2 Hauptprobleme in der EEG-Forschung
Mehul Nayak
31.01.2023
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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 in der Mensch-Maschine-Interaktion und Verarbeitung verbessert.
Dieser Beitrag untersucht die zwei Hauptprobleme in der EEG-Forschung, die sind:
Die logistische Komplexität traditioneller akademischer EEG-Forschung und
Die Innovation in der EEG-Hardware.
Logistische Komplexität traditioneller akademischer EEG-Forschung
Exklusive, unzureichend finanzierte, regional eingeschränkte Probandenpopulationen
Beginnen wir zunächst mit der EEG-Forschung. EEG-Forschung und Methoden der kognitiven Neurowissenschaften beinhalten die Aufzeichnung der elektrischen Aktivität des menschlichen Gehirns mit absichtlich platzierten, nicht-invasiven Elektroden auf der Oberfläche des Kopfes des Probanden. Mithilfe von experimentellen Designs, die eine Exposition gegenüber verschiedenen Stimuli beinhalten, können Veränderungen in den Gehirnsignalen analysiert und Daten extrapoliert werden.
Tabelle 1 bietet einen Überblick über die Arten von Studien und Aktivitäten, die mit EEG-Technologie durchgeführt werden. Fühlen Sie sich frei, auch dieses einführende Handbuch zur EEG-Elektroenzephalographie zu lesen.
Tabelle 1: Arten von Elektroenzephalogramm (EEG) Studien (adaptiert von (Williams et al., 2020)
Mensch-Maschine-Schnittstellen (BCI) | Diese Studien untersuchen und ermöglichen Mensch-Maschine-Interaktionen, wie das Steuern eines Arms oder Rollstuhls oder die Kommunikation bei behinderten Patienten. |
Klinisch | Diese Studien nutzen EEG für diagnostische und therapeutische Anwendungen. Dazu gehört die Erkennung von epileptischen Anfällen oder die Verwendung von Neurofeedback in der kognitiven Therapie. |
Experimentelle Forschung | Diese Studien sammeln Elektrogrammdaten, um eine Frage oder Hypothese der computergestützten Neurowissenschaften zu beantworten. |
Obwohl EEG weithin als effektives Forschungsinstrument angenommen wurde, können die logistischen Herausforderungen schwierig sein. Die meisten Förderinstitutionen stellen Mittel für klinische, translationale oder angewandte Forschung zur Verfügung. Es gibt jedoch weniger finanzielle Mittel für grundlegende experimentelle Forschung. Weniger Mittel können die logistischen Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Teilnehmern und der Durchführung fundierter experimenteller Forschung verschärfen, was zu kleinen Stichprobengrößen führt. Diese kleinen Stichprobengrößen werden bequem aus einem eingeschränkten geografischen Gebiet ausgewählt.
Dieses Phänomen ist bekannt als das WEIRD-Problem. Es bezieht sich auf westliche, gebildete, industrialisierte, reiche und demokratische Individuen, die Teil der typischen Forschungsstichproben sind. Diese Stichprobenpopulationen sind nicht besonders inklusiv, da die meisten dieser Individuen von Hochschulgeländen stammen. Diese WEIRD-Demografie spiegelt nicht die Diversität der realen Welt oder die einzigartigen kognitiven und emotionalen Eigenschaften wider, die uns menschlich machen.
Kollektiv schränkt diese Situation die praktische Signifikanz und Verallgemeinerbarkeit von Experimenten ein. Aus diesem Grund sind die Ergebnisse dieser Studien schwer auf neuartige Erkenntnisse über die gesamte menschliche Kognition (d.h. geistige Arbeitslast, Problemlösung usw.) zu extrapolieren.
