शोध के लिए ईईजी का उपयोग क्यों करें?
मेहुल नायक
17 फ़र॰ 2022
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कल्पना कीजिए कि आपने एक छोटा वीडियो तैयार किया और आप यह पता लगाना चाहते हैं कि वीडियो के कौन से हिस्से लोगों को आकर्षित करते हैं। सामान्यतः, आप बस उनसे पूछेंगे। शायद आप एक सर्वेक्षण का उपयोग करेंगे। लेकिन सबसे सामान्य उत्तर हो सकता है “मुझे बिल्कुल नहीं पता” या “मुझे याद नहीं है”। मानव धारणाओं पर अनुसंधान करने के लिए केवल विषयगत उपायों का उपयोग करना अनिश्चितता से भरा हो सकता है, जिसे मापने के लिए न्यूरोफिजियोलॉजिकल प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। EEG उपकरण मानव धारणा से संबंधित अनुसंधान को बढ़ाने के लिए एक आसानी से सुलभ, लागत-कुशल उपकरण के रूप में अद्वितीय स्थिति में हैं। इसका परिणाम यह है कि यह मनोविज्ञान, न्यूरोमार्केटिंग और BCI में तेजी से एक प्रमुख उपकरण बन रहा है।
EEG क्या है?
इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राफी (EEG) मस्तिष्क कोशिकाओं द्वारा उत्पन्न विद्युत गतिविधि का मापन है, जिन्हें न्यूरॉन्स कहा जाता है। यह खोपड़ी पर लगाए गए इलेक्ट्रोड का उपयोग करने वाला एक सुरक्षित और नॉन-इनवेसिव तरीका है। इस उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाने वाले EEG उपकरण एकल चैनल व्यावसायिक उपकरणों से लेकर 256 चैनल चिकित्सा ग्रेड सिस्टम तक भिन्न हो सकते हैं। आप EEG क्या है और विभिन्न EEG उपकरणों के बारे में अधिक विवरण यहां पढ़ सकते हैं।
EEG के फायदे क्या हैं?
उच्च समयात्मक समाघात
इसके उच्च समयात्मक समाघात के कारण, EEG पूर्व-चेतन प्रक्रियाओं का अनुक्रमण कर सकता है।
EEG की अन्य न्यूरोइमेजिंग विधियों की तुलना में सबसे बड़ी ताकद इसकी समयात्मक समाघात है, यानी, मस्तिष्क की गति प्रतिक्रियाओं को मापने की क्षमता जो मिलीसेकंड की सीमा में होती है। अन्य मस्तिष्क इमेजिंग विधियां जैसे कि fMRI (कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग), रुचि के उत्तेजनाओं को प्रस्तुत करने के बाद एक सेकंड या उससे अधिक समय लेती हैं। आगे, व्यवहार संबंधी कार्य जो वैयक्तिक प्रतिक्रियाओं में अनिश्चितताओं से बचने के लिए बनाए गए हैं, सामान्यतः प्रतिक्रिया समय और बटन प्रेस प्रतिक्रियाओं पर निर्भर करते हैं। इनमें एक सेकंड तक लग सकता है, जो बहुत धीमा है जब यह विचार करते हुए कि मस्तिष्क बहुत जटिल न्यूरोफिजियोलॉजिकल प्रक्रियाएं मिलीसेकंड के समय स्केल पर उत्पन्न कर सकता है। इस प्रकार, इसके उच्च समयात्मक समाघात के कारण, EEG पूर्व-चेतन प्रक्रियाओं का अनुक्रमण कर सकता है जो अन्यथा केवल आत्म-रिपोर्ट और प्रतिक्रिया-आधारित कार्यों के माध्यम से पहचानने में नाकाम रह जाएंगे।
सस्ती और मोबाइल
स्पोर्ट्स साइंस: पैक्सटन लिंच ने इमोविट इनसाइट EEG हेडसेट के साथ दबाव परीक्षण किया।
