2 Hauptherausforderungen in der EEG-Forschung
Mehul Nayak
Aktualisiert am
31.01.2023
2 Hauptherausforderungen in der EEG-Forschung
Mehul Nayak
Aktualisiert am
31.01.2023
2 Hauptherausforderungen in der EEG-Forschung
Mehul Nayak
Aktualisiert am
31.01.2023
Was sind die Herausforderungen in der zeitgenössischen EEG-Forschung & -Analyse?
Im Jahr 1925 zeichnete der deutsche Psychiater Hans Berger das erste menschliche Elektroenzephalogramm (EEG) auf. Seitdem hat sich die Technologie bei Gehirn-Computer-Schnittstellen und der Datenverarbeitung stetig verbessert.
Dieser Beitrag untersucht die beiden Hauptherausforderungen in der EEG-Forschung, und zwar:
Die logistische Komplexität der traditionellen akademischen EEG-Forschung und
Die Innovation im Bereich der EEG-Hardware.
Logistische Komplexität der traditionellen akademischen EEG-Forschung
Exklusive, unterfinanzierte, regional eingeschränkte Probandengruppen
Lassen Sie uns zunächst die Elektroenzephalogramm-Forschung (EEG-Forschung) verstehen. Die EEG-Forschung und die Methodik der kognitiven Neurowissenschaften umfassen die Aufzeichnung der elektrischen Aktivität des menschlichen Gehirns mithilfe gezielt platzierter, nicht-invasiver Elektroden auf der Kopfhaut des Probanden. Durch experimentelle Designs, die den Probanden verschiedenen Reizen aussetzen, können Veränderungen der Gehirnsignale analysiert und Daten extrapoliert werden.
Tabelle 1 bietet eine Übersicht über die Arten von Studien und Aktivitäten, die mit der EEG-Technologie durchgeführt werden. Lesen Sie dazu auch gerne diese Einführung in die EEG-Elektroenzephalografie.
Tabelle 1: Arten von Elektroenzephalogramm-Studien (EEG) (übernommen von (Williams et al., 2020)
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) | Diese Studien untersuchen und ermöglichen die Interaktion zwischen Mensch und Computer, wie etwa die Steuerung eines Arms oder Rollstuhls oder die Ermöglichung der Kommunikation bei behinderten Patienten. |
Klinisch | Diese Studien nutzen das EEG für diagnostische und therapeutische Anwendungen. Dazu gehört die Erkennung von epileptischen Anfällen oder der Einsatz von Neurofeedback in der kognitiven Therapie. |
Experimentelle Forschung | Diese Studien sammeln Elektrogrammdaten, um eine Frage oder Hypothese der computergestützten Neurowissenschaften zu beantworten. |
Obwohl sich das EEG als effektives Forschungsinstrument etabliert hat, kann die Logistik eine Herausforderung sein. Die meisten Förderorganisationen finanzieren klinische, translationale oder angewandte Forschung. Für die experimentelle Grundlagenforschung gibt es jedoch weniger Mittel. Eine geringere Finanzierung kann die logistischen Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Teilnehmern und der Durchführung solider experimenteller Forschung verschärfen, was zu kleinen Stichprobengrößen führt. Diese kleinen Stichprobengrößen werden praktischerweise aus einem eingeschränkten geografischen Gebiet ausgewählt.
Dieses Phänomen ist als das WEIRD-Problem bekannt. Es bezieht sich auf westliche, gebildete, industrialisierte, reiche und demokratische Personen, die Teil der typischen Forschungsstichproben sind. Diese Stichprobenpopulationen sind nicht besonders inklusiv, da die meisten dieser Personen von Universitätscampussen stammen. Diese WEIRD-Demografie spiegelt weder die Vielfalt der realen Welt noch die einzigartigen kognitiven und emotionalen Eigenschaften wider, die uns als Menschen ausmachen.
Zusammengenommen schränkt diese Situation die praktische Bedeutung und Generalisierbarkeit von Experimenten ein. Aus diesem Grund lassen sich die Ergebnisse dieser Studien nur schwer auf neue Erkenntnisse über die gesamte menschliche Kognition (z. B. mentale Arbeitsbelastung, Problemlösung usw.) übertragen.
