ईईजी (EEG) अनुसंधान में 2 मुख्य चुनौतियाँ
मेहुल नायक
अद्यतन किया गया
31 जन॰ 2023
ईईजी (EEG) अनुसंधान में 2 मुख्य चुनौतियाँ
मेहुल नायक
अद्यतन किया गया
31 जन॰ 2023
ईईजी (EEG) अनुसंधान में 2 मुख्य चुनौतियाँ
मेहुल नायक
अद्यतन किया गया
31 जन॰ 2023
समकालीन EEG अनुसंधान और विश्लेषण में क्या चुनौतियाँ हैं?
1925 में, जर्मन मनोचिकित्सक हैंस बर्गर ने मानव का पहला इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) रिकॉर्ड किया था। तब से, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस और गणना की तकनीक में सुधार हो रहा है।
यह पोस्ट EEG अनुसंधान में दो मुख्य चुनौतियों की पड़ताल करती है, जो हैं:
पारंपरिक शैक्षणिक EEG अनुसंधान की तार्किक जटिलता, और
EEG हार्डवेयर में नवाचार।
पारंपरिक शैक्षणिक EEG अनुसंधान की तार्किक जटिलता
विशिष्ट, कम वित्त पोषित, क्षेत्रीय रूप से प्रतिबंधित विषय आबादी
आइए सबसे पहले इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) अनुसंधान को समझें। EEG अनुसंधान और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान पद्धति में विषय के सिर की सतह पर उद्देश्यपूर्ण ढंग से रखे गए, गैर-आक्रामक इलेक्ट्रोड का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करना शामिल है। प्रयोगात्मक डिज़ाइन का उपयोग करके जिसमें विभिन्न उत्तेजनाओं का जोखिम शामिल होता है, मस्तिष्क संकेतों में परिवर्तनों का विश्लेषण किया जा सकता है और डेटा का अनुमान लगाया जा सकता है।
तालिका 1 EEG तकनीक के साथ किए जाने वाले अध्ययनों और गतिविधियों के प्रकारों का अवलोकन प्रदान करती है। इस परिचयात्मक मार्गदर्शिका को भी EEG इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी के बारे में पढ़ना न भूलें।
तालिका 1: इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) अध्ययन के प्रकार (Williams et al., 2020 से अपनाया गया)
मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) | ये अध्ययन मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन की जांच करते हैं और उन्हें सक्षम बनाते हैं, जैसे कि हाथ या व्हीलचेयर को नियंत्रित करना या विकलांग रोगियों में संचार को सक्षम करना। |
क्लिनिकल | ये अध्ययन नैदानिक और चिकित्सीय अनुप्रयोगों के लिए EEG का उपयोग करते हैं। जिसमें मिर्गी के दौरों का पता लगाना या संज्ञानात्मक चिकित्सा में न्यूरोफीडबैक का उपयोग शामिल है। |
प्रायोगिक अनुसंधान | ये अध्ययन कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस प्रश्न या परिकल्पना का उत्तर देने के लिए इलेक्ट्रोग्राम डेटा एकत्र करते हैं। |
यद्यपि EEG को एक प्रभावी अनुसंधान उपकरण के रूप में व्यापक रूप से अपनाया गया है, लेकिन इसकी तार्किकता चुनौतीपूर्ण हो सकती है। अधिकांश फंडिंग एजेंसियां क्लिनिकल, ट्रांसलेशनल या एप्लाइड रिसर्च के लिए फंडिंग प्रदान करती हैं। हालाँकि, बुनियादी प्रायोगिक अनुसंधान के लिए फंडिंग कम है। कम फंडिंग प्रतिभागियों की भर्ती और ठोस प्रयोगात्मक अनुसंधान के संचालन की तार्किक कठिनाई को बढ़ा सकती है, जिसके परिणामस्वरूप छोटे नमूने का आकार हो सकता है। ये छोटे नमूने के आकार आसानी से एक प्रतिबंधित भौगोलिक क्षेत्र से चुने जाते हैं।
