Pourquoi utiliser l'EEG pour la recherche ?
Mehul Nayak
Mis à jour le
17 févr. 2022
Pourquoi utiliser l'EEG pour la recherche ?
Mehul Nayak
Mis à jour le
17 févr. 2022
Pourquoi utiliser l'EEG pour la recherche ?
Mehul Nayak
Mis à jour le
17 févr. 2022
Imaginez que vous ayez créé une courte vidéo et que vous souhaitiez savoir quelles parties de la vidéo les gens ont trouvées engageantes. En règle générale, il vous suffirait de leur demander. Vous utiliseriez peut-être un sondage. Mais la réponse la plus courante pourrait être « Je ne suis pas tout à fait sûr » ou « Je ne m'en souviens pas ». Mener des recherches sur la perception humaine en utilisant uniquement des mesures subjectives peut être semé d'incertitudes que la mesure des réponses neurophysiologiques peut proposer de surmonter. Les appareils EEG sont particulièrement bien positionnés en tant qu'outils facilement accessibles et rentables qui peuvent enrichir la recherche liée à la perception humaine. En conséquence, ils deviennent rapidement un outil clé en psychologie, en neuromarketing et en BCI.
Qu'est-ce que l'EEG ?
L'électroencéphalographie (EEG) est la mesure de l'activité électrique déclenchée par les cellules cérébrales, appelées neurones. C'est une méthode sûre et non invasive utilisant des électrodes placées sur le cuir chevelu. Les appareils EEG utilisés à cette fin peuvent varier d'appareils commerciaux à canal unique à des systèmes de qualité médicale à 256 canaux. Vous pouvez lire plus de détails sur ce qu'est l'EEG et les différents appareils EEG ici.
Quels sont les avantages de l'EEG ?
Haute résolution temporelle
Grâce à sa haute résolution temporelle, l'EEG est capable de répertorier les processus préconscients.
Le plus grand atout de l'EEG par rapport aux autres méthodes de neuroimagerie est sa résolution temporelle, c'est-à-dire la capacité de mesurer des réponses cérébrales rapides de l'ordre de la milliseconde. D'autres méthodes d'imagerie cérébrale, telles que l'IRMf (imagerie par résonance magnétique fonctionnelle), nécessitent une seconde ou plus après la présentation des stimuli d'intérêt. De plus, les tâches comportementales conçues pour éviter les incertitudes dans les réponses subjectives reposent généralement sur les temps de réaction et les pressions sur des boutons. Celles-ci peuvent prendre jusqu'à une seconde, ce qui est très lent si l'on considère que le cerveau est capable de produire de nombreux processus neurophysiologiques complexes à l'échelle de la milliseconde. Ainsi, en raison de sa haute résolution temporelle, l'EEG est capable de répertorier de façon précise les processus préconscients qui resteraient autrement ignorés avec de simples tâches d'auto-évaluation et basées sur les réponses.
Accessibilité et mobilité
Sciences du sport : Paxton Lynch passe le test de pression avec le casque EEG Emotiv Insight.
Les appareils EEG sont devenus rentables et sans fil, ce qui permet aux chercheurs de mener des recherches sur le terrain plutôt que d'amener les participants dans un laboratoire. Bien que l'EEG et la MEG (magnétoencéphalographie) aient toutes deux une résolution temporelle élevée, l'EEG est l'outil de recherche le plus accessible en raison de son faible coût et de sa mobilité, qui permet d'étudier le comportement humain dans des contextes contrôlés ou naturels. Les méthodes de neuroimagerie alternatives (par exemple, la MEG, l'IRM et la TEP) nécessitent des coûts de maintenance élevés et les participants doivent être amenés à l'hôpital ou dans un laboratoire pour mener ces études. En contraste frappant, presque n'importe quel environnement peut être converti en un « laboratoire » EEG. (Voir la revue de Park et al.¹ sur la façon dont l'EEG mobile peut être utilisé pour améliorer les performances sportives sur le terrain)
Études sur place ou à distance
L'EEG ne doit pas nécessairement être basé en laboratoire avec un seul appareil. Grâce aux progrès des appareils EEG commerciaux et abordables, les utilisateurs à domicile peuvent enregistrer un EEG sur eux-mêmes. La plateforme EmotivLABS permet aux chercheurs de mener leurs expériences en ligne avec les casques Emotiv, qui ont été validés par rapport à des appareils de qualité recherche²'³. Découvrez notre étude EEG pilote en ligne ici ou l'un de nos partenariats où les utilisateurs d'Emotiv ont participé à une étude à domicile pour évaluer un logiciel de présentation ici.