Innovationen in der EEG-Hardware
Tragbare, kostengünstige Geräte in Forschungsqualität, die weltweit verfügbar sind
EEG-Geräte
In den letzten Jahren haben Forscher mit tragbaren EEG-Geräten traditionelle Barrieren in der neurowissenschaftlichen Forschung durchbrochen. Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI), Gehirn-Maschine-Schnittstellen (BMI) oder Mensch-Computer-Schnittstellen (HCI) tun genau das. Sie nutzen EEG-Signale, um kognitive oder affektive Zustände zu charakterisieren und zu identifizieren. BCI entwickelt sich rasant zu einem Mittel, um die Interaktion des Menschen mit seiner Umwelt zu verändern. Dies wird durch Fortschritte bei der Miniaturisierung von Hardware und Verbesserungen bei den Datenverarbeitungsalgorithmen vorangetrieben. Diese Systeme befähigen den Menschen, sich durch Neurofeedback selbst zu verbessern, und ermutigen Menschen, ohne physisches Eingreifen mit ihrer Umgebung zu interagieren.
Die Zukunft von EEG-Geräten
Seit mindestens einem Jahrzehnt geht der allgemeine Trend bei EEG-Hardware dahin, diese Werkzeuge kleiner, kabellos, tragbar und kostengünstiger zu machen.
Abbildung 1: Emotiv’s EPOC Headset
Abbildung 2: Emotiv’s EPOC Flex Headset
Der Wechsel von einem teuren, spezialisierten Labor zu einem tragbaren, kostengünstigen System verlief jedoch nicht ohne Bedenken. Einige Wissenschaftler hatten Bedenken hinsichtlich der Validität, Qualität oder Praktikabilität von EEG-Headsets. Um dies zu untersuchen, haben Forscher zahlreiche Validierungsstudien durchgeführt, die den wissenschaftlichen Nutzen dieser Systeme belegen.
Die geringen Kosten und die Tragbarkeit von EEG-Headsets haben auch ein breites Spektrum an Forschungsfragen eröffnet, die nun vor Ort (in situ) beantwortet werden können. Das bedeutet, dass die Gehirnwellen eines Probanden in realen Situationen gemessen werden können, während ältere Hardware nur eine minimale Mobilität zulässt. In der Bewegungs- oder Sportpsychologie ist dies eine monumentale Veränderung.
Stellen Sie sich eine Forschungsgruppe vor, die die Reaktionszeiten bei einer gezielt ausgewählten Gruppe von sporttreibenden Studenten untersucht. Sie fragen sich, ob Fußballtorhüter eine schnellere Reaktionszeit auf einen Ball haben als andere Teammitglieder. Im alten Forschungsparadigma müssten diese Probanden ins Labor kommen, verkabelt werden, eine Aufgabe auf einem physischen Bildschirm ausführen und mit Hardware-Tasten oder Tastenschlägen antworten. Mit neueren EEG-Geräten kann dieselbe Frage nun direkt auf dem Fußballplatz angewendet und gemessen werden.
Insgesamt haben diese Innovationen in der EEG-Hardware praktische Anwendungen außerhalb des Labors erschlossen. Auf diese Weise haben sie die Kapazität und den Umfang der neurowissenschaftlichen Forschung erhöht.
Erleben Sie Innovation – Lernen Sie Emotiv kennen
In den letzten Jahren gab es spannende Entwicklungen im Bereich des Deep Learning und anderer Analysen des maschinellen Lernens. Aus diesem Grund ist ein großer, valider und qualitativ hochwertiger Datensatz (n=1000+) erforderlich, um den Nutzen dieser Programme voll auszuschöpfen. Angesichts der Anforderungen an Signalverarbeitung, Klassifizierung, Validierung und Leistungsbewertung in der EEG-Forschung profitiert dieser Bereich enorm, wenn diese Ansätze der künstlichen Intelligenz angewendet werden. Big Data ist erforderlich, um den iterativen Charakter der aktuellen experimentellen Forschung in den Neurowissenschaften zu überwinden, insbesondere am komplexeren Ende von neurodegenerativen Erkrankungen und Gehirn-Computer-Schnittstellen. Bis jetzt waren diese Daten nicht verfügbar.