इस घटना को WEIRD समस्या के रूप में जाना जाता है। यह पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, अमीर और लोकतांत्रिक व्यक्तियों को संदर्भित करता है जो विशिष्ट अनुसंधान नमूनों का हिस्सा हैं। ये नमूना आबादी विशेष रूप से समावेशी नहीं हैं क्योंकि इनमें से अधिकांश व्यक्ति कॉलेज परिसरों से आते हैं। यह WEIRD जनसांख्यिकी वास्तविक दुनिया की विविधता या अद्वितीय संज्ञानात्मक और भावनात्मक विशेषताओं को नहीं दर्शाती है जो हमें मानव बनाती हैं।
सामूहिक रूप से, यह स्थिति प्रयोगों के व्यावहारिक महत्व और सामान्यीकरण को सीमित करती है। इस वजह से, इन अध्ययनों के निष्कर्षों को सभी मानव संज्ञान (यानी, मानसिक कार्यभार, समस्या-समाधान, आदि) के बारे में नए विचारों पर लागू करना मुश्किल है।
EEG हार्डवेयर में नवाचार
अनुसंधान-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले उपकरण विश्व स्तर पर उपलब्ध हैं
EEG उपकरण
पिछले कुछ वर्षों में, शोधकर्ताओं ने पोर्टेबल EEG उपकरणों के साथ न्यूरोसाइंस अनुसंधान में पारंपरिक बाधाओं को तोड़ दिया है। मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI), ब्रेन-मशीन इंटरफेस (BMI), या ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरफेस (HCI) ठीक यही करते हैं। वे संज्ञानात्मक या भावनात्मक अवस्थाओं को चित्रित करने और उनकी पहचान करने के लिए EEG संकेतों का उपयोग करते हैं। BCI तेजी से विकसित हो रहा है ताकि यह बदला जा सके कि मनुष्य पर्यावरण के साथ कैसे बातचीत करते हैं। यह हार्डवेयर लघुकरण में प्रगति और डेटा-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम में सुधार से प्रेरित है। ये प्रणालियाँ मनुष्यों को न्यूरोफीडबैक के माध्यम से खुद को बेहतर बनाने के लिए सशक्त बनाती हैं और लोगों को शारीरिक हस्तक्षेप के बिना अपने परिवेश के साथ बातचीत करने के लिए प्रोत्साहित करती हैं।
EEG उपकरणों का भविष्य
कम से कम पिछले दशक से, EEG हार्डवेयर में सामान्य प्रवृत्ति इन उपकरणों को छोटा, वायरलेस, पोर्टेबल और कम लागत वाला बनाने की रही है।
चित्र 1: Emotiv का EPOC हेडसेट
चित्र 2: Emotiv का EPOC Flex हेडसेट
हालाँकि, जिसे कभी एक महंगे, समर्पित लैब की आवश्यकता होती थी, उसे एक पोर्टेबल, कम लागत वाले सिस्टम में स्थानांतरित करना बिना चिंता के नहीं आया है। कुछ वैज्ञानिकों को EEG हेडसेट की वैधता, गुणवत्ता या व्यावहारिकता के बारे में चिंताएं रही हैं। इसकी जांच करने के लिए, शोधकर्ताओं ने कई सत्यापन अध्ययन किए हैं जो इन प्रणालियों की वैज्ञानिक उपयोगिता को प्रदर्शित करते हैं।
EEG हेडसेट्स की कम लागत और पोर्टेबिलिटी ने अनुसंधान प्रश्नों का एक विस्तृत दायरा भी खोल दिया है जिसका उत्तर अब इन सीटू में दिया जा सकता है। यानी, वास्तविक दुनिया की स्थितियों में किसी विषय की मस्तिष्क तरंगों को मापा जा सकता है, जबकि पुराने हार्डवेयर में गतिशीलता न्यूनतम होती है। आंदोलन या खेल मनोविज्ञान में, यह एक स्मारकीय परिवर्तन है।
एक ऐसे अनुसंधान समूह की कल्पना करें जो कॉलेज के छात्रों के विशेष रूप से नमूने वाले सेट में प्रतिक्रिया समय की जांच कर रहा है जो खेल खेलते हैं। वे पूछते हैं कि क्या सॉकर गोलकीपरों का गेंद के प्रति अन्य साथियों की तुलना में तेज प्रतिक्रिया समय होता है। विरासत अनुसंधान प्रतिमान में, इन विषयों को प्रयोगशाला में आना होगा, तारों से जुड़ना होगा, एक भौतिक स्क्रीन पर एक कार्य करना होगा, और हार्डवेयर बटन या कीस्ट्रोक्स के साथ रिपोर्ट करना होगा। नए EEG उपकरणों के साथ, इसी प्रश्न को अब वास्तव में सॉकर मैदान पर रहते हुए लागू और मापा जा सकता है।
