EEG अनुसंधान में 2 मुख्य चुनौतियाँ
मेहुल नायक
संशोधित किया गया
31 जन॰ 2023
EEG अनुसंधान में 2 मुख्य चुनौतियाँ
मेहुल नायक
संशोधित किया गया
31 जन॰ 2023
EEG अनुसंधान में 2 मुख्य चुनौतियाँ
मेहुल नायक
संशोधित किया गया
31 जन॰ 2023
समकालीन EEG Research और विश्लेषण में क्या चुनौतियाँ हैं?
1925 में, जर्मन मनोचिकित्सक हंस बर्गर ने पहले मानव इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) को रिकॉर्ड किया था। तब से, ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस और कंप्यूटेशन की तकनीक में सुधार हो रहा है।
यह पोस्ट EEG Research में दो मुख्य चुनौतियों का पता लगाती है, जो हैं:
पारंपरिक शैक्षणिक EEG Research की लॉजिस्टिक जटिलता, और
EEG हार्डवेयर में नवाचार।
पारंपरिक शैक्षणिक EEG Research की लॉजिस्टिक जटिलता
विशेष, कम वित्त पोषित, क्षेत्रीय रूप से प्रतिबंधित विषय आबादी
आइए पहले इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) Research को समझें। EEG Research और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान Research पद्धति में विषय के सिर की सतह पर उद्देश्यपूर्ण रूप से रखे गए, गैर-आक्रामक इलेक्ट्रोड का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करना शामिल है। प्रयोगात्मक डिज़ाइनों का उपयोग करके जिसमें विभिन्न उत्तेजनाओं का जोखिम शामिल है, मस्तिष्क के संकेतों में बदलाव का विश्लेषण किया जा सकता है और डेटा का एक्सट्रपलेशन किया जा सकता है।
तालिका 1 EEG तकनीक के साथ किए जाने वाले अध्ययनों और गतिविधियों के प्रकारों का अवलोकन प्रदान करती है। EEG इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी के लिए इस परिचयात्मक मार्गदर्शिका को भी बेझिझक पढ़ें।
तालिका 1: इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) अध्ययनों के प्रकार ( (विलियम्स एट अल., 2020) से अपनाया गया)
ब्रेन-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। |
क्लीनिकल | ये अध्ययन डायग्नोस्टिक और चिकित्सीय अनुप्रयोगों के लिए EEG का उपयोग करते हैं। जिसमें मिर्गी के दौरों का पता लगाना या संज्ञानात्मक थेरेपी में न्यूरोफीडबैक का उपयोग शामिल है। |
प्रयोगात्मक Research | ये अध्ययन एक कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस प्रश्न या परिकल्पना का उत्तर देने के लिए इलेक्ट्रोग्राम डेटा एकत्र करते हैं। |
जबकि EEG को एक प्रभावी Research उपकरण के रूप में व्यापक रूप से अपनाया गया है, इसके लॉजिस्टिक्स चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं। अधिकांश फंडिंग एजेंसियां क्लीनिकल, ट्रांसलेशनल या एप्लाइड Research के लिए फंडिंग प्रदान करती हैं। हालांकि, बुनियादी प्रयोगात्मक Research के लिए कम फंडिंग है। कम फंडिंग से प्रतिभागियों की भर्ती करने और अच्छे प्रयोगात्मक Research करने की लॉजिस्टिक कठिनाई बढ़ सकती है, जिसके परिणामस्वरूप छोटे नमूने आकार होते हैं। इन छोटे नमूने के आकारों को एक प्रतिबंधित भौगोलिक क्षेत्र से आसानी से चुना जाता है।
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 Research 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 अनुभूति (यानी, मानसिक कार्यभार, समस्या-समाधान, आदि) के बारे में नए Insight को एक्सट्रपलेट करना मुश्किल है।
EEG हार्डवेयर में नवाचार
Research-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले उपकरण विश्व स्तर पर उपलब्ध हैं
EEG उपकरण