Es gibt zwei Ansätze, um die potenzielle Stichprobenpopulation und die anschließend
gesammelten Daten zu vergrößern:
Entwicklung von tragbarer, kostengünstiger EEG-Hardware in Forschungsqualität, die weltweit eingesetzt werden kann.
Verbesserung der Datenerfassung, Validierung und automatisierter Analysemethoden.
Herausforderungen auflösen, mit den Veränderungen wachsen. Wählen Sie Emotiv
Rückblick auf die EEG-Innovationen von Emotiv im letzten Jahrzehnt
Die Nutzung von EEG-Geräten in der neurowissenschaftlichen Forschung und im klinischen Umfeld nimmt weiter zu (siehe Abbildung 3). Im letzten Jahrzehnt hat Emotiv kabellose, tragbare und benutzerfreundliche EEG-Geräte in Forschungsqualität mit Qualitätskontrollen entwickelt, die für jedermann und überall auf der Welt zugänglich sind, um diesen Herausforderungen zu begegnen.
Abbildung 3 – Anzahl der Publikationen mit dem Begriff „EEG“ (1940 – 2021) über das Neuroscience Information Framework
Evolution der Hardware
Darüber hinaus hat sich die EEG-Hardware von Nass-Elektroden zu Trocken-Elektroden entwickelt. Nass-Elektroden sind zeitaufwendig anzubringen, unangenehm zu tragen und schränken die Mobilität ein. Headsets mit trockenen oder hybriden Elektroden sind schnell einsatzbereit, tragbar und erheblich günstiger in der Herstellung und im Betrieb. Diese technologischen Fortschritte bringen uns Durchbrüchen in der neurologischen Forschung näher, aber wir sind noch nicht ganz am Ziel.
Sicherstellung vielfältiger Stichproben
Emotiv kann Ihnen dabei helfen, die Diversität Ihrer Studien zu erhöhen. Die EPOC-Linie der Emotiv EEG-Headsets gibt es seit über einem Jahrzehnt und sie wurde von Forschungseinrichtungen weltweit unabhängig validiert. Sie wurden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter die Steuerung von Robotergliedmaßen und Rollstühlen, die biometrische Benutzerauthentifizierung in Sicherheitssystemen sowie die Identifizierung kognitiver und emotionaler mentaler Zustände.
Das Potenzial von Emotiv für den weltweiten Einsatz und die geringe finanzielle Hürde erleichtern die Forschung für diejenigen mit begrenzten Ressourcen. Beispielsweise nutzten Parameshwaran und Thiagarajan Emotiv EEG-Geräte in ländlichen und städtischen Gebieten in Indien, um Unterschiede in den EEG-Signaturen aufzuzeigen, die mit dem sozioökonomischen Status, dem Zugang zu Technologie und Reiseerfahrungen zusammenhängen.
Was sind die Herausforderungen in der zeitgenössischen EEG-Forschung & -Analyse?
Im Jahr 1925 zeichnete der deutsche Psychiater Hans Berger das erste menschliche Elektroenzephalogramm (EEG) auf. Seitdem hat sich die Technologie bei Gehirn-Computer-Schnittstellen und der Datenverarbeitung stetig verbessert.
Dieser Beitrag untersucht die beiden Hauptherausforderungen in der EEG-Forschung, und zwar:
Die logistische Komplexität der traditionellen akademischen EEG-Forschung und
Die Innovation im Bereich der EEG-Hardware.
Logistische Komplexität der traditionellen akademischen EEG-Forschung
Exklusive, unterfinanzierte, regional eingeschränkte Probandengruppen
Lassen Sie uns zunächst die Elektroenzephalogramm-Forschung (EEG-Forschung) verstehen. Die EEG-Forschung und die Methodik der kognitiven Neurowissenschaften umfassen die Aufzeichnung der elektrischen Aktivität des menschlichen Gehirns mithilfe gezielt platzierter, nicht-invasiver Elektroden auf der Kopfhaut des Probanden. Durch experimentelle Designs, die den Probanden verschiedenen Reizen aussetzen, können Veränderungen der Gehirnsignale analysiert und Daten extrapoliert werden.