Que pouvons-nous mesurer avec l'EEG ?
Le plus souvent, les chercheurs utilisent soit les amplitudes de tension à des moments clés après l'apparition d'un stimulus (c'est-à-dire les potentiels évoqués, ou PE), soit la quantité d'oscillations (d'ondes cérébrales) dans l'EEG par seconde (c'est-à-dire l'analyse temps-fréquence).
Ces deux domaines nous permettent de répondre à différentes questions de recherche liées au comportement. De plus, avec la progression d'algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique, nous pouvons commencer à décoder les états mentaux en réponse à des stimuli d'intérêt. Par exemple, avec le développement d'algorithmes validés pour l'attention, nous pouvons désormais répondre facilement à des questions telles que « Quelle partie de ma vidéo a le plus capté l'attention ».
Mises en garde à prendre en compte
Il est important de se rappeler que nous ne pouvons pas exactement lire dans les pensées avec l'EEG. Idéalement, les stimuli comparés doivent donc correspondre en tous points, à l'exception de la variable d'intérêt elle-même. Ainsi, une tâche expérimentale bien conçue est la pierre angulaire d'une bonne recherche EEG. Deuxièmement, les appareils EEG peuvent capter les interférences des équipements électriques et les EEG peuvent également être sensibles aux mouvements, ce qui peut introduire des artefacts indésirables dans l'enregistrement. Ainsi, les EEG bruts reflètent des réponses cérébrales globales qui doivent être nettoyées et traitées avant que toute déduction puisse être faite concernant la perception des stimuli.
De plus, l'activité cérébrale au niveau d'une seule électrode enregistre l'activité de l'ensemble du cerveau et son emplacement n'indique pas précisément la source directe de l'activité (par exemple, une activité accrue au niveau d'une électrode frontale ne signifie pas que le lobe frontal a généré cette réponse). Des méthodes telles que la reconstruction de source⁴ de la réponse EEG peuvent être utilisées à cette fin pour déterminer la source au niveau du cuir chevelu. Pour déterminer des sources plus profondes avec plus de certitude, on pourrait envisager des méthodes de neuroimagerie telles que la MEG ou l'IRMf couplées à l'EEG.
L'EEG dans la recherche actuelle
L'EEG est actuellement utilisé d'une multitude de façons, aidant les chercheurs non seulement dans les domaines de la psychologie et de la médecine, mais aussi dans les interfaces cerveau-machine, le neurofeedback et dans la compréhension du comportement des consommateurs dans des domaines tels que le neuromarketing.
Neuroscience médicale ou clinique
L'EEG est principalement utilisé dans les domaines médicaux pour améliorer le diagnostic et le traitement. Par exemple, l'utilisation la plus courante de l'EEG est dans le diagnostic de l'épilepsie et la détection des crises⁵ ainsi que dans les études sur le sommeil pour détecter les anomalies de ce dernier⁶. En psychiatrie et en neurosciences cliniques, l'EEG est actuellement utilisé pour identifier des marqueurs objectifs de troubles qui, autrement, reposent sur des évaluations cliniques subjectives. Des techniques telles que l'EEG quantitatif (EEGq), dans lequel la quantité d'oscillations est calculée et cartographiée sur le cuir chevelu, sont utilisées pour caractériser les changements cérébraux causés par divers troubles psychiatriques⁷. L'apprentissage automatique appliqué à la classification des cerveaux sains par rapport aux cerveaux atteints de troubles ouvre également la voie à des méthodes de diagnostic plus objectives⁸'⁹.