Innovationen in der EEG-Hardware
Forschungsgrad, tragbare, kostengünstige Ausrüstung, die weltweit verfügbar ist
EEG-Geräte
In den letzten Jahren haben Forscher traditionelle Barrieren in der Neurowissenschaft mit tragbaren EEG-Geräten durchbrochen. Mensch-Maschine-Schnittstellen (BCI), Gehirn-Maschinen-Schnittstellen (BMI) oder Mensch-Computer-Schnittstellen (HCI) tun genau das. Sie verwenden EEG-Signale, um kognitive oder affektive Zustände zu charakterisieren und zu identifizieren. BCI entwickelt sich schnell zu einem Mittel, um zu transformieren, wie Menschen mit ihrer Umgebung interagieren. Dies wird durch Fortschritte in der Miniaturisierung der Hardware und Verbesserungen der Datenverarbeitungsalgorithmen vorangetrieben. Diese Systeme ermöglichen es Menschen, sich durch Neurofeedback zu verbessern und ermutigen die Menschen, mit ihrer Umgebung ohne physische Intervention zu interagieren.
Die Zukunft der EEG-Geräte
In den letzten mindestens zehn Jahren war der allgemeine Trend bei EEG-Hardware, diese Werkzeuge kleiner, kabelloser, tragbarer und kostengünstiger zu machen.
Abbildung 1: EMOTIVs EPOC-Headset
Abbildung 2: EMOTIVs EPOC Flex-Headset
Die Verlagerung von dem, was einst ein teures, spezialisiertes Labor erforderte, zu einem tragbaren, kostengünstigen System ging jedoch nicht ohne Bedenken. Einige Wissenschaftler hatten Bedenken hinsichtlich der Validität, Qualität oder Praktikabilität von EEG-Headsets. Um dies zu untersuchen, haben Forscher viele Validierungsstudien durchgeführt, die die wissenschaftliche Nützlichkeit dieser Systeme demonstrieren.
Die kostengünstigen und tragbaren EEG-Headsets haben auch eine breite Palette von Forschungsfragen geöffnet, die jetzt in situ beantwortet werden können. Das heißt, die Gehirnwellen eines Probanden können in realen Situationen gemessen werden, während ältere Hardware kaum mobil ist. In der Bewegungs- oder Sportpsychologie ist dies ein monumentaler Wandel.
Stellen Sie sich eine Forschungsgruppe vor, die die Reaktionszeiten in einer speziell ausgewählten Gruppe von College-Studenten, die Sport treiben, untersucht. Sie fragen, ob Fußballtorhüter eine schnellere Reaktionszeit auf einen Ball haben als andere Teamkollegen. Im Paradigma der älteren Forschung müssten diese Probanden in das Labor kommen, sich verkabeln lassen, eine Aufgabe auf einem physischen Bildschirm durchführen und mit Hardware-Tasten oder Tastenanschlägen berichten. Mit neueren EEG-Geräten kann dieselbe Frage jetzt angewendet und gemessen werden, während den Probanden tatsächlich auf dem Fußballfeld sind.
Insgesamt haben diese Innovationen in der EEG-Hardware praktische Anwendungen außerhalb des Labors eröffnet. Infolgedessen haben sie die Kapazität und den Umfang der neurowissenschaftlichen Forschung erhöht.
Begegne der Innovation – Begegne EMOTIV
In den letzten Jahren gab es aufregende Entwicklungen in der Deep-Learning- und anderen maschinellen Lernanalysen. Aus diesem Grund wird ein großer, gültiger und qualitativ hochwertiger Datensatz (n=1000+) benötigt, um den Wert dieser Programme zu nutzen. Angesichts der Anforderungen an Signalverarbeitung, Klassifizierung, Validierung und Leistungsevaluation in der EEG-Forschung profitiert der Bereich enorm, wenn diese Ansätze der künstlichen Intelligenz angewendet werden. Um den iterativen Charakter aktueller experimenteller Forschungen in der Neurowissenschaft zu überwinden, insbesondere am komplexeren Ende neurodegenerativer Erkrankungen und Mensch-Maschine-Schnittstellen, wird große Daten benötigt. Bis jetzt war diese Daten nicht erhältlich.
Es gibt zwei Ansätze zur Steigerung der potenziellen Stichprobenpopulation und der anschließend gesammelten Daten:
Entwicklung von Forschungsgrad, tragbarer, kostengünstiger EEG-Hardware, die global eingesetzt werden kann.
Verbesserung der Datensammlung, Validierung und automatisierten Analysetechniken.