पिछले कुछ वर्षों में, शोधकर्ताओं ने पोर्टेबल EEG उपकरणों के साथ तंत्रिका विज्ञान Research में पारंपरिक बाधाओं को तोड़ दिया है। ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI), ब्रेन-मशीन इंटरफेस (BMI), या ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरफेस (HCI) ठीक यही करते हैं। वे संज्ञानात्मक या भावनात्मक अवस्थाओं को चिह्नित करने और पहचानने के लिए EEG संकेतों का उपयोग करते हैं। मनुष्य अपने पर्यावरण के साथ कैसे बातचीत करते हैं, इसमें बदलाव लाने के साधन के रूप में BCI तेजी से विकसित हो रहा है। 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 एक 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 वाली प्रणाली में स्थानांतरित करना चिंता से मुक्त नहीं रहा 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 Research प्रश्नों का एक व्यापक दायरा भी खोल दिया है जिसका उत्तर अब यथास्थान दिया जा सकता है। यानी, एक विषय की मस्तिष्क तरंगों को वास्तविक दुनिया की स्थितियों में मापा जा सकता है, जबकि पुराने हार्डवेयर में न्यूनतम गतिशीलता होती है। आंदोलन या खेल मनोविज्ञान में, यह एक स्मारकीय बदलाव है।
एक ऐसे Research समूह की कल्पना करें जो खेल खेलने वाले कॉलेज के छात्रों के विशेष रूप से नमूने के सेट में प्रतिक्रिया समय की जांच कर रहा है। वे पूछते हैं कि क्या सॉकर गोलकीपरों का गेंद के प्रति प्रतिक्रिया समय अन्य साथियों की तुलना में तेज़ होता है। पुराने Research प्रतिमान में, इन विषयों को लैब में आना पड़ता था, वायर्ड होना पड़ता था, एक भौतिक स्क्रीन पर एक कार्य करना पड़ता था, और हार्डवेयर बटन या कीस्ट्रोक्स के साथ रिपोर्ट करना पड़ता था। 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 लैब के बाहर व्यावहारिक अनुप्रयोग खोले हैं। इस प्रकार, उन्होंने तंत्रिका विज्ञान Research 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 बड़े, वैध और गुणवत्तापूर्ण डेटा सेट (n=1000+) की आवश्यकता होती है। EEG Research में सिग्नल-प्रोसेसिंग, वर्गीकरण, सत्यापन और प्रदर्शन मूल्यांकन आवश्यकताओं को देखते हुए, यदि इन कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोणों को लागू किया जाता है, तो इस क्षेत्र को भारी लाभ होता है। तंत्रिका विज्ञान में वर्तमान प्रयोगात्मक Research की पुनरावृत्ति प्रकृति पर काबू पाने के लिए बड़े डेटा की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारियों और ब्रेन-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 तरीके हैं:
Research-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले EEG हार्डवेयर विकसित 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
तंत्रिका विज्ञान Research और क्लीनिकल 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 कहीं भी, किसी के लिए भी सुलभ गुणवत्ता नियंत्रण के साथ Research-ग्रेड, वायरलेस, पोर्टेबल और उपयोग में आसान EEG उपकरण विकसित किए हैं।
चित्र 3 – "EEG" वाले प्रकाशनों की संख्या (1940 – 2021) न्यूरोसाइंस इंफॉर्मेशन फ्रेमवर्क के माध्यम से
हार्डवेयर विकास
इसके अतिरिक्त, EEG हार्डवेयर गीले इलेक्ट्रोड से सूखे इलेक्ट्रोड में विकसित हुआ है। गीले इलेक्ट्रोड फिट होने में समय लेने वाले होते हैं, पहनने में असहज होते हैं, और गतिशीलता को सीमित करते हैं। सूखे या हाइब्रिड इलेक्ट्रोड वाले हेडसेट तेजी से काम करते हैं, पोर्टेबल होते हैं, और निर्माण और संचालन में काफी सस्ते होते हैं। ये तकनीकी प्रगति हमें न्यूरोलॉजिकल Research 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 Research संस्थानों द्वारा स्वतंत्र रूप से मान्य की गई है। उनका उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया गया है, जिसमें रोबोटिक अंगों और व्हीलचेयर को नियंत्रित करना, सुरक्षा प्रणालियों में बायोमेट्रिक उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण, और संज्ञानात्मक और भावनात्मक मानसिक अवस्थाओं की पहचान करना शामिल है।
Emotiv की वैश्विक उपयोग की क्षमता और कम वित्तीय बाधा सीमित संसाधनों वाले लोगों के लिए Research 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, प्रौद्योगिकी के संपर्क और यात्रा के अनुभव से संबंधित EEG हस्ताक्षरों में अंतर प्रदर्शित किया।
समकालीन EEG Research और विश्लेषण में क्या चुनौतियाँ हैं?