Neuromarketing
La compréhension du comportement des consommateurs est assurément au cœur du neuromarketing. L'utilisation la plus courante de l'EEG dans ce domaine consiste à déterminer les aspects les moins saillants et engageants des publicités¹⁰, produits ou services dans le but de les améliorer.
Emotiv x Neuromarketing - L'avenir du comportement des consommateurs au Luxury Lab de L'Oréal.
Les oscillations EEG sont également utilisées pour identifier s'il existe une mémorisation inconsciente de la marque/du produit¹¹. D'autres utilisations incluent le neuropricing, où des tâches comportementales avec EEG sont utilisées pour trouver des stratégies de prix optimales pour les produits¹².
Emotiv x Neuromarketing - Comment le cerveau réagit à différentes suggestions de prix.
Recherche en neurosciences générales
Ce type de recherche consiste à comprendre comment le cerveau fonctionne (par exemple, comment notre cerveau traite les stimuli visuels ou auditifs) et comment différentes parties du cerveau communiquent entre elles. Il s'agit également de comprendre la relation entre le cerveau et certains troubles (par exemple, le trouble du spectre de l'autisme ou la schizophrénie). Cela englobe de multiples domaines qui incluent les domaines social, affectif, informatique et cognitif.
Interfaces cerveau-machine (BCI)
La recherche en BCI vise à traduire les commandes mentales en une action externe, en intégrant l'EEG à des appareils informatiques. L'utilisation de commandes mentales pour rédiger un document texte, déplacer un fauteuil roulant et même animer des membres prothétiques fait partie des développements actuels en BCI utilisés pour améliorer la qualité de vie des personnes en situation de handicap¹³.
Interfaces cerveau-machine (BCI) - Les superbes créations de John, un garçon de 8 ans atteint de paralysie cérébrale, à voir sur brainpaintbyjohn sur Instagram
Une autre révolution se produit dans l'industrie musicale, où des musiciens/chanteurs utilisent leurs pensées pour créer de la musique (voir notre article connexe ici)
Interfaces cerveau-machine (BCI) - Le casque EPOC d'Emotiv et l'emblématique synthétiseur TONTO forment le duo parfait.
Dans l'ensemble, l'utilisation de l'EEG offre la promesse d'aller au-delà de la compréhension superficielle du comportement humain. Sa rentabilité et sa grande accessibilité en font un outil utile dans de multiples disciplines où des processus allant de l'amélioration de l'expérience utilisateur aux thérapies de pointe peuvent être réalisés en allant plus loin que de simples auto-évaluations subjectives et en décodant le comportement humain de manière objective grâce à l'utilisation de l'EEG.
Interfaces cerveau-machine (BCI) - Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes, pilotant une voiture de F1 à l'aide de commandes mentales
Article rédigé par
Roshini Randeniya, responsable de recherche, Emotiv Research Pty. Ltd
Références
1. 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).
2. 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).
3. 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).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. 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).
9. 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).
10. 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).
11. 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)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
Imaginez que vous ayez créé une courte vidéo et que vous souhaitiez savoir quelles parties de la vidéo les gens ont trouvées engageantes. En règle générale, il vous suffirait de leur demander. Vous utiliseriez peut-être un sondage. Mais la réponse la plus courante pourrait être « Je ne suis pas tout à fait sûr » ou « Je ne m'en souviens pas ». Mener des recherches sur la perception humaine en utilisant uniquement des mesures subjectives peut être semé d'incertitudes que la mesure des réponses neurophysiologiques peut proposer de surmonter. Les appareils EEG sont particulièrement bien positionnés en tant qu'outils facilement accessibles et rentables qui peuvent enrichir la recherche liée à la perception humaine. En conséquence, ils deviennent rapidement un outil clé en psychologie, en neuromarketing et en BCI.
Qu'est-ce que l'EEG ?
L'électroencéphalographie (EEG) est la mesure de l'activité électrique déclenchée par les cellules cérébrales, appelées neurones. C'est une méthode sûre et non invasive utilisant des électrodes placées sur le cuir chevelu. Les appareils EEG utilisés à cette fin peuvent varier d'appareils commerciaux à canal unique à des systèmes de qualité médicale à 256 canaux. Vous pouvez lire plus de détails sur ce qu'est l'EEG et les différents appareils EEG ici.