EEG उपकरण कुशलता से सस्ते और वायरलेस हो गए हैं, जिससे शोधकर्ता क्षेत्र में अनुसंधान करने में सक्षम होते हैं, इसके बजाय प्रतिभागियों को प्रयोगशाला में लाने के। जबकि EEG और MEG (मैग्नेटोएन्सेफालोग्राफी) दोनों के पास उच्च समयात्मक समाघात है, EEG लागत के कारण एक अधिक सुलभ अनुसंधान उपकरण है, और यह मोबाइल है जिससे मानव व्यवहार को नियंत्रित या प्राकृतिक सेटिंग्स में अध्ययन किया जा सके। वैकल्पिक न्यूरोइमेजिंग विधियों (जैसे, MEG, MRI और PET) के लिए उच्च रखरखाव लागत की आवश्यकता होती है और प्रतिभागियों को इन अध्ययनों को करने के लिए अस्पताल या प्रयोगशाला सेटिंग में लाया जाना चाहिए। इसके विपरीत, लगभग किसी भी सेटिंग को EEG “प्रयोगशाला” में बदल दिया जा सकता है। (देखें पार्क इत्यादि। समीक्षा1 कि कैसे मोबाइल EEG का उपयोग क्षेत्र में खेल प्रदर्शन में सुधार करने के लिए किया जा सकता है)
इन-हाउस या दूरस्थ अध्ययन
EEG अवश्य एकल उपकरण के साथ प्रयोगशाला आधारित नहीं होना चाहिए। सस्ते, व्यावसायिक EEG उपकरणों में प्रगति के साथ, घरेलू उपयोगकर्ता स्वयं पर EEG रिकॉर्ड करने में सक्षम हैं। इमोविटLABS प्लेटफ़ॉर्म शोधकर्ताओं को EMOTIV हेडसेट के साथ ऑनलाइन अपने प्रयोग करने की अनुमति देता है, जो अनुसंधान-ग्रेड उपकरणों के खिलाफ मान्य कर दिए गए हैं²ʹ³। हमारे पायलट ऑनलाइन EEG अध्ययन के बारे में पढ़ें यहां या हमारी साझेदारी में से एक के बारे में जहाँ EMOTIV उपयोगकर्ताओं ने एक प्रस्तुति सॉफ़्टवेयर का आकलन करने के लिए एक घर पर अध्ययन में भाग लिया यहां।
हम EEG के माध्यम से क्या माप सकते हैं?
सामान्यतः शोधकर्ता या तो उत्तेजना की शुरुआत के बाद रुचि के समय बिंदुओं पर वोल्टेज की मात्रा (अर्थात् घटना-संबंधित संभावनाएं, या ERPs) का उपयोग करते हैं या प्रति सेकंड EEG में तरंगों की संख्या (अर्थात् समय-आवृत्ति विश्लेषण) का उपयोग करते हैं।
ये दो क्षेत्र हमें व्यवहार से संबंधित विभिन्न शोध प्रश्नों के उत्तर देने की अनुमति देते हैं। आगे, प्रगति के साथ उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की मदद से हम अब उत्तेजनाओं के प्रति प्रतिक्रियाओं में मानसिक स्थितियों को डिक्रिप्ट करना शुरू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ध्यान के लिए मान्य किए गए एल्गोरिदम के विकास के साथ, हम अब प्रश्नों का उत्तर आसानी से दे सकते हैं जैसे “मेरे वीडियो का कौन सा हिस्सा अधिक ध्यान आकर्षित करता है”।
विचार करने के लिए सावधानियां
यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि, हम EEG के साथ सोच को बिल्कुल नहीं पढ़ सकते। इसलिए, जो उत्तेजनाएँ की तुलना की जा रही हैं, उन्हें आदर्श रूप से रुचि के चर को छोड़कर प्रत्येक पहलू पर मेल खाना चाहिए। इसलिए, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया प्रयोगात्मक कार्य अच्छा EEG अनुसंधान का आधारशिला है। दूसरी बात, EEG उपकरण विद्युत उपकरणों से हस्तक्षेप को उठाने में सक्षम होते हैं और EEG भी गति के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं, जो रिकॉर्डिंग में अवांछित कलाकृतियों को पेश कर सकते हैं। इस प्रकार, कच्चे EEG पूरे मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं को दर्शाते हैं जिन्हें किसी भी निष्कर्ष को निकालने से पहले साफ और संसाधित करने की आवश्यकता होती है जो उत्तेजनाओं की धारणा से संबंधित हो।