Tabelle 1 bietet eine Übersicht über die Arten von Studien und Aktivitäten, die mit der EEG-Technologie durchgeführt werden. Lesen Sie dazu auch gerne diese Einführung in die EEG-Elektroenzephalografie.
Tabelle 1: Arten von Elektroenzephalogramm-Studien (EEG) (übernommen von (Williams et al., 2020)
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) | Diese Studien untersuchen und ermöglichen die Interaktion zwischen Mensch und Computer, wie etwa die Steuerung eines Arms oder Rollstuhls oder die Ermöglichung der Kommunikation bei behinderten Patienten. |
Klinisch | Diese Studien nutzen das EEG für diagnostische und therapeutische Anwendungen. Dazu gehört die Erkennung von epileptischen Anfällen oder der Einsatz von Neurofeedback in der kognitiven Therapie. |
Experimentelle Forschung | Diese Studien sammeln Elektrogrammdaten, um eine Frage oder Hypothese der computergestützten Neurowissenschaften zu beantworten. |
Obwohl sich das EEG als effektives Forschungsinstrument etabliert hat, kann die Logistik eine Herausforderung sein. Die meisten Förderorganisationen finanzieren klinische, translationale oder angewandte Forschung. Für die experimentelle Grundlagenforschung gibt es jedoch weniger Mittel. Eine geringere Finanzierung kann die logistischen Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Teilnehmern und der Durchführung solider experimenteller Forschung verschärfen, was zu kleinen Stichprobengrößen führt. Diese kleinen Stichprobengrößen werden praktischerweise aus einem eingeschränkten geografischen Gebiet ausgewählt.
Dieses Phänomen ist als das WEIRD-Problem bekannt. Es bezieht sich auf westliche, gebildete, industrialisierte, reiche und demokratische Personen, die Teil der typischen Forschungsstichproben sind. Diese Stichprobenpopulationen sind nicht besonders inklusiv, da die meisten dieser Personen von Universitätscampussen stammen. Diese WEIRD-Demografie spiegelt weder die Vielfalt der realen Welt noch die einzigartigen kognitiven und emotionalen Eigenschaften wider, die uns als Menschen ausmachen.
Zusammengenommen schränkt diese Situation die praktische Bedeutung und Generalisierbarkeit von Experimenten ein. Aus diesem Grund lassen sich die Ergebnisse dieser Studien nur schwer auf neue Erkenntnisse über die gesamte menschliche Kognition (z. B. mentale Arbeitsbelastung, Problemlösung usw.) übertragen.
Innovationen in der EEG-Hardware
Tragbare, kostengünstige Geräte in Forschungsqualität, die weltweit verfügbar sind
EEG-Geräte
In den letzten Jahren haben Forscher mit tragbaren EEG-Geräten traditionelle Barrieren in der neurowissenschaftlichen Forschung durchbrochen. Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI), Gehirn-Maschine-Schnittstellen (BMI) oder Mensch-Computer-Schnittstellen (HCI) tun genau das. Sie nutzen EEG-Signale, um kognitive oder affektive Zustände zu charakterisieren und zu identifizieren. BCI entwickelt sich rasant zu einem Mittel, um die Interaktion des Menschen mit seiner Umwelt zu verändern. Dies wird durch Fortschritte bei der Miniaturisierung von Hardware und Verbesserungen bei den Datenverarbeitungsalgorithmen vorangetrieben. Diese Systeme befähigen den Menschen, sich durch Neurofeedback selbst zu verbessern, und ermutigen Menschen, ohne physisches Eingreifen mit ihrer Umgebung zu interagieren.
Die Zukunft von EEG-Geräten
Seit mindestens einem Jahrzehnt geht der allgemeine Trend bei EEG-Hardware dahin, diese Werkzeuge kleiner, kabellos, tragbar und kostengünstiger zu machen.