Bewältige Herausforderungen, wachse mit den Veränderungen. Wähle EMOTIV
Überblick über die EEG-Innovationen von EMOTIV im letzten Jahrzehnt
Die Nutzung von EEG-Geräten in der neurowissenschaftlichen Forschung und klinischen Anwendungen nimmt weiterhin zu (siehe Abbildung 3). In den letzten zehn Jahren hat EMOTIV Forschungsgrad, kabellose, tragbare und benutzerfreundliche EEG-Ausrüstung mit Qualitätskontrollen entwickelt, die überall auf der Welt für jeden zugänglich sind, um diese Herausforderungen anzugehen.
Abbildung 3 – Anzahl der Publikationen mit "EEG" (1940 – 2021) über Neuroscience Information Framework
Hardware-Evolution
Darüber hinaus hat sich die EEG-Hardware von Nasselektroden zu Trockenlektroden weiterentwickelt. Nasselektroden sind zeitaufwendig anzubringen, unangenehm zu tragen und schränken die Mobilität ein. Headsets mit Trocken- oder Hybridelektroden arbeiten schnell, sind tragbar und wesentlich kostengünstiger in der Herstellung und im Betrieb. Diese technologischen Fortschritte bringen uns näher an Durchbrüche in der neurologischen Forschung, aber wir sind noch nicht ganz da.
Sicherstellen vielfältiger Stichprobensätze
EMOTIV kann Ihnen helfen, die Diversität Ihrer Studien zu erhöhen. Die EPOC-Reihe von EMOTIV EEG-Headsets gibt es seit über einem Jahrzehnt und wurde von Forschungseinrichtungen weltweit unabhängig validiert. Sie wurden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, einschließlich der Steuerung von Robotergliedern und Rollstühlen, biometrischer Benutzerauthentifizierung in Sicherheitssystemen und der Identifizierung kognitiver und emotionaler mentaler Zustände.
Das Potenzial von EMOTIV für den globalen Einsatz und die niedrige finanzielle Barriere erleichtert die Forschung für diejenigen mit begrenzten Ressourcen. Zum Beispiel verwendeten Parameshwaran und Thiagarajan EMOTIV EEG-Ausrüstung in ländlichen und städtischen Gebieten in Indien, um Unterschiede in den EEG-Signaturen bezüglich des sozioökonomischen Status, der Technologieexposition und der Reiseerfahrung zu demonstrieren.
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 in der Mensch-Maschine-Interaktion und Verarbeitung verbessert.
Dieser Beitrag untersucht die zwei Hauptprobleme in der EEG-Forschung, die sind:
Die logistische Komplexität traditioneller akademischer EEG-Forschung und
Die Innovation in der EEG-Hardware.
Logistische Komplexität traditioneller akademischer EEG-Forschung
Exklusive, unzureichend finanzierte, regional eingeschränkte Probandenpopulationen
Beginnen wir zunächst mit der EEG-Forschung. EEG-Forschung und Methoden der kognitiven Neurowissenschaften beinhalten die Aufzeichnung der elektrischen Aktivität des menschlichen Gehirns mit absichtlich platzierten, nicht-invasiven Elektroden auf der Oberfläche des Kopfes des Probanden. Mithilfe von experimentellen Designs, die eine Exposition gegenüber verschiedenen Stimuli beinhalten, können Veränderungen in den Gehirnsignalen analysiert und Daten extrapoliert werden.
Tabelle 1 bietet einen Überblick über die Arten von Studien und Aktivitäten, die mit EEG-Technologie durchgeführt werden. Fühlen Sie sich frei, auch dieses einführende Handbuch zur EEG-Elektroenzephalographie zu lesen.