कुल मिलाकर, EEG हार्डवेयर में इन नवाचारों ने प्रयोगशाला के बाहर व्यावहारिक अनुप्रयोगों को खोल दिया है। इस तरह, उन्होंने न्यूरोसाइंस अनुसंधान की क्षमता और दायरे को बढ़ा दिया है।
नवाचार से मिलें – Emotiv से मिलें
पिछले कुछ वर्षों में डीप-लर्निंग और अन्य मशीन-लर्निंग विश्लेषणों में रोमांचक विकास हुए हैं। इस कारण से, इन कार्यक्रमों के मूल्य का लाभ उठाने के लिए एक बड़ा, वैध और गुणवत्तापूर्ण डेटा सेट (n=1000+) आवश्यक है। EEG अनुसंधान में सिग्नल-प्रोसेसिंग, वर्गीकरण, सत्यापन और प्रदर्शन मूल्यांकन आवश्यकताओं को देखते हुए, यदि ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोण लागू किए जाते हैं तो इस क्षेत्र को भारी लाभ होता है। न्यूरोसाइंस में वर्तमान प्रयोगात्मक अनुसंधान की पुनरावृत्तीय प्रकृति को दूर करने के लिए बड़े डेटा की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस के अधिक जटिल छोर पर। अब तक, वह डेटा अनुपलब्ध रहा है।
संभावित नमूना आबादी और उसके बाद एकत्र किए जाने वाले
डेटा को बढ़ाने के दो दृष्टिकोण हैं:
अनुसंधान-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले EEG हार्डवेयर का विकास करना जिसका उपयोग विश्व स्तर पर किया जा सके।
डेटा संग्रह, सत्यापन और स्वचालित विश्लेषण तकनीकों में सुधार करना।
चुनौतियों को समाप्त करें, बदलावों के साथ बढ़ें। Emotiv चुनें
पिछले दशक में Emotiv के EEG नवाचारों की समीक्षा
न्यूरोसाइंस अनुसंधान और नैदानिक सेटिंग्स में EEG उपकरणों का उपयोग लगातार बढ़ रहा है (चित्र 3 देखें)। पिछले दशक से, Emotiv ने इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए दुनिया में किसी के लिए भी सुलभ गुणवत्ता नियंत्रण के साथ अनुसंधान-ग्रेड, वायरलेस, पोर्टेबल और उपयोग में आसान EEG उपकरण विकसित किए हैं।
चित्र 3 – न्यूरोसाइंस सूचना ढांचा के माध्यम से “EEG” वाले प्रकाशनों की संख्या (1940 – 2021)
हार्डवेयर विकास
इसके अतिरिक्त, EEG हार्डवेयर गीले इलेक्ट्रोड से सूखे इलेक्ट्रोड में विकसित हुआ है। गीले इलेक्ट्रोड फिट करने में समय लेने वाले होते हैं, पहनने में असहज होते हैं, और गतिशीलता को सीमित करते हैं। सूखे या हाइब्रिड इलेक्ट्रोड वाले हेडसेट जल्दी काम करते हैं, पोर्टेबल होते हैं, और निर्माण और संचालन के लिए काफी सस्ते होते हैं। ये तकनीकी प्रगति हमें न्यूरोलॉजिकल अनुसंधान में सफलताओं के करीब ला रही हैं, लेकिन हम अभी भी पूरी तरह से वहां नहीं पहुंचे हैं।
विविध नमूना सेट सुनिश्चित करें
Emotiv आपके अध्ययनों की विविधता को बढ़ाने में आपकी मदद कर सकता है। Emotiv EEG हेडसेट्स की EPOC लाइन एक दशक से अधिक समय से है और दुनिया भर के अनुसंधान संस्थानों द्वारा स्वतंत्र रूप से मान्य की गई है। उनका उपयोग रोबोटिक अंगों और व्हीलचेयर को नियंत्रित करने, सुरक्षा प्रणालियों में बायोमेट्रिक उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण, और संज्ञानात्मक और भावनात्मक मानसिक अवस्थाओं की पहचान करने सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में किया गया है।
वैश्विक उपयोग और कम वित्तीय बाधा के लिए Emotiv की क्षमता सीमित संसाधनों वाले लोगों के लिए अनुसंधान की सुविधा प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, परमेश्वरन और त्यागराजन ने भारत में ग्रामीण और शहरी सेटिंग्स में Emotiv EEG उपकरणों का उपयोग करके सामाजिक-आर्थिक स्थिति, तकनीक के संपर्क और यात्रा के अनुभव से जुड़े EEG हस्ताक्षरों में अंतर प्रदर्शित किया।
समकालीन EEG अनुसंधान और विश्लेषण में क्या चुनौतियाँ हैं?