Abbildung 1: Emotiv’s EPOC Headset
Abbildung 2: Emotiv’s EPOC Flex Headset
Der Wechsel von einem teuren, spezialisierten Labor zu einem tragbaren, kostengünstigen System verlief jedoch nicht ohne Bedenken. Einige Wissenschaftler hatten Bedenken hinsichtlich der Validität, Qualität oder Praktikabilität von EEG-Headsets. Um dies zu untersuchen, haben Forscher zahlreiche Validierungsstudien durchgeführt, die den wissenschaftlichen Nutzen dieser Systeme belegen.
Die geringen Kosten und die Tragbarkeit von EEG-Headsets haben auch ein breites Spektrum an Forschungsfragen eröffnet, die nun vor Ort (in situ) beantwortet werden können. Das bedeutet, dass die Gehirnwellen eines Probanden in realen Situationen gemessen werden können, während ältere Hardware nur eine minimale Mobilität zulässt. In der Bewegungs- oder Sportpsychologie ist dies eine monumentale Veränderung.
Stellen Sie sich eine Forschungsgruppe vor, die die Reaktionszeiten bei einer gezielt ausgewählten Gruppe von sporttreibenden Studenten untersucht. Sie fragen sich, ob Fußballtorhüter eine schnellere Reaktionszeit auf einen Ball haben als andere Teammitglieder. Im alten Forschungsparadigma müssten diese Probanden ins Labor kommen, verkabelt werden, eine Aufgabe auf einem physischen Bildschirm ausführen und mit Hardware-Tasten oder Tastenschlägen antworten. Mit neueren EEG-Geräten kann dieselbe Frage nun direkt auf dem Fußballplatz angewendet und gemessen werden.
Insgesamt haben diese Innovationen in der EEG-Hardware praktische Anwendungen außerhalb des Labors erschlossen. Auf diese Weise haben sie die Kapazität und den Umfang der neurowissenschaftlichen Forschung erhöht.
Erleben Sie Innovation – Lernen Sie Emotiv kennen
In den letzten Jahren gab es spannende Entwicklungen im Bereich des Deep Learning und anderer Analysen des maschinellen Lernens. Aus diesem Grund ist ein großer, valider und qualitativ hochwertiger Datensatz (n=1000+) erforderlich, um den Nutzen dieser Programme voll auszuschöpfen. Angesichts der Anforderungen an Signalverarbeitung, Klassifizierung, Validierung und Leistungsbewertung in der EEG-Forschung profitiert dieser Bereich enorm, wenn diese Ansätze der künstlichen Intelligenz angewendet werden. Big Data ist erforderlich, um den iterativen Charakter der aktuellen experimentellen Forschung in den Neurowissenschaften zu überwinden, insbesondere am komplexeren Ende von neurodegenerativen Erkrankungen und Gehirn-Computer-Schnittstellen. Bis jetzt waren diese Daten nicht verfügbar.
Es gibt zwei Ansätze, um die potenzielle Stichprobenpopulation und die anschließend
gesammelten Daten zu vergrößern:
Entwicklung von tragbarer, kostengünstiger EEG-Hardware in Forschungsqualität, die weltweit eingesetzt werden kann.
Verbesserung der Datenerfassung, Validierung und automatisierter Analysemethoden.
Herausforderungen auflösen, mit den Veränderungen wachsen. Wählen Sie Emotiv
Rückblick auf die EEG-Innovationen von Emotiv im letzten Jahrzehnt
Die Nutzung von EEG-Geräten in der neurowissenschaftlichen Forschung und im klinischen Umfeld nimmt weiter zu (siehe Abbildung 3). Im letzten Jahrzehnt hat Emotiv kabellose, tragbare und benutzerfreundliche EEG-Geräte in Forschungsqualität mit Qualitätskontrollen entwickelt, die für jedermann und überall auf der Welt zugänglich sind, um diesen Herausforderungen zu begegnen.