Tabelle 1: Arten von Elektroenzephalogramm (EEG) Studien (adaptiert von (Williams et al., 2020)
Mensch-Maschine-Schnittstellen (BCI) | Diese Studien untersuchen und ermöglichen Mensch-Maschine-Interaktionen, wie das Steuern eines Arms oder Rollstuhls oder die Kommunikation bei behinderten Patienten. |
Klinisch | Diese Studien nutzen EEG für diagnostische und therapeutische Anwendungen. Dazu gehört die Erkennung von epileptischen Anfällen oder die Verwendung von Neurofeedback in der kognitiven Therapie. |
Experimentelle Forschung | Diese Studien sammeln Elektrogrammdaten, um eine Frage oder Hypothese der computergestützten Neurowissenschaften zu beantworten. |
Obwohl EEG weithin als effektives Forschungsinstrument angenommen wurde, können die logistischen Herausforderungen schwierig sein. Die meisten Förderinstitutionen stellen Mittel für klinische, translationale oder angewandte Forschung zur Verfügung. Es gibt jedoch weniger finanzielle Mittel für grundlegende experimentelle Forschung. Weniger Mittel können die logistischen Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Teilnehmern und der Durchführung fundierter experimenteller Forschung verschärfen, was zu kleinen Stichprobengrößen führt. Diese kleinen Stichprobengrößen werden bequem aus einem eingeschränkten geografischen Gebiet ausgewählt.
Dieses Phänomen ist bekannt als das WEIRD-Problem. Es bezieht sich auf westliche, gebildete, industrialisierte, reiche und demokratische Individuen, die Teil der typischen Forschungsstichproben sind. Diese Stichprobenpopulationen sind nicht besonders inklusiv, da die meisten dieser Individuen von Hochschulgeländen stammen. Diese WEIRD-Demografie spiegelt nicht die Diversität der realen Welt oder die einzigartigen kognitiven und emotionalen Eigenschaften wider, die uns menschlich machen.
Kollektiv schränkt diese Situation die praktische Signifikanz und Verallgemeinerbarkeit von Experimenten ein. Aus diesem Grund sind die Ergebnisse dieser Studien schwer auf neuartige Erkenntnisse über die gesamte menschliche Kognition (d.h. geistige Arbeitslast, Problemlösung usw.) zu extrapolieren.
Innovationen in der EEG-Hardware
Forschungsgrad, tragbare, kostengünstige Ausrüstung, die weltweit verfügbar ist
EEG-Geräte
In den letzten Jahren haben Forscher traditionelle Barrieren in der Neurowissenschaft mit tragbaren EEG-Geräten durchbrochen. Mensch-Maschine-Schnittstellen (BCI), Gehirn-Maschinen-Schnittstellen (BMI) oder Mensch-Computer-Schnittstellen (HCI) tun genau das. Sie verwenden EEG-Signale, um kognitive oder affektive Zustände zu charakterisieren und zu identifizieren. BCI entwickelt sich schnell zu einem Mittel, um zu transformieren, wie Menschen mit ihrer Umgebung interagieren. Dies wird durch Fortschritte in der Miniaturisierung der Hardware und Verbesserungen der Datenverarbeitungsalgorithmen vorangetrieben. Diese Systeme ermöglichen es Menschen, sich durch Neurofeedback zu verbessern und ermutigen die Menschen, mit ihrer Umgebung ohne physische Intervention zu interagieren.
Die Zukunft der EEG-Geräte
In den letzten mindestens zehn Jahren war der allgemeine Trend bei EEG-Hardware, diese Werkzeuge kleiner, kabelloser, tragbarer und kostengünstiger zu machen.
Abbildung 1: EMOTIVs EPOC-Headset
Abbildung 2: EMOTIVs EPOC Flex-Headset
Die Verlagerung von dem, was einst ein teures, spezialisiertes Labor erforderte, zu einem tragbaren, kostengünstigen System ging jedoch nicht ohne Bedenken. Einige Wissenschaftler hatten Bedenken hinsichtlich der Validität, Qualität oder Praktikabilität von EEG-Headsets. Um dies zu untersuchen, haben Forscher viele Validierungsstudien durchgeführt, die die wissenschaftliche Nützlichkeit dieser Systeme demonstrieren.
Die kostengünstigen und tragbaren EEG-Headsets haben auch eine breite Palette von Forschungsfragen geöffnet, die jetzt in situ beantwortet werden können. Das heißt, die Gehirnwellen eines Probanden können in realen Situationen gemessen werden, während ältere Hardware kaum mobil ist. In der Bewegungs- oder Sportpsychologie ist dies ein monumentaler Wandel.