1925 में, जर्मन मनोचिकित्सक हैंस बर्गर ने मानव का पहला इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) रिकॉर्ड किया था। तब से, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस और गणना की तकनीक में सुधार हो रहा है।
यह पोस्ट EEG अनुसंधान में दो मुख्य चुनौतियों की पड़ताल करती है, जो हैं:
पारंपरिक शैक्षणिक EEG अनुसंधान की तार्किक जटिलता, और
EEG हार्डवेयर में नवाचार।
पारंपरिक शैक्षणिक EEG अनुसंधान की तार्किक जटिलता
विशिष्ट, कम वित्त पोषित, क्षेत्रीय रूप से प्रतिबंधित विषय आबादी
आइए सबसे पहले इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) अनुसंधान को समझें। EEG अनुसंधान और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान पद्धति में विषय के सिर की सतह पर उद्देश्यपूर्ण ढंग से रखे गए, गैर-आक्रामक इलेक्ट्रोड का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करना शामिल है। प्रयोगात्मक डिज़ाइन का उपयोग करके जिसमें विभिन्न उत्तेजनाओं का जोखिम शामिल होता है, मस्तिष्क संकेतों में परिवर्तनों का विश्लेषण किया जा सकता है और डेटा का अनुमान लगाया जा सकता है।
तालिका 1 EEG तकनीक के साथ किए जाने वाले अध्ययनों और गतिविधियों के प्रकारों का अवलोकन प्रदान करती है। इस परिचयात्मक मार्गदर्शिका को भी EEG इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी के बारे में पढ़ना न भूलें।
तालिका 1: इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) अध्ययन के प्रकार (Williams et al., 2020 से अपनाया गया)
मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) | ये अध्ययन मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन की जांच करते हैं और उन्हें सक्षम बनाते हैं, जैसे कि हाथ या व्हीलचेयर को नियंत्रित करना या विकलांग रोगियों में संचार को सक्षम करना। |
क्लिनिकल | ये अध्ययन नैदानिक और चिकित्सीय अनुप्रयोगों के लिए EEG का उपयोग करते हैं। जिसमें मिर्गी के दौरों का पता लगाना या संज्ञानात्मक चिकित्सा में न्यूरोफीडबैक का उपयोग शामिल है। |
प्रायोगिक अनुसंधान | ये अध्ययन कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस प्रश्न या परिकल्पना का उत्तर देने के लिए इलेक्ट्रोग्राम डेटा एकत्र करते हैं। |
यद्यपि EEG को एक प्रभावी अनुसंधान उपकरण के रूप में व्यापक रूप से अपनाया गया है, लेकिन इसकी तार्किकता चुनौतीपूर्ण हो सकती है। अधिकांश फंडिंग एजेंसियां क्लिनिकल, ट्रांसलेशनल या एप्लाइड रिसर्च के लिए फंडिंग प्रदान करती हैं। हालाँकि, बुनियादी प्रायोगिक अनुसंधान के लिए फंडिंग कम है। कम फंडिंग प्रतिभागियों की भर्ती और ठोस प्रयोगात्मक अनुसंधान के संचालन की तार्किक कठिनाई को बढ़ा सकती है, जिसके परिणामस्वरूप छोटे नमूने का आकार हो सकता है। ये छोटे नमूने के आकार आसानी से एक प्रतिबंधित भौगोलिक क्षेत्र से चुने जाते हैं।
इस घटना को WEIRD समस्या के रूप में जाना जाता है। यह पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, अमीर और लोकतांत्रिक व्यक्तियों को संदर्भित करता है जो विशिष्ट अनुसंधान नमूनों का हिस्सा हैं। ये नमूना आबादी विशेष रूप से समावेशी नहीं हैं क्योंकि इनमें से अधिकांश व्यक्ति कॉलेज परिसरों से आते हैं। यह WEIRD जनसांख्यिकी वास्तविक दुनिया की विविधता या अद्वितीय संज्ञानात्मक और भावनात्मक विशेषताओं को नहीं दर्शाती है जो हमें मानव बनाती हैं।
सामूहिक रूप से, यह स्थिति प्रयोगों के व्यावहारिक महत्व और सामान्यीकरण को सीमित करती है। इस वजह से, इन अध्ययनों के निष्कर्षों को सभी मानव संज्ञान (यानी, मानसिक कार्यभार, समस्या-समाधान, आदि) के बारे में नए विचारों पर लागू करना मुश्किल है।
EEG हार्डवेयर में नवाचार
अनुसंधान-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले उपकरण विश्व स्तर पर उपलब्ध हैं
EEG उपकरण