Abbildung 3 – Anzahl der Publikationen mit dem Begriff „EEG“ (1940 – 2021) über das Neuroscience Information Framework
Evolution der Hardware
Darüber hinaus hat sich die EEG-Hardware von Nass-Elektroden zu Trocken-Elektroden entwickelt. Nass-Elektroden sind zeitaufwendig anzubringen, unangenehm zu tragen und schränken die Mobilität ein. Headsets mit trockenen oder hybriden Elektroden sind schnell einsatzbereit, tragbar und erheblich günstiger in der Herstellung und im Betrieb. Diese technologischen Fortschritte bringen uns Durchbrüchen in der neurologischen Forschung näher, aber wir sind noch nicht ganz am Ziel.
Sicherstellung vielfältiger Stichproben
Emotiv kann Ihnen dabei helfen, die Diversität Ihrer Studien zu erhöhen. Die EPOC-Linie der Emotiv EEG-Headsets gibt es seit über einem Jahrzehnt und sie wurde von Forschungseinrichtungen weltweit unabhängig validiert. Sie wurden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter die Steuerung von Robotergliedmaßen und Rollstühlen, die biometrische Benutzerauthentifizierung in Sicherheitssystemen sowie die Identifizierung kognitiver und emotionaler mentaler Zustände.
Das Potenzial von Emotiv für den weltweiten Einsatz und die geringe finanzielle Hürde erleichtern die Forschung für diejenigen mit begrenzten Ressourcen. Beispielsweise nutzten Parameshwaran und Thiagarajan Emotiv EEG-Geräte in ländlichen und städtischen Gebieten in Indien, um Unterschiede in den EEG-Signaturen aufzuzeigen, die mit dem sozioökonomischen Status, dem Zugang zu Technologie und Reiseerfahrungen zusammenhängen.
Was sind die Herausforderungen in der zeitgenössischen EEG-Forschung & -Analyse?
Im Jahr 1925 zeichnete der deutsche Psychiater Hans Berger das erste menschliche Elektroenzephalogramm (EEG) auf. Seitdem hat sich die Technologie bei Gehirn-Computer-Schnittstellen und der Datenverarbeitung stetig verbessert.
Dieser Beitrag untersucht die beiden Hauptherausforderungen in der EEG-Forschung, und zwar:
Die logistische Komplexität der traditionellen akademischen EEG-Forschung und
Die Innovation im Bereich der EEG-Hardware.
Logistische Komplexität der traditionellen akademischen EEG-Forschung
Exklusive, unterfinanzierte, regional eingeschränkte Probandengruppen
Lassen Sie uns zunächst die Elektroenzephalogramm-Forschung (EEG-Forschung) verstehen. Die EEG-Forschung und die Methodik der kognitiven Neurowissenschaften umfassen die Aufzeichnung der elektrischen Aktivität des menschlichen Gehirns mithilfe gezielt platzierter, nicht-invasiver Elektroden auf der Kopfhaut des Probanden. Durch experimentelle Designs, die den Probanden verschiedenen Reizen aussetzen, können Veränderungen der Gehirnsignale analysiert und Daten extrapoliert werden.
Tabelle 1 bietet eine Übersicht über die Arten von Studien und Aktivitäten, die mit der EEG-Technologie durchgeführt werden. Lesen Sie dazu auch gerne diese Einführung in die EEG-Elektroenzephalografie.
Tabelle 1: Arten von Elektroenzephalogramm-Studien (EEG) (übernommen von (Williams et al., 2020)
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) | Diese Studien untersuchen und ermöglichen die Interaktion zwischen Mensch und Computer, wie etwa die Steuerung eines Arms oder Rollstuhls oder die Ermöglichung der Kommunikation bei behinderten Patienten. |
Klinisch | Diese Studien nutzen das EEG für diagnostische und therapeutische Anwendungen. Dazu gehört die Erkennung von epileptischen Anfällen oder der Einsatz von Neurofeedback in der kognitiven Therapie. |
Experimentelle Forschung | Diese Studien sammeln Elektrogrammdaten, um eine Frage oder Hypothese der computergestützten Neurowissenschaften zu beantworten. |
Obwohl sich das EEG als effektives Forschungsinstrument etabliert hat, kann die Logistik eine Herausforderung sein. Die meisten Förderorganisationen finanzieren klinische, translationale oder angewandte Forschung. Für die experimentelle Grundlagenforschung gibt es jedoch weniger Mittel. Eine geringere Finanzierung kann die logistischen Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Teilnehmern und der Durchführung solider experimenteller Forschung verschärfen, was zu kleinen Stichprobengrößen führt. Diese kleinen Stichprobengrößen werden praktischerweise aus einem eingeschränkten geografischen Gebiet ausgewählt.