Stellen Sie sich eine Forschungsgruppe vor, die die Reaktionszeiten in einer speziell ausgewählten Gruppe von College-Studenten, die Sport treiben, untersucht. Sie fragen, ob Fußballtorhüter eine schnellere Reaktionszeit auf einen Ball haben als andere Teamkollegen. Im Paradigma der älteren Forschung müssten diese Probanden in das Labor kommen, sich verkabeln lassen, eine Aufgabe auf einem physischen Bildschirm durchführen und mit Hardware-Tasten oder Tastenanschlägen berichten. Mit neueren EEG-Geräten kann dieselbe Frage jetzt angewendet und gemessen werden, während den Probanden tatsächlich auf dem Fußballfeld sind.
Insgesamt haben diese Innovationen in der EEG-Hardware praktische Anwendungen außerhalb des Labors eröffnet. Infolgedessen haben sie die Kapazität und den Umfang der neurowissenschaftlichen Forschung erhöht.
Begegne der Innovation – Begegne EMOTIV
In den letzten Jahren gab es aufregende Entwicklungen in der Deep-Learning- und anderen maschinellen Lernanalysen. Aus diesem Grund wird ein großer, gültiger und qualitativ hochwertiger Datensatz (n=1000+) benötigt, um den Wert dieser Programme zu nutzen. Angesichts der Anforderungen an Signalverarbeitung, Klassifizierung, Validierung und Leistungsevaluation in der EEG-Forschung profitiert der Bereich enorm, wenn diese Ansätze der künstlichen Intelligenz angewendet werden. Um den iterativen Charakter aktueller experimenteller Forschungen in der Neurowissenschaft zu überwinden, insbesondere am komplexeren Ende neurodegenerativer Erkrankungen und Mensch-Maschine-Schnittstellen, wird große Daten benötigt. Bis jetzt war diese Daten nicht erhältlich.
Es gibt zwei Ansätze zur Steigerung der potenziellen Stichprobenpopulation und der anschließend gesammelten Daten:
Entwicklung von Forschungsgrad, tragbarer, kostengünstiger EEG-Hardware, die global eingesetzt werden kann.
Verbesserung der Datensammlung, Validierung und automatisierten Analysetechniken.
Bewältige Herausforderungen, wachse mit den Veränderungen. Wähle EMOTIV
Überblick über die EEG-Innovationen von EMOTIV im letzten Jahrzehnt
Die Nutzung von EEG-Geräten in der neurowissenschaftlichen Forschung und klinischen Anwendungen nimmt weiterhin zu (siehe Abbildung 3). In den letzten zehn Jahren hat EMOTIV Forschungsgrad, kabellose, tragbare und benutzerfreundliche EEG-Ausrüstung mit Qualitätskontrollen entwickelt, die überall auf der Welt für jeden zugänglich sind, um diese Herausforderungen anzugehen.
Abbildung 3 – Anzahl der Publikationen mit "EEG" (1940 – 2021) über Neuroscience Information Framework
Hardware-Evolution
Darüber hinaus hat sich die EEG-Hardware von Nasselektroden zu Trockenlektroden weiterentwickelt. Nasselektroden sind zeitaufwendig anzubringen, unangenehm zu tragen und schränken die Mobilität ein. Headsets mit Trocken- oder Hybridelektroden arbeiten schnell, sind tragbar und wesentlich kostengünstiger in der Herstellung und im Betrieb. Diese technologischen Fortschritte bringen uns näher an Durchbrüche in der neurologischen Forschung, aber wir sind noch nicht ganz da.
Sicherstellen vielfältiger Stichprobensätze
EMOTIV kann Ihnen helfen, die Diversität Ihrer Studien zu erhöhen. Die EPOC-Reihe von EMOTIV EEG-Headsets gibt es seit über einem Jahrzehnt und wurde von Forschungseinrichtungen weltweit unabhängig validiert. Sie wurden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, einschließlich der Steuerung von Robotergliedern und Rollstühlen, biometrischer Benutzerauthentifizierung in Sicherheitssystemen und der Identifizierung kognitiver und emotionaler mentaler Zustände.