पिछले कुछ वर्षों में, शोधकर्ताओं ने पोर्टेबल EEG उपकरणों के साथ न्यूरोसाइंस अनुसंधान में पारंपरिक बाधाओं को तोड़ दिया है। मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI), ब्रेन-मशीन इंटरफेस (BMI), या ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरफेस (HCI) ठीक यही करते हैं। वे संज्ञानात्मक या भावनात्मक अवस्थाओं को चित्रित करने और उनकी पहचान करने के लिए EEG संकेतों का उपयोग करते हैं। BCI तेजी से विकसित हो रहा है ताकि यह बदला जा सके कि मनुष्य पर्यावरण के साथ कैसे बातचीत करते हैं। यह हार्डवेयर लघुकरण में प्रगति और डेटा-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम में सुधार से प्रेरित है। ये प्रणालियाँ मनुष्यों को न्यूरोफीडबैक के माध्यम से खुद को बेहतर बनाने के लिए सशक्त बनाती हैं और लोगों को शारीरिक हस्तक्षेप के बिना अपने परिवेश के साथ बातचीत करने के लिए प्रोत्साहित करती हैं।
EEG उपकरणों का भविष्य
कम से कम पिछले दशक से, EEG हार्डवेयर में सामान्य प्रवृत्ति इन उपकरणों को छोटा, वायरलेस, पोर्टेबल और कम लागत वाला बनाने की रही है।
चित्र 1: Emotiv का EPOC हेडसेट
चित्र 2: Emotiv का EPOC Flex हेडसेट
हालाँकि, जिसे कभी एक महंगे, समर्पित लैब की आवश्यकता होती थी, उसे एक पोर्टेबल, कम लागत वाले सिस्टम में स्थानांतरित करना बिना चिंता के नहीं आया है। कुछ वैज्ञानिकों को EEG हेडसेट की वैधता, गुणवत्ता या व्यावहारिकता के बारे में चिंताएं रही हैं। इसकी जांच करने के लिए, शोधकर्ताओं ने कई सत्यापन अध्ययन किए हैं जो इन प्रणालियों की वैज्ञानिक उपयोगिता को प्रदर्शित करते हैं।
EEG हेडसेट्स की कम लागत और पोर्टेबिलिटी ने अनुसंधान प्रश्नों का एक विस्तृत दायरा भी खोल दिया है जिसका उत्तर अब इन सीटू में दिया जा सकता है। यानी, वास्तविक दुनिया की स्थितियों में किसी विषय की मस्तिष्क तरंगों को मापा जा सकता है, जबकि पुराने हार्डवेयर में गतिशीलता न्यूनतम होती है। आंदोलन या खेल मनोविज्ञान में, यह एक स्मारकीय परिवर्तन है।
एक ऐसे अनुसंधान समूह की कल्पना करें जो कॉलेज के छात्रों के विशेष रूप से नमूने वाले सेट में प्रतिक्रिया समय की जांच कर रहा है जो खेल खेलते हैं। वे पूछते हैं कि क्या सॉकर गोलकीपरों का गेंद के प्रति अन्य साथियों की तुलना में तेज प्रतिक्रिया समय होता है। विरासत अनुसंधान प्रतिमान में, इन विषयों को प्रयोगशाला में आना होगा, तारों से जुड़ना होगा, एक भौतिक स्क्रीन पर एक कार्य करना होगा, और हार्डवेयर बटन या कीस्ट्रोक्स के साथ रिपोर्ट करना होगा। नए EEG उपकरणों के साथ, इसी प्रश्न को अब वास्तव में सॉकर मैदान पर रहते हुए लागू और मापा जा सकता है।
कुल मिलाकर, EEG हार्डवेयर में इन नवाचारों ने प्रयोगशाला के बाहर व्यावहारिक अनुप्रयोगों को खोल दिया है। इस तरह, उन्होंने न्यूरोसाइंस अनुसंधान की क्षमता और दायरे को बढ़ा दिया है।
नवाचार से मिलें – Emotiv से मिलें
पिछले कुछ वर्षों में डीप-लर्निंग और अन्य मशीन-लर्निंग विश्लेषणों में रोमांचक विकास हुए हैं। इस कारण से, इन कार्यक्रमों के मूल्य का लाभ उठाने के लिए एक बड़ा, वैध और गुणवत्तापूर्ण डेटा सेट (n=1000+) आवश्यक है। EEG अनुसंधान में सिग्नल-प्रोसेसिंग, वर्गीकरण, सत्यापन और प्रदर्शन मूल्यांकन आवश्यकताओं को देखते हुए, यदि ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोण लागू किए जाते हैं तो इस क्षेत्र को भारी लाभ होता है। न्यूरोसाइंस में वर्तमान प्रयोगात्मक अनुसंधान की पुनरावृत्तीय प्रकृति को दूर करने के लिए बड़े डेटा की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस के अधिक जटिल छोर पर। अब तक, वह डेटा अनुपलब्ध रहा है।
संभावित नमूना आबादी और उसके बाद एकत्र किए जाने वाले
डेटा को बढ़ाने के दो दृष्टिकोण हैं:
अनुसंधान-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले EEG हार्डवेयर का विकास करना जिसका उपयोग विश्व स्तर पर किया जा सके।
डेटा संग्रह, सत्यापन और स्वचालित विश्लेषण तकनीकों में सुधार करना।
चुनौतियों को समाप्त करें, बदलावों के साथ बढ़ें। Emotiv चुनें
पिछले दशक में Emotiv के EEG नवाचारों की समीक्षा