Quels sont les avantages de l'EEG ?
Haute résolution temporelle
Grâce à sa haute résolution temporelle, l'EEG est capable de répertorier les processus préconscients.
Le plus grand atout de l'EEG par rapport aux autres méthodes de neuroimagerie est sa résolution temporelle, c'est-à-dire la capacité de mesurer des réponses cérébrales rapides de l'ordre de la milliseconde. D'autres méthodes d'imagerie cérébrale, telles que l'IRMf (imagerie par résonance magnétique fonctionnelle), nécessitent une seconde ou plus après la présentation des stimuli d'intérêt. De plus, les tâches comportementales conçues pour éviter les incertitudes dans les réponses subjectives reposent généralement sur les temps de réaction et les pressions sur des boutons. Celles-ci peuvent prendre jusqu'à une seconde, ce qui est très lent si l'on considère que le cerveau est capable de produire de nombreux processus neurophysiologiques complexes à l'échelle de la milliseconde. Ainsi, en raison de sa haute résolution temporelle, l'EEG est capable de répertorier de façon précise les processus préconscients qui resteraient autrement ignorés avec de simples tâches d'auto-évaluation et basées sur les réponses.
Accessibilité et mobilité
Sciences du sport : Paxton Lynch passe le test de pression avec le casque EEG Emotiv Insight.
Les appareils EEG sont devenus rentables et sans fil, ce qui permet aux chercheurs de mener des recherches sur le terrain plutôt que d'amener les participants dans un laboratoire. Bien que l'EEG et la MEG (magnétoencéphalographie) aient toutes deux une résolution temporelle élevée, l'EEG est l'outil de recherche le plus accessible en raison de son faible coût et de sa mobilité, qui permet d'étudier le comportement humain dans des contextes contrôlés ou naturels. Les méthodes de neuroimagerie alternatives (par exemple, la MEG, l'IRM et la TEP) nécessitent des coûts de maintenance élevés et les participants doivent être amenés à l'hôpital ou dans un laboratoire pour mener ces études. En contraste frappant, presque n'importe quel environnement peut être converti en un « laboratoire » EEG. (Voir la revue de Park et al.¹ sur la façon dont l'EEG mobile peut être utilisé pour améliorer les performances sportives sur le terrain)
Études sur place ou à distance
L'EEG ne doit pas nécessairement être basé en laboratoire avec un seul appareil. Grâce aux progrès des appareils EEG commerciaux et abordables, les utilisateurs à domicile peuvent enregistrer un EEG sur eux-mêmes. La plateforme EmotivLABS permet aux chercheurs de mener leurs expériences en ligne avec les casques Emotiv, qui ont été validés par rapport à des appareils de qualité recherche²'³. Découvrez notre étude EEG pilote en ligne ici ou l'un de nos partenariats où les utilisateurs d'Emotiv ont participé à une étude à domicile pour évaluer un logiciel de présentation ici.
Que pouvons-nous mesurer avec l'EEG ?
Le plus souvent, les chercheurs utilisent soit les amplitudes de tension à des moments clés après l'apparition d'un stimulus (c'est-à-dire les potentiels évoqués, ou PE), soit la quantité d'oscillations (d'ondes cérébrales) dans l'EEG par seconde (c'est-à-dire l'analyse temps-fréquence).
Ces deux domaines nous permettent de répondre à différentes questions de recherche liées au comportement. De plus, avec la progression d'algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique, nous pouvons commencer à décoder les états mentaux en réponse à des stimuli d'intérêt. Par exemple, avec le développement d'algorithmes validés pour l'attention, nous pouvons désormais répondre facilement à des questions telles que « Quelle partie de ma vidéo a le plus capté l'attention ».
