকলাপের উৎস নির্দেশ করে না (যেমন একটি ফ্রন্টাল ইলেকট্রোডে বর্ধিত কার্যকলাপের অর্থ এই নয় যে ফ্রন্টাল লোব এই প্রতিক্রিয়া তৈরি করেছে)। মাথার ত্বকের স্তরের উৎস নির্ধারণের জন্য এই উদ্দেশ্যে EEG প্রতিক্রিয়ার সোর্স পুনর্গঠন⁴-এর মতো পদ্ধতিগুলো ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে গভীর উৎসগুলো নির্ধারণ করতে, EEG-এর সাথে যুক্ত MEG বা fMRI-এর মতো নিউরোইমেজিং পদ্ধতিগুলো বিবেচনা করা যেতে পারে।

বর্তমান গবেষণায় EEG

EEG বর্তমানে গবেষকদের কেবল মনোবিজ্ঞান এবং চিকিৎসা ক্ষেত্রে সহায়তা করতেই নয় বরং ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস, নিউরোফিডব্যাক এবং নিউরোমার্কেটিং সম্পর্কিত ক্ষেত্রে গ্রাহকের আচরণ বোঝার জন্য বহু উপায়ে ব্যবহৃত হচ্ছে।

মেডিক্যাল বা ক্লিনিক্যাল নিউরোসায়েন্স

EEG মূলত রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসার উন্নতির জন্য চিকিৎসা ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, EEG-এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার হলো মৃগী রোগ নির্ণয় এবং খিঁচুনি সনাক্তকরণে⁵ এবং ঘুমের অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করতে ঘুম সংক্রান্ত গবেষণায়⁶। মনোরোগবিদ্যা এবং ক্লিনিক্যাল নিউরোসায়েন্সে, EEG বর্তমানে ব্যাধিগুলোর অবজেক্টিভ মার্কার সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে যা অন্যথায় সাবজেক্টিভ ক্লিনিক্যাল মূল্যায়নের ওপর নির্ভর করে। পরিমাণগত EEG (qEEG) এর মতো কৌশলগুলো যাতে দোলনের পরিমাণ গণনা করা হয় এবং মাথার ত্বকের ওপর ম্যাপ করা হয়, বিভিন্ন মানসিক ব্যাধির কারণে মস্তিষ্কে পরিবর্তনগুলো চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে⁷। সুস্থ বনাম ব্যাধিগ্রস্ত মস্তিষ্ক শ্রেণীবদ্ধ করতে প্রয়োগ করা মেশিন লার্নিং আরও অবজেক্টিভ রোগ নির্ণয়⁸ˈ⁹-এর পথ সুগম করছে।

নিউরোমার্কেটিং

অবশ্যই, গ্রাহকদের আচরণ বোঝা নিউরোমার্কেটিংয়ের মূল বিষয়। এই ক্ষেত্রে EEG-এর সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার হলো বিজ্ঞাপন¹⁰, পণ্য বা পরিষেবাগুলোর কম আকর্ষণীয় এবং আকর্ষক দিকগুলো নির্ধারণ করা যাতে সেগুলোর উন্নতি করা যায়।

Emotiv x নিউরোমার্কেটিং - লরিয়েল-এর লাক্সারি ল্যাবে গ্রাহক আচরণের ভবিষ্যৎ।

অবচেতন মনে ব্র্যান্ড/পণ্য মনে রয়েছে কি না তা সনাক্ত করতেও EEG দোলন ব্যবহৃত হয়¹¹। অন্যান্য ব্যবহারের মধ্যে রয়েছে নিউরোপ্রাইসিং, যেখানে পণ্যের জন্য সর্বোত্তম মূল্য নির্ধারণের কৌশল খুঁজে পেতে EEG-এর সাথে আচরণগত কাজগুলো ব্যবহৃত হয়¹২।

Emotiv x নিউরোমার্কেটিং - বিভিন্ন মূল্যের পরামর্শে মস্তিষ্ক কীভাবে সাড়া দেয়।

সাধারণ নিউরোসায়েন্স গবেষণা

এই ধরণের গবেষণায় মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে (যেমন, আমাদের মস্তিষ্ক কীভাবে ভিজ্যুয়াল বা অডিটরি উদ্দীপনা প্রক্রিয়া করে) এবং মস্তিষ্কের বিভিন্ন অংশ কীভাবে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে তা বোঝা জড়িত। এতে মস্তিষ্ক এবং ব্যাধিগুলোর (যেমন, অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডার বা সিজোফ্রেনিয়া) মধ্যের সম্পর্ক বোঝাও জড়িত। এর মধ্যে একাধিক ক্ষেত্র অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যার মধ্যে সামাজিক, অনুভূতিগত, কম্পিউটেশনাল এবং জ্ঞানীয় ক্ষেত্রগুলো রয়েছে।

ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI)

BCI গবেষণার উদ্দেশ্য হলো কম্পিউটিং ডিভাইসের সাথে EEG সংহত করে মানসিক নির্দেশগুলোকে একটি বাহ্যিক ক্রিয়ায় রূপান্তর করা। কোনো ওয়ার্ড ডকুমেন্ট টাইপ করতে, হুইলচেয়ার সরাতে এবং এমনকি কৃত্রিম অঙ্গ সরাতে মানসিক নির্দেশাবলী ব্যবহার করা BCI-এর বর্তমান কিছু উন্নয়ন যা প্রতিবন্ধী ব্যক্তিদের জীবনযাত্রার মান উন্নত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে¹³।

ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - ইনস্টাগ্রামে brainpaintbyjohn এ সেরিব্রাল পালসি আক্রান্ত ৮ বছর বয়সী বালক জনের চমৎকার সৃষ্টি

আরেকটি বিপ্লব ঘটেছে সঙ্গীত শিল্পে যেখানে সুরকার/গায়করা তাদের চিন্তাভাবনা ব্যবহার করে সঙ্গীত তৈরি করছেন (আমাদের সম্পর্কিত পোস্ট দেখুন এখানে)

ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - Emotiv-এর EPOC হেডসেট এবং আইকনিক TONTO সিন্থেসাইজার হলো একদম নিখুঁত মেলবন্ধন।

সামগ্রিকভাবে, EEG-এর ব্যবহার মানুষের আচরণের ভাসা ভাসা উপলব্ধির চেয়েও গভীর অন্তর্দৃষ্টির সন্ধান দেওয়ার প্রতিশ্রুতি দেয়। এর সাশ্রয়ী মূল্য এবং উচ্চ অ্যাক্সেসযোগ্যতা এটিকে একাধিক ডিসিপ্লিন জুড়েই একটি উপযোগী হাতিয়ার করে তোলে যেখানে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করা থেকে শুরু করে উন্নত থেরাপিউটিকসের বিকাশ সহজ সাবজেক্টিভ স্ব-প্রতিবেদনের চেয়ে আরও গভীরে গিয়ে এবং EEG-এর ব্যবহারের মাধ্যমে দক্ষতার সাথে মানুষের আচরণের পাঠোদ্ধার করে সম্ভব করা যেতে পারে।

ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) - Emotiv x রদ্রিগো হাবনার মেন্ডেস, মানসিক নির্দেশ ব্যবহার করে F1 গাড়ি চালাচ্ছেন

নিবন্ধ লিখেছেন
রোহিনী রান্দেনিয়া, গবেষণা কর্মকর্তা, Emotiv রিসার্চ প্রাইভেট লিমিটেড

তথ্যসূত্র

১. পার্ক, জে. এল., ফেয়ারওয়েদার, এম. এম. এবং ডোনাল্ডসন, ডি. আই. মেকিং দ্য কেস ফর মোবাইল কগনিশন: EEG অ্যান্ড স্পোর্টস পারফরম্যান্স। Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).

২. কোটোভস্কি, কে., স্ট্যাপোর, কে., লেসকি, জে. এবং কোটাস, এম. ভ্যালিডেশন অব Emotiv EPOC+ ফর এক্সট্র্যাক্টিং ERP কোরিলেটস অব ইমোশনাল ফেস প্রসেসিং। Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).

৩. ব্যাডকক, এন. এ. প্রমুখ। ভ্যালিডেশন অব দ্য Emotiv EPOC EEG সিস্টেম ফর রিসার্চ কোয়ালিটি অডিটরি ইভেন্ট-রিলেটেড পটেনশিয়ালস ইন চিলড্রেন। PeerJ 3, e907 (2015).

৪. মিশেল, সি. এম. প্রমুখ। EEG সোর্স ইমেজিং। Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).

৫. নোয়াখতার, এস. এবং রেমি, জে. দ্য রোল অব EEG ইন এপিলেপসি: আ ক্রিটিক্যাল রিভিউ। Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).

৬. অল্ড্রিচ, এম. এস. এবং জাহানকে, বি. ডায়াগনস্টিক ভ্যালু অব ভিডিও-EEG পলিসমনোগ্রাফি। Neurology 41, 1060–1060 (1991).

৭. প্রিপেচ, এল. এস. এবং জন, ই. আর. qEEG প্রোফাইলস অব সাইকিয়াট্রিক ডিসঅর্ডারস। Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).

৮. খোদায়ারি-রোস্তমাবাদ, এ., রেইলি, জে. পি., হাসি, জি. এম., ডি ব্রুইন, এইচ. এবং ম্যাকক্রিমন্ড, ডি. জে. আ মেশিন লার্নিং অ্যাপ্রোচ ইউজিং EEG ডেটা টু প্রেডিক্ট রেসপন্স টু SSRI ট্রিটমেন্ট ফর মেজর ডিপ্রেসিভ ডিসঅর্ডার। Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).

৯. চুকিচ, এম., লোপেজ, ভি. এবং পাভন, জে. ক্লাসিফিকেশন অব ডিপ্রেশন থ্রু রেস্টিং-স্টেট ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাম এজ আ নভেল প্র্যাকটিস ইন সাইকিয়াট্রি: রিভিউ। J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).

১০. ওহমে, আর., রেইকোভস্কা, ডি., উইনার, ডি. এবং চোরোমানস্কা, এ. অ্যানালাইসিস অব নিউরোফিজিওলজিক্যাল রিঅ্যাকশনস টু অ্যাডভার্টাইজিং স্টিমুলি বাই মিনস অব EEG অ্যান্ড গ্যালভানিক স্কিন রেসপন্স মেজারস। J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).

১১. শারি, এ., সিয়াফিক, এম., মিকামি, ও. এবং এম.এ, এম. কে. ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফি (EEG) অ্যাপ্লিকেশন ইন নিউরোমার্কেটিং-এক্সপ্লোরিং দ্য সাবকনশাস মাইন্ড। 14, (2020)। (নিউরোমার্কেটিং)

১২. নিগদেলিস, ভি. এবং সোলাকি, এম. নিউরোপ্রাইসিং: পার্সপেক্টিভস অব ব্রেন রিঅ্যাকশনস টু প্রাইস এক্সপোজার। Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).

১৩. আবিরি, আর., বোরহানি, এস., জিয়াং, ওয়াই. এবং ঝাও, এক্স. ডিকোড