न्यूरोसाइंस अनुसंधान और नैदानिक सेटिंग्स में EEG उपकरणों का उपयोग लगातार बढ़ रहा है (चित्र 3 देखें)। पिछले दशक से, Emotiv ने इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए दुनिया में किसी के लिए भी सुलभ गुणवत्ता नियंत्रण के साथ अनुसंधान-ग्रेड, वायरलेस, पोर्टेबल और उपयोग में आसान EEG उपकरण विकसित किए हैं।
चित्र 3 – न्यूरोसाइंस सूचना ढांचा के माध्यम से “EEG” वाले प्रकाशनों की संख्या (1940 – 2021)
हार्डवेयर विकास
इसके अतिरिक्त, EEG हार्डवेयर गीले इलेक्ट्रोड से सूखे इलेक्ट्रोड में विकसित हुआ है। गीले इलेक्ट्रोड फिट करने में समय लेने वाले होते हैं, पहनने में असहज होते हैं, और गतिशीलता को सीमित करते हैं। सूखे या हाइब्रिड इलेक्ट्रोड वाले हेडसेट जल्दी काम करते हैं, पोर्टेबल होते हैं, और निर्माण और संचालन के लिए काफी सस्ते होते हैं। ये तकनीकी प्रगति हमें न्यूरोलॉजिकल अनुसंधान में सफलताओं के करीब ला रही हैं, लेकिन हम अभी भी पूरी तरह से वहां नहीं पहुंचे हैं।
विविध नमूना सेट सुनिश्चित करें
Emotiv आपके अध्ययनों की विविधता को बढ़ाने में आपकी मदद कर सकता है। Emotiv EEG हेडसेट्स की EPOC लाइन एक दशक से अधिक समय से है और दुनिया भर के अनुसंधान संस्थानों द्वारा स्वतंत्र रूप से मान्य की गई है। उनका उपयोग रोबोटिक अंगों और व्हीलचेयर को नियंत्रित करने, सुरक्षा प्रणालियों में बायोमेट्रिक उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण, और संज्ञानात्मक और भावनात्मक मानसिक अवस्थाओं की पहचान करने सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में किया गया है।
वैश्विक उपयोग और कम वित्तीय बाधा के लिए Emotiv की क्षमता सीमित संसाधनों वाले लोगों के लिए अनुसंधान की सुविधा प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, परमेश्वरन और त्यागराजन ने भारत में ग्रामीण और शहरी सेटिंग्स में Emotiv EEG उपकरणों का उपयोग करके सामाजिक-आर्थिक स्थिति, तकनीक के संपर्क और यात्रा के अनुभव से जुड़े EEG हस्ताक्षरों में अंतर प्रदर्शित किया।
समकालीन EEG अनुसंधान और विश्लेषण में क्या चुनौतियाँ हैं?
1925 में, जर्मन मनोचिकित्सक हैंस बर्गर ने मानव का पहला इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) रिकॉर्ड किया था। तब से, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस और गणना की तकनीक में सुधार हो रहा है।
यह पोस्ट EEG अनुसंधान में दो मुख्य चुनौतियों की पड़ताल करती है, जो हैं:
पारंपरिक शैक्षणिक EEG अनुसंधान की तार्किक जटिलता, और
EEG हार्डवेयर में नवाचार।
पारंपरिक शैक्षणिक EEG अनुसंधान की तार्किक जटिलता
विशिष्ट, कम वित्त पोषित, क्षेत्रीय रूप से प्रतिबंधित विषय आबादी
आइए सबसे पहले इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) अनुसंधान को समझें। EEG अनुसंधान और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान पद्धति में विषय के सिर की सतह पर उद्देश्यपूर्ण ढंग से रखे गए, गैर-आक्रामक इलेक्ट्रोड का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करना शामिल है। प्रयोगात्मक डिज़ाइन का उपयोग करके जिसमें विभिन्न उत्तेजनाओं का जोखिम शामिल होता है, मस्तिष्क संकेतों में परिवर्तनों का विश्लेषण किया जा सकता है और डेटा का अनुमान लगाया जा सकता है।
तालिका 1 EEG तकनीक के साथ किए जाने वाले अध्ययनों और गतिविधियों के प्रकारों का अवलोकन प्रदान करती है। इस परिचयात्मक मार्गदर्शिका को भी EEG इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी के बारे में पढ़ना न भूलें।
तालिका 1: इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) अध्ययन के प्रकार (Williams et al., 2020 से अपनाया गया)
मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) | ये अध्ययन मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन की जांच करते हैं और उन्हें सक्षम बनाते हैं, जैसे कि हाथ या व्हीलचेयर को नियंत्रित करना या विकलांग रोगियों में संचार को सक्षम करना। |
क्लिनिकल | ये अध्ययन नैदानिक और चिकित्सीय अनुप्रयोगों के लिए EEG का उपयोग करते हैं। जिसमें मिर्गी के दौरों का पता लगाना या संज्ञानात्मक चिकित्सा में न्यूरोफीडबैक का उपयोग शामिल है। |