अधिकांश एकल इलेक्ट्रोड पर मस्तिष्क की गतिविधि मस्तिष्क की पूरी गतिविधि को रिकॉर्ड करती है और इसकी स्थिति सीधे गतिविधि के स्रोत को ठीक से दर्शाती नहीं है (जैसे, एक अग्रणी इलेक्ट्रोड पर बढ़ी हुई गतिविधि का मतलब यह नहीं है कि फ्रंटल लोब ने इस प्रतिक्रिया का उत्पादन किया)। EEG प्रतिक्रिया के स्रोत पुनर्निर्माण⁴ जैसे तरीकों का उपयोग इस उद्देश्य के लिए खोपड़ी स्तर पर स्रोत निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। अधिक आत्मविश्वास के साथ गहरे स्रोतों को पहचानने के लिए, EEG के साथ जुड़े न्यूरोइमेजिंग विधियों जैसे कि MEG या fMRI पर विचार किया जा सकता है।
वर्तमान शोध में EEG
EEG वर्तमान में कई तरीकों से उपयोग किया जा रहा है, शोधकर्ताओं की मदद के लिए न केवल मनोविज्ञान और चिकित्सा क्षेत्रों में बल्कि मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस, न्यूरोफीडबैक और न्यूरोमार्केटिंग जैसे क्षेत्रों में उपभोक्ता व्यवहार को समझने के लिए।
चिकित्सीय या नैदानिक न्यूरोसाइंस
EEG मुख्य रूप से चिकित्सा क्षेत्रों में निदान और उपचार में सुधार के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, EEG का सबसे सामान्य उपयोग मिर्गी के निदान और दौरे की पहचान में होता है⁵ और नींद अध्ययन में नींद की असामान्यताओं का पता लगाने के लिए होता है⁶। मनोचिकित्सा और नैदानिक न्यूरोसाइंस में, EEG वर्तमान में ऐसे विकारों के ऑब्जेक्टिव मार्कर को पहचानने के लिए उपयोग किया जा रहा है जो अन्यथा विषयगत नैदानिक आकलनों पर निर्भर करते हैं। जैसे मात्रा EEG (qEEG) में जहां गतिविधियों की मात्रा की गणना की जाती है और खोपड़ी पर मानचित्रित होती है, का उपयोग विभिन्न मनोवैज्ञानिक विकारों के कारण होने वाले मस्तिष्क में बदलावों को वर्णन करने के लिए किया जा रहा है⁷। स्वस्थ बनाम विकृत मस्तिष्कों की वर्गीकरण में मशीन लर्निंग भी अधिक ऑब्जेक्टिव निदान विधियों के लिए रास्ता बनाती है⁸ˈ⁹।
न्यूरोमार्केटिंग
निस्संदेह, उपभोक्ता व्यवहार को समझना न्यूरोमार्केटिंग के दिल में है। इस क्षेत्र में EEG का सबसे सामान्य उपयोग विज्ञापनों¹⁰, उत्पादों या सेवाओं के कम प्रमुख और आकर्षक पहलुओं को पहचानने के लिए होता है, जिसका उद्देश्य उन्हें सुधारना है।
EMOTIV x Neuromarketing - उपभोक्ता व्यवहार का भविष्य L’Oreal के लक्जरी लैब में।
EEG की तरंगों का उपयोग यह पहचानने के लिए भी किया जाता है कि क्या कोई अवचेतन ब्रांड/उत्पाद पुनःस्मरण¹¹ है। अन्य उपयोगों में न्यूरोप्राइसिंग शामिल हैं, जहाँ EEG के साथ व्यवहारिक कार्यों का उपयोग उत्पादों के लिए सर्वोत्तम मूल्य निर्धारण रणनीतियों को खोजने के लिए किया जाता है¹²।
EMOTIV x Neuromarketing - कैसे मस्तिष्क विभिन्न मूल्य निर्धारण सुझावों पर प्रतिक्रिया करता है।
सामान्य न्यूरोसाइंस अनुसंधान