Mises en garde à prendre en compte
Il est important de se rappeler que nous ne pouvons pas exactement lire dans les pensées avec l'EEG. Idéalement, les stimuli comparés doivent donc correspondre en tous points, à l'exception de la variable d'intérêt elle-même. Ainsi, une tâche expérimentale bien conçue est la pierre angulaire d'une bonne recherche EEG. Deuxièmement, les appareils EEG peuvent capter les interférences des équipements électriques et les EEG peuvent également être sensibles aux mouvements, ce qui peut introduire des artefacts indésirables dans l'enregistrement. Ainsi, les EEG bruts reflètent des réponses cérébrales globales qui doivent être nettoyées et traitées avant que toute déduction puisse être faite concernant la perception des stimuli.
De plus, l'activité cérébrale au niveau d'une seule électrode enregistre l'activité de l'ensemble du cerveau et son emplacement n'indique pas précisément la source directe de l'activité (par exemple, une activité accrue au niveau d'une électrode frontale ne signifie pas que le lobe frontal a généré cette réponse). Des méthodes telles que la reconstruction de source⁴ de la réponse EEG peuvent être utilisées à cette fin pour déterminer la source au niveau du cuir chevelu. Pour déterminer des sources plus profondes avec plus de certitude, on pourrait envisager des méthodes de neuroimagerie telles que la MEG ou l'IRMf couplées à l'EEG.
L'EEG dans la recherche actuelle
L'EEG est actuellement utilisé d'une multitude de façons, aidant les chercheurs non seulement dans les domaines de la psychologie et de la médecine, mais aussi dans les interfaces cerveau-machine, le neurofeedback et dans la compréhension du comportement des consommateurs dans des domaines tels que le neuromarketing.
Neuroscience médicale ou clinique
L'EEG est principalement utilisé dans les domaines médicaux pour améliorer le diagnostic et le traitement. Par exemple, l'utilisation la plus courante de l'EEG est dans le diagnostic de l'épilepsie et la détection des crises⁵ ainsi que dans les études sur le sommeil pour détecter les anomalies de ce dernier⁶. En psychiatrie et en neurosciences cliniques, l'EEG est actuellement utilisé pour identifier des marqueurs objectifs de troubles qui, autrement, reposent sur des évaluations cliniques subjectives. Des techniques telles que l'EEG quantitatif (EEGq), dans lequel la quantité d'oscillations est calculée et cartographiée sur le cuir chevelu, sont utilisées pour caractériser les changements cérébraux causés par divers troubles psychiatriques⁷. L'apprentissage automatique appliqué à la classification des cerveaux sains par rapport aux cerveaux atteints de troubles ouvre également la voie à des méthodes de diagnostic plus objectives⁸'⁹.
Neuromarketing
La compréhension du comportement des consommateurs est assurément au cœur du neuromarketing. L'utilisation la plus courante de l'EEG dans ce domaine consiste à déterminer les aspects les moins saillants et engageants des publicités¹⁰, produits ou services dans le but de les améliorer.
Emotiv x Neuromarketing - L'avenir du comportement des consommateurs au Luxury Lab de L'Oréal.
Les oscillations EEG sont également utilisées pour identifier s'il existe une mémorisation inconsciente de la marque/du produit¹¹. D'autres utilisations incluent le neuropricing, où des tâches comportementales avec EEG sont utilisées pour trouver des stratégies de prix optimales pour les produits¹².
Emotiv x Neuromarketing - Comment le cerveau réagit à différentes suggestions de prix.
Recherche en neurosciences générales
Ce type de recherche consiste à comprendre comment le cerveau fonctionne (par exemple, comment notre cerveau traite les stimuli visuels ou auditifs) et comment différentes parties du cerveau communiquent entre elles. Il s'agit également de comprendre la relation entre le cerveau et certains troubles (par exemple, le trouble du spectre de l'autisme ou la schizophrénie). Cela englobe de multiples domaines qui incluent les domaines social, affectif, informatique et cognitif.
Interfaces cerveau-machine (BCI)
La recherche en BCI vise à traduire les commandes mentales en une action externe, en intégrant l'EEG à des appareils informatiques. L'utilisation de commandes mentales pour rédiger un document texte, déplacer un fauteuil roulant et même animer des membres prothétiques fait partie des développements actuels en BCI utilisés pour améliorer la qualité de vie des personnes en situation de handicap¹³.