1925 में, जर्मन मनोचिकित्सक हंस बर्गर ने पहले मानव इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) को रिकॉर्ड किया था। तब से, ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस और कंप्यूटेशन की तकनीक में सुधार हो रहा है।
यह पोस्ट EEG Research में दो मुख्य चुनौतियों का पता लगाती है, जो हैं:
पारंपरिक शैक्षणिक EEG Research की लॉजिस्टिक जटिलता, और
EEG हार्डवेयर में नवाचार।
पारंपरिक शैक्षणिक EEG Research की लॉजिस्टिक जटिलता
विशेष, कम वित्त पोषित, क्षेत्रीय रूप से प्रतिबंधित विषय आबादी
आइए पहले इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) Research को समझें। EEG Research और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान Research पद्धति में विषय के सिर की सतह पर उद्देश्यपूर्ण रूप से रखे गए, गैर-आक्रामक इलेक्ट्रोड का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करना शामिल है। प्रयोगात्मक डिज़ाइनों का उपयोग करके जिसमें विभिन्न उत्तेजनाओं का जोखिम शामिल है, मस्तिष्क के संकेतों में बदलाव का विश्लेषण किया जा सकता है और डेटा का एक्सट्रपलेशन किया जा सकता है।
तालिका 1 EEG तकनीक के साथ किए जाने वाले अध्ययनों और गतिविधियों के प्रकारों का अवलोकन प्रदान करती है। EEG इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी के लिए इस परिचयात्मक मार्गदर्शिका को भी बेझिझक पढ़ें।
तालिका 1: इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) अध्ययनों के प्रकार ( (विलियम्स एट अल., 2020) से अपनाया गया)
ब्रेन-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। |
क्लीनिकल | ये अध्ययन डायग्नोस्टिक और चिकित्सीय अनुप्रयोगों के लिए EEG का उपयोग करते हैं। जिसमें मिर्गी के दौरों का पता लगाना या संज्ञानात्मक थेरेपी में न्यूरोफीडबैक का उपयोग शामिल है। |
प्रयोगात्मक Research | ये अध्ययन एक कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस प्रश्न या परिकल्पना का उत्तर देने के लिए इलेक्ट्रोग्राम डेटा एकत्र करते हैं। |
जबकि EEG को एक प्रभावी Research उपकरण के रूप में व्यापक रूप से अपनाया गया है, इसके लॉजिस्टिक्स चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं। अधिकांश फंडिंग एजेंसियां क्लीनिकल, ट्रांसलेशनल या एप्लाइड Research के लिए फंडिंग प्रदान करती हैं। हालांकि, बुनियादी प्रयोगात्मक Research के लिए कम फंडिंग है। कम फंडिंग से प्रतिभागियों की भर्ती करने और अच्छे प्रयोगात्मक Research करने की लॉजिस्टिक कठिनाई बढ़ सकती है, जिसके परिणामस्वरूप छोटे नमूने आकार होते हैं। इन छोटे नमूने के आकारों को एक प्रतिबंधित भौगोलिक क्षेत्र से आसानी से चुना जाता है।
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 Research 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 अनुभूति (यानी, मानसिक कार्यभार, समस्या-समाधान, आदि) के बारे में नए Insight को एक्सट्रपलेट करना मुश्किल है।
EEG हार्डवेयर में नवाचार
Research-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले उपकरण विश्व स्तर पर उपलब्ध हैं
EEG उपकरण
पिछले कुछ वर्षों में, शोधकर्ताओं ने पोर्टेबल EEG उपकरणों के साथ तंत्रिका विज्ञान Research में पारंपरिक बाधाओं को तोड़ दिया है। ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI), ब्रेन-मशीन इंटरफेस (BMI), या ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरफेस (HCI) ठीक यही करते हैं। वे संज्ञानात्मक या भावनात्मक अवस्थाओं को चिह्नित करने और पहचानने के लिए EEG संकेतों का उपयोग करते हैं। मनुष्य अपने पर्यावरण के साथ कैसे बातचीत करते हैं, इसमें बदलाव लाने के साधन के रूप में BCI तेजी से विकसित हो रहा है। 