Dieses Phänomen ist als das WEIRD-Problem bekannt. Es bezieht sich auf westliche, gebildete, industrialisierte, reiche und demokratische Personen, die Teil der typischen Forschungsstichproben sind. Diese Stichprobenpopulationen sind nicht besonders inklusiv, da die meisten dieser Personen von Universitätscampussen stammen. Diese WEIRD-Demografie spiegelt weder die Vielfalt der realen Welt noch die einzigartigen kognitiven und emotionalen Eigenschaften wider, die uns als Menschen ausmachen.
Zusammengenommen schränkt diese Situation die praktische Bedeutung und Generalisierbarkeit von Experimenten ein. Aus diesem Grund lassen sich die Ergebnisse dieser Studien nur schwer auf neue Erkenntnisse über die gesamte menschliche Kognition (z. B. mentale Arbeitsbelastung, Problemlösung usw.) übertragen.
Innovationen in der EEG-Hardware
Tragbare, kostengünstige Geräte in Forschungsqualität, die weltweit verfügbar sind
EEG-Geräte
In den letzten Jahren haben Forscher mit tragbaren EEG-Geräten traditionelle Barrieren in der neurowissenschaftlichen Forschung durchbrochen. Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI), Gehirn-Maschine-Schnittstellen (BMI) oder Mensch-Computer-Schnittstellen (HCI) tun genau das. Sie nutzen EEG-Signale, um kognitive oder affektive Zustände zu charakterisieren und zu identifizieren. BCI entwickelt sich rasant zu einem Mittel, um die Interaktion des Menschen mit seiner Umwelt zu verändern. Dies wird durch Fortschritte bei der Miniaturisierung von Hardware und Verbesserungen bei den Datenverarbeitungsalgorithmen vorangetrieben. Diese Systeme befähigen den Menschen, sich durch Neurofeedback selbst zu verbessern, und ermutigen Menschen, ohne physisches Eingreifen mit ihrer Umgebung zu interagieren.
Die Zukunft von EEG-Geräten
Seit mindestens einem Jahrzehnt geht der allgemeine Trend bei EEG-Hardware dahin, diese Werkzeuge kleiner, kabellos, tragbar und kostengünstiger zu machen.
Abbildung 1: Emotiv’s EPOC Headset
Abbildung 2: Emotiv’s EPOC Flex Headset
Der Wechsel von einem teuren, spezialisierten Labor zu einem tragbaren, kostengünstigen System verlief jedoch nicht ohne Bedenken. Einige Wissenschaftler hatten Bedenken hinsichtlich der Validität, Qualität oder Praktikabilität von EEG-Headsets. Um dies zu untersuchen, haben Forscher zahlreiche Validierungsstudien durchgeführt, die den wissenschaftlichen Nutzen dieser Systeme belegen.
Die geringen Kosten und die Tragbarkeit von EEG-Headsets haben auch ein breites Spektrum an Forschungsfragen eröffnet, die nun vor Ort (in situ) beantwortet werden können. Das bedeutet, dass die Gehirnwellen eines Probanden in realen Situationen gemessen werden können, während ältere Hardware nur eine minimale Mobilität zulässt. In der Bewegungs- oder Sportpsychologie ist dies eine monumentale Veränderung.
Stellen Sie sich eine Forschungsgruppe vor, die die Reaktionszeiten bei einer gezielt ausgewählten Gruppe von sporttreibenden Studenten untersucht. Sie fragen sich, ob Fußballtorhüter eine schnellere Reaktionszeit auf einen Ball haben als andere Teammitglieder. Im alten Forschungsparadigma müssten diese Probanden ins Labor kommen, verkabelt werden, eine Aufgabe auf einem physischen Bildschirm ausführen und mit Hardware-Tasten oder Tastenschlägen antworten. Mit neueren EEG-Geräten kann dieselbe Frage nun direkt auf dem Fußballplatz angewendet und gemessen werden.