Interfaces cerveau-machine (BCI) - Les superbes créations de John, un garçon de 8 ans atteint de paralysie cérébrale, à voir sur brainpaintbyjohn sur Instagram
Une autre révolution se produit dans l'industrie musicale, où des musiciens/chanteurs utilisent leurs pensées pour créer de la musique (voir notre article connexe ici)
Interfaces cerveau-machine (BCI) - Le casque EPOC d'Emotiv et l'emblématique synthétiseur TONTO forment le duo parfait.
Dans l'ensemble, l'utilisation de l'EEG offre la promesse d'aller au-delà de la compréhension superficielle du comportement humain. Sa rentabilité et sa grande accessibilité en font un outil utile dans de multiples disciplines où des processus allant de l'amélioration de l'expérience utilisateur aux thérapies de pointe peuvent être réalisés en allant plus loin que de simples auto-évaluations subjectives et en décodant le comportement humain de manière objective grâce à l'utilisation de l'EEG.
Interfaces cerveau-machine (BCI) - Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes, pilotant une voiture de F1 à l'aide de commandes mentales
Article rédigé par
Roshini Randeniya, responsable de recherche, Emotiv Research Pty. Ltd
Références
1. 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).
2. 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).
3. 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).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. 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).
9. 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).
10. 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).
11. 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)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
Imaginez que vous ayez créé une courte vidéo et que vous souhaitiez savoir quelles parties de la vidéo les gens ont trouvées engageantes. En règle générale, il vous suffirait de leur demander. Vous utiliseriez peut-être un sondage. Mais la réponse la plus courante pourrait être « Je ne suis pas tout à fait sûr » ou « Je ne m'en souviens pas ». Mener des recherches sur la perception humaine en utilisant uniquement des mesures subjectives peut être semé d'incertitudes que la mesure des réponses neurophysiologiques peut proposer de surmonter. Les appareils EEG sont particulièrement bien positionnés en tant qu'outils facilement accessibles et rentables qui peuvent enrichir la recherche liée à la perception humaine. En conséquence, ils deviennent rapidement un outil clé en psychologie, en neuromarketing et en BCI.
Qu'est-ce que l'EEG ?
L'électroencéphalographie (EEG) est la mesure de l'activité électrique déclenchée par les cellules cérébrales, appelées neurones. C'est une méthode sûre et non invasive utilisant des électrodes placées sur le cuir chevelu. Les appareils EEG utilisés à cette fin peuvent varier d'appareils commerciaux à canal unique à des systèmes de qualité médicale à 256 canaux. Vous pouvez lire plus de détails sur ce qu'est l'EEG et les différents appareils EEG ici.
Quels sont les avantages de l'EEG ?
Haute résolution temporelle
Grâce à sa haute résolution temporelle, l'EEG est capable de répertorier les processus préconscients.
Le plus grand atout de l'EEG par rapport aux autres méthodes de neuroimagerie est sa résolution temporelle, c'est-à-dire la capacité de mesurer des réponses cérébrales rapides de l'ordre de la milliseconde. D'autres méthodes d'imagerie cérébrale, telles que l'IRMf (imagerie par résonance magnétique fonctionnelle), nécessitent une seconde ou plus après la présentation des stimuli d'intérêt. De plus, les tâches comportementales conçues pour éviter les incertitudes dans les réponses subjectives reposent généralement sur les temps de réaction et les pressions sur des boutons. Celles-ci peuvent prendre jusqu'à une seconde, ce qui est très lent si l'on considère que le cerveau est capable de produire de nombreux processus neurophysiologiques complexes à l'échelle de la milliseconde. Ainsi, en raison de sa haute résolution temporelle, l'EEG est capable de répertorier de façon précise les processus préconscients qui resteraient autrement ignorés avec de simples tâches d'auto-évaluation et basées sur les réponses.
Accessibilité et mobilité
Sciences du sport : Paxton Lynch passe le test de pression avec le casque EEG Emotiv Insight.