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 एक 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 वाली प्रणाली में स्थानांतरित करना चिंता से मुक्त नहीं रहा 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 Research प्रश्नों का एक व्यापक दायरा भी खोल दिया है जिसका उत्तर अब यथास्थान दिया जा सकता है। यानी, एक विषय की मस्तिष्क तरंगों को वास्तविक दुनिया की स्थितियों में मापा जा सकता है, जबकि पुराने हार्डवेयर में न्यूनतम गतिशीलता होती है। आंदोलन या खेल मनोविज्ञान में, यह एक स्मारकीय बदलाव है।
एक ऐसे Research समूह की कल्पना करें जो खेल खेलने वाले कॉलेज के छात्रों के विशेष रूप से नमूने के सेट में प्रतिक्रिया समय की जांच कर रहा है। वे पूछते हैं कि क्या सॉकर गोलकीपरों का गेंद के प्रति प्रतिक्रिया समय अन्य साथियों की तुलना में तेज़ होता है। पुराने Research प्रतिमान में, इन विषयों को लैब में आना पड़ता था, वायर्ड होना पड़ता था, एक भौतिक स्क्रीन पर एक कार्य करना पड़ता था, और हार्डवेयर बटन या कीस्ट्रोक्स के साथ रिपोर्ट करना पड़ता था। 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 लैब के बाहर व्यावहारिक अनुप्रयोग खोले हैं। इस प्रकार, उन्होंने तंत्रिका विज्ञान Research 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 बड़े, वैध और गुणवत्तापूर्ण डेटा सेट (n=1000+) की आवश्यकता होती है। EEG Research में सिग्नल-प्रोसेसिंग, वर्गीकरण, सत्यापन और प्रदर्शन मूल्यांकन आवश्यकताओं को देखते हुए, यदि इन कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोणों को लागू किया जाता है, तो इस क्षेत्र को भारी लाभ होता है। तंत्रिका विज्ञान में वर्तमान प्रयोगात्मक Research की पुनरावृत्ति प्रकृति पर काबू पाने के लिए बड़े डेटा की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारियों और ब्रेन-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 तरीके हैं:
Research-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले EEG हार्डवेयर विकसित 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
तंत्रिका विज्ञान Research और क्लीनिकल 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 कहीं भी, किसी के लिए भी सुलभ गुणवत्ता नियंत्रण के साथ Research-ग्रेड, वायरलेस, पोर्टेबल और उपयोग में आसान EEG उपकरण विकसित किए हैं।
चित्र 3 – "EEG" वाले प्रकाशनों की संख्या (1940 – 2021) न्यूरोसाइंस इंफॉर्मेशन फ्रेमवर्क के माध्यम से
हार्डवेयर विकास
इसके अतिरिक्त, EEG हार्डवेयर गीले इलेक्ट्रोड से सूखे इलेक्ट्रोड में विकसित हुआ है। गीले इलेक्ट्रोड फिट होने में समय लेने वाले होते हैं, पहनने में असहज होते हैं, और गतिशीलता को सीमित करते हैं। सूखे या हाइब्रिड इलेक्ट्रोड वाले हेडसेट तेजी से काम करते हैं, पोर्टेबल होते हैं, और निर्माण और संचालन में काफी सस्ते होते हैं। ये तकनीकी प्रगति हमें न्यूरोलॉजिकल Research 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 Research संस्थानों द्वारा स्वतंत्र रूप से मान्य की गई है। उनका उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया गया है, जिसमें रोबोटिक अंगों और व्हीलचेयर को नियंत्रित करना, सुरक्षा प्रणालियों में बायोमेट्रिक उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण, और संज्ञानात्मक और भावनात्मक मानसिक अवस्थाओं की पहचान करना शामिल है।
Emotiv की वैश्विक उपयोग की क्षमता और कम वित्तीय बाधा सीमित संसाधनों वाले लोगों के लिए Research 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, प्रौद्योगिकी के संपर्क और यात्रा के अनुभव से संबंधित EEG हस्ताक्षरों में अंतर प्रदर्शित किया।
समकालीन EEG Research और विश्लेषण में क्या चुनौतियाँ हैं?