Das Potenzial von EMOTIV für den globalen Einsatz und die niedrige finanzielle Barriere erleichtert die Forschung für diejenigen mit begrenzten Ressourcen. Zum Beispiel verwendeten Parameshwaran und Thiagarajan EMOTIV EEG-Ausrüstung in ländlichen und städtischen Gebieten in Indien, um Unterschiede in den EEG-Signaturen bezüglich des sozioökonomischen Status, der Technologieexposition und der Reiseerfahrung zu demonstrieren.
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 in der Mensch-Maschine-Interaktion und Verarbeitung verbessert.
Dieser Beitrag untersucht die zwei Hauptprobleme in der EEG-Forschung, die sind:
Die logistische Komplexität traditioneller akademischer EEG-Forschung und
Die Innovation in der EEG-Hardware.
Logistische Komplexität traditioneller akademischer EEG-Forschung
Exklusive, unzureichend finanzierte, regional eingeschränkte Probandenpopulationen
Beginnen wir zunächst mit der EEG-Forschung. EEG-Forschung und Methoden der kognitiven Neurowissenschaften beinhalten die Aufzeichnung der elektrischen Aktivität des menschlichen Gehirns mit absichtlich platzierten, nicht-invasiven Elektroden auf der Oberfläche des Kopfes des Probanden. Mithilfe von experimentellen Designs, die eine Exposition gegenüber verschiedenen Stimuli beinhalten, können Veränderungen in den Gehirnsignalen analysiert und Daten extrapoliert werden.
Tabelle 1 bietet einen Überblick über die Arten von Studien und Aktivitäten, die mit EEG-Technologie durchgeführt werden. Fühlen Sie sich frei, auch dieses einführende Handbuch zur EEG-Elektroenzephalographie zu lesen.
Tabelle 1: Arten von Elektroenzephalogramm (EEG) Studien (adaptiert von (Williams et al., 2020)
Mensch-Maschine-Schnittstellen (BCI) | Diese Studien untersuchen und ermöglichen Mensch-Maschine-Interaktionen, wie das Steuern eines Arms oder Rollstuhls oder die Kommunikation bei behinderten Patienten. |
Klinisch | Diese Studien nutzen EEG für diagnostische und therapeutische Anwendungen. Dazu gehört die Erkennung von epileptischen Anfällen oder die Verwendung von Neurofeedback in der kognitiven Therapie. |
Experimentelle Forschung | Diese Studien sammeln Elektrogrammdaten, um eine Frage oder Hypothese der computergestützten Neurowissenschaften zu beantworten. |
Obwohl EEG weithin als effektives Forschungsinstrument angenommen wurde, können die logistischen Herausforderungen schwierig sein. Die meisten Förderinstitutionen stellen Mittel für klinische, translationale oder angewandte Forschung zur Verfügung. Es gibt jedoch weniger finanzielle Mittel für grundlegende experimentelle Forschung. Weniger Mittel können die logistischen Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Teilnehmern und der Durchführung fundierter experimenteller Forschung verschärfen, was zu kleinen Stichprobengrößen führt. Diese kleinen Stichprobengrößen werden bequem aus einem eingeschränkten geografischen Gebiet ausgewählt.
Dieses Phänomen ist bekannt als das WEIRD-Problem. Es bezieht sich auf westliche, gebildete, industrialisierte, reiche und demokratische Individuen, die Teil der typischen Forschungsstichproben sind. Diese Stichprobenpopulationen sind nicht besonders inklusiv, da die meisten dieser Individuen von Hochschulgeländen stammen. Diese WEIRD-Demografie spiegelt nicht die Diversität der realen Welt oder die einzigartigen kognitiven und emotionalen Eigenschaften wider, die uns menschlich machen.
Kollektiv schränkt diese Situation die praktische Signifikanz und Verallgemeinerbarkeit von Experimenten ein. Aus diesem Grund sind die Ergebnisse dieser Studien schwer auf neuartige Erkenntnisse über die gesamte menschliche Kognition (d.h. geistige Arbeitslast, Problemlösung usw.) zu extrapolieren.