Les appareils EEG sont devenus rentables et sans fil, ce qui permet aux chercheurs de mener des recherches sur le terrain plutôt que d'amener les participants dans un laboratoire. Bien que l'EEG et la MEG (magnétoencéphalographie) aient toutes deux une résolution temporelle élevée, l'EEG est l'outil de recherche le plus accessible en raison de son faible coût et de sa mobilité, qui permet d'étudier le comportement humain dans des contextes contrôlés ou naturels. Les méthodes de neuroimagerie alternatives (par exemple, la MEG, l'IRM et la TEP) nécessitent des coûts de maintenance élevés et les participants doivent être amenés à l'hôpital ou dans un laboratoire pour mener ces études. En contraste frappant, presque n'importe quel environnement peut être converti en un « laboratoire » EEG. (Voir la revue de Park et al.¹ sur la façon dont l'EEG mobile peut être utilisé pour améliorer les performances sportives sur le terrain)
Études sur place ou à distance
L'EEG ne doit pas nécessairement être basé en laboratoire avec un seul appareil. Grâce aux progrès des appareils EEG commerciaux et abordables, les utilisateurs à domicile peuvent enregistrer un EEG sur eux-mêmes. La plateforme EmotivLABS permet aux chercheurs de mener leurs expériences en ligne avec les casques Emotiv, qui ont été validés par rapport à des appareils de qualité recherche²'³. Découvrez notre étude EEG pilote en ligne ici ou l'un de nos partenariats où les utilisateurs d'Emotiv ont participé à une étude à domicile pour évaluer un logiciel de présentation ici.
Que pouvons-nous mesurer avec l'EEG ?
Le plus souvent, les chercheurs utilisent soit les amplitudes de tension à des moments clés après l'apparition d'un stimulus (c'est-à-dire les potentiels évoqués, ou PE), soit la quantité d'oscillations (d'ondes cérébrales) dans l'EEG par seconde (c'est-à-dire l'analyse temps-fréquence).
Ces deux domaines nous permettent de répondre à différentes questions de recherche liées au comportement. De plus, avec la progression d'algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique, nous pouvons commencer à décoder les états mentaux en réponse à des stimuli d'intérêt. Par exemple, avec le développement d'algorithmes validés pour l'attention, nous pouvons désormais répondre facilement à des questions telles que « Quelle partie de ma vidéo a le plus capté l'attention ».
Mises en garde à prendre en compte
Il est important de se rappeler que nous ne pouvons pas exactement lire dans les pensées avec l'EEG. Idéalement, les stimuli comparés doivent donc correspondre en tous points, à l'exception de la variable d'intérêt elle-même. Ainsi, une tâche expérimentale bien conçue est la pierre angulaire d'une bonne recherche EEG. Deuxièmement, les appareils EEG peuvent capter les interférences des équipements électriques et les EEG peuvent également être sensibles aux mouvements, ce qui peut introduire des artefacts indésirables dans l'enregistrement. Ainsi, les EEG bruts reflètent des réponses cérébrales globales qui doivent être nettoyées et traitées avant que toute déduction puisse être faite concernant la perception des stimuli.
De plus, l'activité cérébrale au niveau d'une seule électrode enregistre l'activité de l'ensemble du cerveau et son emplacement n'indique pas précisément la source directe de l'activité (par exemple, une activité accrue au niveau d'une électrode frontale ne signifie pas que le lobe frontal a généré cette réponse). Des méthodes telles que la reconstruction de source⁴ de la réponse EEG peuvent être utilisées à cette fin pour déterminer la source au niveau du cuir chevelu. Pour déterminer des sources plus profondes avec plus de certitude, on pourrait envisager des méthodes de neuroimagerie telles que la MEG ou l'IRMf couplées à l'EEG.
L'EEG dans la recherche actuelle
L'EEG est actuellement utilisé d'une multitude de façons, aidant les chercheurs non seulement dans les domaines de la psychologie et de la médecine, mais aussi dans les interfaces cerveau-machine, le neurofeedback et dans la compréhension du comportement des consommateurs dans des domaines tels que le neuromarketing.