1925 में, जर्मन मनोचिकित्सक हंस बर्गर ने पहले मानव इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) को रिकॉर्ड किया था। तब से, ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस और कंप्यूटेशन की तकनीक में सुधार हो रहा है।
यह पोस्ट EEG Research में दो मुख्य चुनौतियों का पता लगाती है, जो हैं:
पारंपरिक शैक्षणिक EEG Research की लॉजिस्टिक जटिलता, और
EEG हार्डवेयर में नवाचार।
पारंपरिक शैक्षणिक EEG Research की लॉजिस्टिक जटिलता
विशेष, कम वित्त पोषित, क्षेत्रीय रूप से प्रतिबंधित विषय आबादी
आइए पहले इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) Research को समझें। EEG Research और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान Research पद्धति में विषय के सिर की सतह पर उद्देश्यपूर्ण रूप से रखे गए, गैर-आक्रामक इलेक्ट्रोड का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करना शामिल है। प्रयोगात्मक डिज़ाइनों का उपयोग करके जिसमें विभिन्न उत्तेजनाओं का जोखिम शामिल है, मस्तिष्क के संकेतों में बदलाव का विश्लेषण किया जा सकता है और डेटा का एक्सट्रपलेशन किया जा सकता है।
तालिका 1 EEG तकनीक के साथ किए जाने वाले अध्ययनों और गतिविधियों के प्रकारों का अवलोकन प्रदान करती है। EEG इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी के लिए इस परिचयात्मक मार्गदर्शिका को भी बेझिझक पढ़ें।
तालिका 1: इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) अध्ययनों के प्रकार ( (विलियम्स एट अल., 2020) से अपनाया गया)
ब्रेन-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। |
क्लीनिकल | ये अध्ययन डायग्नोस्टिक और चिकित्सीय अनुप्रयोगों के लिए EEG का उपयोग करते हैं। जिसमें मिर्गी के दौरों का पता लगाना या संज्ञानात्मक थेरेपी में न्यूरोफीडबैक का उपयोग शामिल है। |
प्रयोगात्मक Research | ये अध्ययन एक कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस प्रश्न या परिकल्पना का उत्तर देने के लिए इलेक्ट्रोग्राम डेटा एकत्र करते हैं। |
जबकि EEG को एक प्रभावी Research उपकरण के रूप में व्यापक रूप से अपनाया गया है, इसके लॉजिस्टिक्स चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं। अधिकांश फंडिंग एजेंसियां क्लीनिकल, ट्रांसलेशनल या एप्लाइड Research के लिए फंडिंग प्रदान करती हैं। हालांकि, बुनियादी प्रयोगात्मक Research के लिए कम फंडिंग है। कम फंडिंग से प्रतिभागियों की भर्ती करने और अच्छे प्रयोगात्मक Research करने की लॉजिस्टिक कठिनाई बढ़ सकती है, जिसके परिणामस्वरूप छोटे नमूने आकार होते हैं। इन छोटे नमूने के आकारों को एक प्रतिबंधित भौगोलिक क्षेत्र से आसानी से चुना जाता है।
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 Research 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 अनुभूति (यानी, मानसिक कार्यभार, समस्या-समाधान, आदि) के बारे में नए Insight को एक्सट्रपलेट करना मुश्किल है।
EEG हार्डवेयर में नवाचार
Research-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले उपकरण विश्व स्तर पर उपलब्ध हैं
EEG उपकरण
पिछले कुछ वर्षों में, शोधकर्ताओं ने पोर्टेबल EEG उपकरणों के साथ तंत्रिका विज्ञान Research में पारंपरिक बाधाओं को तोड़ दिया है। ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI), ब्रेन-मशीन इंटरफेस (BMI), या ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरफेस (HCI) ठीक यही करते हैं। वे संज्ञानात्मक या भावनात्मक अवस्थाओं को चिह्नित करने और पहचानने के लिए EEG संकेतों का उपयोग करते हैं। मनुष्य अपने पर्यावरण के साथ कैसे बातचीत करते हैं, इसमें बदलाव लाने के साधन के रूप में BCI तेजी से विकसित हो रहा है। 