प्रायोगिक अनुसंधान | ये अध्ययन कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस प्रश्न या परिकल्पना का उत्तर देने के लिए इलेक्ट्रोग्राम डेटा एकत्र करते हैं। |
यद्यपि EEG को एक प्रभावी अनुसंधान उपकरण के रूप में व्यापक रूप से अपनाया गया है, लेकिन इसकी तार्किकता चुनौतीपूर्ण हो सकती है। अधिकांश फंडिंग एजेंसियां क्लिनिकल, ट्रांसलेशनल या एप्लाइड रिसर्च के लिए फंडिंग प्रदान करती हैं। हालाँकि, बुनियादी प्रायोगिक अनुसंधान के लिए फंडिंग कम है। कम फंडिंग प्रतिभागियों की भर्ती और ठोस प्रयोगात्मक अनुसंधान के संचालन की तार्किक कठिनाई को बढ़ा सकती है, जिसके परिणामस्वरूप छोटे नमूने का आकार हो सकता है। ये छोटे नमूने के आकार आसानी से एक प्रतिबंधित भौगोलिक क्षेत्र से चुने जाते हैं।
इस घटना को WEIRD समस्या के रूप में जाना जाता है। यह पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, अमीर और लोकतांत्रिक व्यक्तियों को संदर्भित करता है जो विशिष्ट अनुसंधान नमूनों का हिस्सा हैं। ये नमूना आबादी विशेष रूप से समावेशी नहीं हैं क्योंकि इनमें से अधिकांश व्यक्ति कॉलेज परिसरों से आते हैं। यह WEIRD जनसांख्यिकी वास्तविक दुनिया की विविधता या अद्वितीय संज्ञानात्मक और भावनात्मक विशेषताओं को नहीं दर्शाती है जो हमें मानव बनाती हैं।
सामूहिक रूप से, यह स्थिति प्रयोगों के व्यावहारिक महत्व और सामान्यीकरण को सीमित करती है। इस वजह से, इन अध्ययनों के निष्कर्षों को सभी मानव संज्ञान (यानी, मानसिक कार्यभार, समस्या-समाधान, आदि) के बारे में नए विचारों पर लागू करना मुश्किल है।
EEG हार्डवेयर में नवाचार
अनुसंधान-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले उपकरण विश्व स्तर पर उपलब्ध हैं
EEG उपकरण
पिछले कुछ वर्षों में, शोधकर्ताओं ने पोर्टेबल EEG उपकरणों के साथ न्यूरोसाइंस अनुसंधान में पारंपरिक बाधाओं को तोड़ दिया है। मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI), ब्रेन-मशीन इंटरफेस (BMI), या ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरफेस (HCI) ठीक यही करते हैं। वे संज्ञानात्मक या भावनात्मक अवस्थाओं को चित्रित करने और उनकी पहचान करने के लिए EEG संकेतों का उपयोग करते हैं। BCI तेजी से विकसित हो रहा है ताकि यह बदला जा सके कि मनुष्य पर्यावरण के साथ कैसे बातचीत करते हैं। यह हार्डवेयर लघुकरण में प्रगति और डेटा-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम में सुधार से प्रेरित है। ये प्रणालियाँ मनुष्यों को न्यूरोफीडबैक के माध्यम से खुद को बेहतर बनाने के लिए सशक्त बनाती हैं और लोगों को शारीरिक हस्तक्षेप के बिना अपने परिवेश के साथ बातचीत करने के लिए प्रोत्साहित करती हैं।
EEG उपकरणों का भविष्य
कम से कम पिछले दशक से, EEG हार्डवेयर में सामान्य प्रवृत्ति इन उपकरणों को छोटा, वायरलेस, पोर्टेबल और कम लागत वाला बनाने की रही है।
चित्र 1: Emotiv का EPOC हेडसेट
चित्र 2: Emotiv का EPOC Flex हेडसेट
हालाँकि, जिसे कभी एक महंगे, समर्पित लैब की आवश्यकता होती थी, उसे एक पोर्टेबल, कम लागत वाले सिस्टम में स्थानांतरित करना बिना चिंता के नहीं आया है। कुछ वैज्ञानिकों को EEG हेडसेट की वैधता, गुणवत्ता या व्यावहारिकता के बारे में चिंताएं रही हैं। इसकी जांच करने के लिए, शोधकर्ताओं ने कई सत्यापन अध्ययन किए हैं जो इन प्रणालियों की वैज्ञानिक उपयोगिता को प्रदर्शित करते हैं।
EEG हेडसेट्स की कम लागत और पोर्टेबिलिटी ने अनुसंधान प्रश्नों का एक विस्तृत दायरा भी खोल दिया है जिसका उत्तर अब इन सीटू में दिया जा सकता है। यानी, वास्तविक दुनिया की स्थितियों में किसी विषय की मस्तिष्क तरंगों को मापा जा सकता है, जबकि पुराने हार्डवेयर में गतिशीलता न्यूनतम होती है। आंदोलन या खेल मनोविज्ञान में, यह एक स्मारकीय परिवर्तन है।