Neuroscience médicale ou clinique
L'EEG est principalement utilisé dans les domaines médicaux pour améliorer le diagnostic et le traitement. Par exemple, l'utilisation la plus courante de l'EEG est dans le diagnostic de l'épilepsie et la détection des crises⁵ ainsi que dans les études sur le sommeil pour détecter les anomalies de ce dernier⁶. En psychiatrie et en neurosciences cliniques, l'EEG est actuellement utilisé pour identifier des marqueurs objectifs de troubles qui, autrement, reposent sur des évaluations cliniques subjectives. Des techniques telles que l'EEG quantitatif (EEGq), dans lequel la quantité d'oscillations est calculée et cartographiée sur le cuir chevelu, sont utilisées pour caractériser les changements cérébraux causés par divers troubles psychiatriques⁷. L'apprentissage automatique appliqué à la classification des cerveaux sains par rapport aux cerveaux atteints de troubles ouvre également la voie à des méthodes de diagnostic plus objectives⁸'⁹.
Neuromarketing
La compréhension du comportement des consommateurs est assurément au cœur du neuromarketing. L'utilisation la plus courante de l'EEG dans ce domaine consiste à déterminer les aspects les moins saillants et engageants des publicités¹⁰, produits ou services dans le but de les améliorer.
Emotiv x Neuromarketing - L'avenir du comportement des consommateurs au Luxury Lab de L'Oréal.
Les oscillations EEG sont également utilisées pour identifier s'il existe une mémorisation inconsciente de la marque/du produit¹¹. D'autres utilisations incluent le neuropricing, où des tâches comportementales avec EEG sont utilisées pour trouver des stratégies de prix optimales pour les produits¹².
Emotiv x Neuromarketing - Comment le cerveau réagit à différentes suggestions de prix.
Recherche en neurosciences générales
Ce type de recherche consiste à comprendre comment le cerveau fonctionne (par exemple, comment notre cerveau traite les stimuli visuels ou auditifs) et comment différentes parties du cerveau communiquent entre elles. Il s'agit également de comprendre la relation entre le cerveau et certains troubles (par exemple, le trouble du spectre de l'autisme ou la schizophrénie). Cela englobe de multiples domaines qui incluent les domaines social, affectif, informatique et cognitif.
Interfaces cerveau-machine (BCI)
La recherche en BCI vise à traduire les commandes mentales en une action externe, en intégrant l'EEG à des appareils informatiques. L'utilisation de commandes mentales pour rédiger un document texte, déplacer un fauteuil roulant et même animer des membres prothétiques fait partie des développements actuels en BCI utilisés pour améliorer la qualité de vie des personnes en situation de handicap¹³.
Interfaces cerveau-machine (BCI) - Les superbes créations de John, un garçon de 8 ans atteint de paralysie cérébrale, à voir sur brainpaintbyjohn sur Instagram
Une autre révolution se produit dans l'industrie musicale, où des musiciens/chanteurs utilisent leurs pensées pour créer de la musique (voir notre article connexe ici)
Interfaces cerveau-machine (BCI) - Le casque EPOC d'Emotiv et l'emblématique synthétiseur TONTO forment le duo parfait.
Dans l'ensemble, l'utilisation de l'EEG offre la promesse d'aller au-delà de la compréhension superficielle du comportement humain. Sa rentabilité et sa grande accessibilité en font un outil utile dans de multiples disciplines où des processus allant de l'amélioration de l'expérience utilisateur aux thérapies de pointe peuvent être réalisés en allant plus loin que de simples auto-évaluations subjectives et en décodant le comportement humain de manière objective grâce à l'utilisation de l'EEG.
Interfaces cerveau-machine (BCI) - Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes, pilotant une voiture de F1 à l'aide de commandes mentales
Article rédigé par
Roshini Randeniya, responsable de recherche, Emotiv Research Pty. Ltd
Références
1. 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).
2. 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).
3. 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).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. 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).
9. 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).
10. 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).
11. 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)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
Continuez à lire