Innovationen in der EEG-Hardware
Forschungsgrad, tragbare, kostengünstige Ausrüstung, die weltweit verfügbar ist
EEG-Geräte
In den letzten Jahren haben Forscher traditionelle Barrieren in der Neurowissenschaft mit tragbaren EEG-Geräten durchbrochen. Mensch-Maschine-Schnittstellen (BCI), Gehirn-Maschinen-Schnittstellen (BMI) oder Mensch-Computer-Schnittstellen (HCI) tun genau das. Sie verwenden EEG-Signale, um kognitive oder affektive Zustände zu charakterisieren und zu identifizieren. BCI entwickelt sich schnell zu einem Mittel, um zu transformieren, wie Menschen mit ihrer Umgebung interagieren. Dies wird durch Fortschritte in der Miniaturisierung der Hardware und Verbesserungen der Datenverarbeitungsalgorithmen vorangetrieben. Diese Systeme ermöglichen es Menschen, sich durch Neurofeedback zu verbessern und ermutigen die Menschen, mit ihrer Umgebung ohne physische Intervention zu interagieren.
Die Zukunft der EEG-Geräte
In den letzten mindestens zehn Jahren war der allgemeine Trend bei EEG-Hardware, diese Werkzeuge kleiner, kabelloser, tragbarer und kostengünstiger zu machen.
Abbildung 1: EMOTIVs EPOC-Headset
Abbildung 2: EMOTIVs EPOC Flex-Headset
Die Verlagerung von dem, was einst ein teures, spezialisiertes Labor erforderte, zu einem tragbaren, kostengünstigen System ging jedoch nicht ohne Bedenken. Einige Wissenschaftler hatten Bedenken hinsichtlich der Validität, Qualität oder Praktikabilität von EEG-Headsets. Um dies zu untersuchen, haben Forscher viele Validierungsstudien durchgeführt, die die wissenschaftliche Nützlichkeit dieser Systeme demonstrieren.
Die kostengünstigen und tragbaren EEG-Headsets haben auch eine breite Palette von Forschungsfragen geöffnet, die jetzt in situ beantwortet werden können. Das heißt, die Gehirnwellen eines Probanden können in realen Situationen gemessen werden, während ältere Hardware kaum mobil ist. In der Bewegungs- oder Sportpsychologie ist dies ein monumentaler Wandel.
Stellen Sie sich eine Forschungsgruppe vor, die die Reaktionszeiten in einer speziell ausgewählten Gruppe von College-Studenten, die Sport treiben, untersucht. Sie fragen, ob Fußballtorhüter eine schnellere Reaktionszeit auf einen Ball haben als andere Teamkollegen. Im Paradigma der älteren Forschung müssten diese Probanden in das Labor kommen, sich verkabeln lassen, eine Aufgabe auf einem physischen Bildschirm durchführen und mit Hardware-Tasten oder Tastenanschlägen berichten. Mit neueren EEG-Geräten kann dieselbe Frage jetzt angewendet und gemessen werden, während den Probanden tatsächlich auf dem Fußballfeld sind.
Insgesamt haben diese Innovationen in der EEG-Hardware praktische Anwendungen außerhalb des Labors eröffnet. Infolgedessen haben sie die Kapazität und den Umfang der neurowissenschaftlichen Forschung erhöht.
Begegne der Innovation – Begegne EMOTIV
In den letzten Jahren gab es aufregende Entwicklungen in der Deep-Learning- und anderen maschinellen Lernanalysen. Aus diesem Grund wird ein großer, gültiger und qualitativ hochwertiger Datensatz (n=1000+) benötigt, um den Wert dieser Programme zu nutzen. Angesichts der Anforderungen an Signalverarbeitung, Klassifizierung, Validierung und Leistungsevaluation in der EEG-Forschung profitiert der Bereich enorm, wenn diese Ansätze der künstlichen Intelligenz angewendet werden. Um den iterativen Charakter aktueller experimenteller Forschungen in der Neurowissenschaft zu überwinden, insbesondere am komplexeren Ende neurodegenerativer Erkrankungen und Mensch-Maschine-Schnittstellen, wird große Daten benötigt. Bis jetzt war diese Daten nicht erhältlich.
Es gibt zwei Ansätze zur Steigerung der potenziellen Stichprobenpopulation und der anschließend gesammelten Daten:
Entwicklung von Forschungsgrad, tragbarer, kostengünstiger EEG-Hardware, die global eingesetzt werden kann.
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