एक ऐसे अनुसंधान समूह की कल्पना करें जो कॉलेज के छात्रों के विशेष रूप से नमूने वाले सेट में प्रतिक्रिया समय की जांच कर रहा है जो खेल खेलते हैं। वे पूछते हैं कि क्या सॉकर गोलकीपरों का गेंद के प्रति अन्य साथियों की तुलना में तेज प्रतिक्रिया समय होता है। विरासत अनुसंधान प्रतिमान में, इन विषयों को प्रयोगशाला में आना होगा, तारों से जुड़ना होगा, एक भौतिक स्क्रीन पर एक कार्य करना होगा, और हार्डवेयर बटन या कीस्ट्रोक्स के साथ रिपोर्ट करना होगा। नए EEG उपकरणों के साथ, इसी प्रश्न को अब वास्तव में सॉकर मैदान पर रहते हुए लागू और मापा जा सकता है।
कुल मिलाकर, EEG हार्डवेयर में इन नवाचारों ने प्रयोगशाला के बाहर व्यावहारिक अनुप्रयोगों को खोल दिया है। इस तरह, उन्होंने न्यूरोसाइंस अनुसंधान की क्षमता और दायरे को बढ़ा दिया है।
नवाचार से मिलें – Emotiv से मिलें
पिछले कुछ वर्षों में डीप-लर्निंग और अन्य मशीन-लर्निंग विश्लेषणों में रोमांचक विकास हुए हैं। इस कारण से, इन कार्यक्रमों के मूल्य का लाभ उठाने के लिए एक बड़ा, वैध और गुणवत्तापूर्ण डेटा सेट (n=1000+) आवश्यक है। EEG अनुसंधान में सिग्नल-प्रोसेसिंग, वर्गीकरण, सत्यापन और प्रदर्शन मूल्यांकन आवश्यकताओं को देखते हुए, यदि ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोण लागू किए जाते हैं तो इस क्षेत्र को भारी लाभ होता है। न्यूरोसाइंस में वर्तमान प्रयोगात्मक अनुसंधान की पुनरावृत्तीय प्रकृति को दूर करने के लिए बड़े डेटा की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस के अधिक जटिल छोर पर। अब तक, वह डेटा अनुपलब्ध रहा है।
संभावित नमूना आबादी और उसके बाद एकत्र किए जाने वाले
डेटा को बढ़ाने के दो दृष्टिकोण हैं:
अनुसंधान-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले EEG हार्डवेयर का विकास करना जिसका उपयोग विश्व स्तर पर किया जा सके।
डेटा संग्रह, सत्यापन और स्वचालित विश्लेषण तकनीकों में सुधार करना।
चुनौतियों को समाप्त करें, बदलावों के साथ बढ़ें। Emotiv चुनें
पिछले दशक में Emotiv के EEG नवाचारों की समीक्षा
न्यूरोसाइंस अनुसंधान और नैदानिक सेटिंग्स में EEG उपकरणों का उपयोग लगातार बढ़ रहा है (चित्र 3 देखें)। पिछले दशक से, Emotiv ने इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए दुनिया में किसी के लिए भी सुलभ गुणवत्ता नियंत्रण के साथ अनुसंधान-ग्रेड, वायरलेस, पोर्टेबल और उपयोग में आसान EEG उपकरण विकसित किए हैं।
चित्र 3 – न्यूरोसाइंस सूचना ढांचा के माध्यम से “EEG” वाले प्रकाशनों की संख्या (1940 – 2021)
हार्डवेयर विकास
इसके अतिरिक्त, EEG हार्डवेयर गीले इलेक्ट्रोड से सूखे इलेक्ट्रोड में विकसित हुआ है। गीले इलेक्ट्रोड फिट करने में समय लेने वाले होते हैं, पहनने में असहज होते हैं, और गतिशीलता को सीमित करते हैं। सूखे या हाइब्रिड इलेक्ट्रोड वाले हेडसेट जल्दी काम करते हैं, पोर्टेबल होते हैं, और निर्माण और संचालन के लिए काफी सस्ते होते हैं। ये तकनीकी प्रगति हमें न्यूरोलॉजिकल अनुसंधान में सफलताओं के करीब ला रही हैं, लेकिन हम अभी भी पूरी तरह से वहां नहीं पहुंचे हैं।
विविध नमूना सेट सुनिश्चित करें
Emotiv आपके अध्ययनों की विविधता को बढ़ाने में आपकी मदद कर सकता है। Emotiv EEG हेडसेट्स की EPOC लाइन एक दशक से अधिक समय से है और दुनिया भर के अनुसंधान संस्थानों द्वारा स्वतंत्र रूप से मान्य की गई है। उनका उपयोग रोबोटिक अंगों और व्हीलचेयर को नियंत्रित करने, सुरक्षा प्रणालियों में बायोमेट्रिक उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण, और संज्ञानात्मक और भावनात्मक मानसिक अवस्थाओं की पहचान करने सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में किया गया है।
वैश्विक उपयोग और कम वित्तीय बाधा के लिए Emotiv की क्षमता सीमित संसाधनों वाले लोगों के लिए अनुसंधान की सुविधा प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, परमेश्वरन और त्यागराजन ने भारत में ग्रामीण और शहरी सेटिंग्स में Emotiv EEG उपकरणों का उपयोग करके सामाजिक-आर्थिक स्थिति, तकनीक के संपर्क और यात्रा के अनुभव से जुड़े EEG हस्ताक्षरों में अंतर प्रदर्शित किया।
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