Insgesamt haben diese Innovationen in der EEG-Hardware praktische Anwendungen außerhalb des Labors erschlossen. Auf diese Weise haben sie die Kapazität und den Umfang der neurowissenschaftlichen Forschung erhöht.
Erleben Sie Innovation – Lernen Sie Emotiv kennen
In den letzten Jahren gab es spannende Entwicklungen im Bereich des Deep Learning und anderer Analysen des maschinellen Lernens. Aus diesem Grund ist ein großer, valider und qualitativ hochwertiger Datensatz (n=1000+) erforderlich, um den Nutzen dieser Programme voll auszuschöpfen. Angesichts der Anforderungen an Signalverarbeitung, Klassifizierung, Validierung und Leistungsbewertung in der EEG-Forschung profitiert dieser Bereich enorm, wenn diese Ansätze der künstlichen Intelligenz angewendet werden. Big Data ist erforderlich, um den iterativen Charakter der aktuellen experimentellen Forschung in den Neurowissenschaften zu überwinden, insbesondere am komplexeren Ende von neurodegenerativen Erkrankungen und Gehirn-Computer-Schnittstellen. Bis jetzt waren diese Daten nicht verfügbar.
Es gibt zwei Ansätze, um die potenzielle Stichprobenpopulation und die anschließend
gesammelten Daten zu vergrößern:
Entwicklung von tragbarer, kostengünstiger EEG-Hardware in Forschungsqualität, die weltweit eingesetzt werden kann.
Verbesserung der Datenerfassung, Validierung und automatisierter Analysemethoden.
Herausforderungen auflösen, mit den Veränderungen wachsen. Wählen Sie Emotiv
Rückblick auf die EEG-Innovationen von Emotiv im letzten Jahrzehnt
Die Nutzung von EEG-Geräten in der neurowissenschaftlichen Forschung und im klinischen Umfeld nimmt weiter zu (siehe Abbildung 3). Im letzten Jahrzehnt hat Emotiv kabellose, tragbare und benutzerfreundliche EEG-Geräte in Forschungsqualität mit Qualitätskontrollen entwickelt, die für jedermann und überall auf der Welt zugänglich sind, um diesen Herausforderungen zu begegnen.
Abbildung 3 – Anzahl der Publikationen mit dem Begriff „EEG“ (1940 – 2021) über das Neuroscience Information Framework
Evolution der Hardware
Darüber hinaus hat sich die EEG-Hardware von Nass-Elektroden zu Trocken-Elektroden entwickelt. Nass-Elektroden sind zeitaufwendig anzubringen, unangenehm zu tragen und schränken die Mobilität ein. Headsets mit trockenen oder hybriden Elektroden sind schnell einsatzbereit, tragbar und erheblich günstiger in der Herstellung und im Betrieb. Diese technologischen Fortschritte bringen uns Durchbrüchen in der neurologischen Forschung näher, aber wir sind noch nicht ganz am Ziel.
Sicherstellung vielfältiger Stichproben
Emotiv kann Ihnen dabei helfen, die Diversität Ihrer Studien zu erhöhen. Die EPOC-Linie der Emotiv EEG-Headsets gibt es seit über einem Jahrzehnt und sie wurde von Forschungseinrichtungen weltweit unabhängig validiert. Sie wurden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter die Steuerung von Robotergliedmaßen und Rollstühlen, die biometrische Benutzerauthentifizierung in Sicherheitssystemen sowie die Identifizierung kognitiver und emotionaler mentaler Zustände.
Das Potenzial von Emotiv für den weltweiten Einsatz und die geringe finanzielle Hürde erleichtern die Forschung für diejenigen mit begrenzten Ressourcen. Beispielsweise nutzten Parameshwaran und Thiagarajan Emotiv EEG-Geräte in ländlichen und städtischen Gebieten in Indien, um Unterschiede in den EEG-Signaturen aufzuzeigen, die mit dem sozioökonomischen Status, dem Zugang zu Technologie und Reiseerfahrungen zusammenhängen.
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