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 एक 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 वाली प्रणाली में स्थानांतरित करना चिंता से मुक्त नहीं रहा 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 Research प्रश्नों का एक व्यापक दायरा भी खोल दिया है जिसका उत्तर अब यथास्थान दिया जा सकता है। यानी, एक विषय की मस्तिष्क तरंगों को वास्तविक दुनिया की स्थितियों में मापा जा सकता है, जबकि पुराने हार्डवेयर में न्यूनतम गतिशीलता होती है। आंदोलन या खेल मनोविज्ञान में, यह एक स्मारकीय बदलाव है।
एक ऐसे Research समूह की कल्पना करें जो खेल खेलने वाले कॉलेज के छात्रों के विशेष रूप से नमूने के सेट में प्रतिक्रिया समय की जांच कर रहा है। वे पूछते हैं कि क्या सॉकर गोलकीपरों का गेंद के प्रति प्रतिक्रिया समय अन्य साथियों की तुलना में तेज़ होता है। पुराने Research प्रतिमान में, इन विषयों को लैब में आना पड़ता था, वायर्ड होना पड़ता था, एक भौतिक स्क्रीन पर एक कार्य करना पड़ता था, और हार्डवेयर बटन या कीस्ट्रोक्स के साथ रिपोर्ट करना पड़ता था। 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 लैब के बाहर व्यावहारिक अनुप्रयोग खोले हैं। इस प्रकार, उन्होंने तंत्रिका विज्ञान Research 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 बड़े, वैध और गुणवत्तापूर्ण डेटा सेट (n=1000+) की आवश्यकता होती है। EEG Research में सिग्नल-प्रोसेसिंग, वर्गीकरण, सत्यापन और प्रदर्शन मूल्यांकन आवश्यकताओं को देखते हुए, यदि इन कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोणों को लागू किया जाता है, तो इस क्षेत्र को भारी लाभ होता है। तंत्रिका विज्ञान में वर्तमान प्रयोगात्मक Research की पुनरावृत्ति प्रकृति पर काबू पाने के लिए बड़े डेटा की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारियों और ब्रेन-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 तरीके हैं:
Research-ग्रेड, पोर्टेबल, कम लागत वाले EEG हार्डवेयर विकसित 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
तंत्रिका विज्ञान Research और क्लीनिकल 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 कहीं भी, किसी के लिए भी सुलभ गुणवत्ता नियंत्रण के साथ Research-ग्रेड, वायरलेस, पोर्टेबल और उपयोग में आसान EEG उपकरण विकसित किए हैं।
चित्र 3 – "EEG" वाले प्रकाशनों की संख्या (1940 – 2021) न्यूरोसाइंस इंफॉर्मेशन फ्रेमवर्क के माध्यम से
हार्डवेयर विकास
इसके अतिरिक्त, EEG हार्डवेयर गीले इलेक्ट्रोड से सूखे इलेक्ट्रोड में विकसित हुआ है। गीले इलेक्ट्रोड फिट होने में समय लेने वाले होते हैं, पहनने में असहज होते हैं, और गतिशीलता को सीमित करते हैं। सूखे या हाइब्रिड इलेक्ट्रोड वाले हेडसेट तेजी से काम करते हैं, पोर्टेबल होते हैं, और निर्माण और संचालन में काफी सस्ते होते हैं। ये तकनीकी प्रगति हमें न्यूरोलॉजिकल Research 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 Research संस्थानों द्वारा स्वतंत्र रूप से मान्य की गई है। उनका उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया गया है, जिसमें रोबोटिक अंगों और व्हीलचेयर को नियंत्रित करना, सुरक्षा प्रणालियों में बायोमेट्रिक उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण, और संज्ञानात्मक और भावनात्मक मानसिक अवस्थाओं की पहचान करना शामिल है।
Emotiv की वैश्विक उपयोग की क्षमता और कम वित्तीय बाधा सीमित संसाधनों वाले लोगों के लिए Research 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, प्रौद्योगिकी के संपर्क और यात्रा के अनुभव से संबंधित EEG हस्ताक्षरों में अंतर प्रदर्शित किया।
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