यह प्रकार का शोध यह समझने से संबंधित है कि मस्तिष्क कैसे काम करता है (जैसे, हमारा मस्तिष्क दृश्य या श्रव्य उत्तेजनाओं को कैसे प्रोसेस करता है) और मस्तिष्क के विभिन्न हिस्से एक-दूसरे के साथ कैसे संवाद करते हैं। यह मस्तिष्क और विकारों (जैसे, ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार या स्किज़ोफ्रेनिया) के बीच के संबंध को भी समझने में शामिल है। यह कई क्षेत्रों को शामिल करता है जिसमें सामाजिक, भावनात्मक, गणनात्मक, और संज्ञानात्मक क्षेत्रों शामिल हैं।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस(BCI)
BCI अनुसंधान का उद्देश्य मस्तिष्क के आदेशों को एक बाह्य क्रिया में परिवर्तित करना है, EEG को कंप्यूटिंग उपकरणों के साथ एकीकृत करके। मानसिक आदेशों का उपयोग करके एक शब्द दस्तावेज़ टाइप करने, एक व्हीलचेयर चलाने और यहां तक कि कृत्रिम अंगों को चलाने के लिए कुछ वर्तमान विकास हैं जो BCI के माध्यम से विकलांगताओं वाले लोगों के जीवन की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए उपयोग किए जा रहे हैं¹³।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) - जॉन, एक 8 वर्षीय बच्चे के stunning creations जो मस्तिष्क पक्षाघात से पीड़ित हैं, brainpaintbyjohn पर Instagram पर
एक और क्रांति संगीत उद्योग में है जहाँ संगीतकार/गायक अपने विचारों का उपयोग करके संगीत बना रहे हैं (हमारी संबंधित पोस्ट देखें यहां)
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) - EMOTIV का EPOC हेडसेट और प्रतीकात्मक TONTO सिंथेसाइज़र एकदम सही मेल हैं।
कुल मिलाकर, EEG के उपयोग से मानव व्यवहार की सतही समझ के नीचे जाने का वादा मिलता है। इसकी लागत-कुशलता और उच्च पहुंच इसे कई अनुशासनों में एक उपयोगी उपकरण बनाती है जहां उपयोगकर्ता के अनुभव को सुधारने से लेकर चिकित्सा में आगे बढ़ने तक के लिए प्रक्रियाओं को सरल बनाने में मदद मिल सकती है।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) - EMOTIV x रोड्रिगो हब्नर मेंडेस, मानसिक आदेशों का उपयोग कर F1 कार चला रहे हैं।
लेख द्वारा
रोशिनी रंदेनिया, अनुसंधान अधिकारी, EMOTIV रिसर्च Pty. लिमिटेड
संदर्भ
1. पार्क, जे. एल., फेयरवेदर, एम. एम. और डोनाल्डसन, डी. आई. मोबाइल संज्ञान के लिए मामला बनाना: EEG और खेल प्रदर्शन। Neurossci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. कोटॉस्की, के., स्टैपोर, के., लेस्की, जे. और कोटास, एम. इमोविट EPOC+ के लिए भावनात्मक चेहरे की प्रोसेसिंग के ERP सहसंबंधों को निकालने के लिए मान्यता। Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. बैडकॉक, एन. ए. आदि। बच्चों में श्रवण घटना-संबंधित संभावनाओं के लिए इमोविट EPOC EEG प्रणाली के अनुसंधान गुणवत्ता की मान्यता। PeerJ 3, e907 (2015).
4. मिशेल, सी. एम. आदि। EEG स्रोत इमेजिंग। Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. नोचटार, एस. और रेमी, जे. मिर्गी में EEG की भूमिका: एक महत्वपूर्ण समीक्षा। Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
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7. प्रिचेप, एल. एस. और जॉन, ई. आर. मानसिक विकारों की qEEG प्रोफाइल। Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. खोदायरी-रुस्तामाबाद, ए., रील्ली, जे. पी., हैसी, जी. एम., डी ब्रुइन, एच. और मैकक्रिमॉन, डी. जे. प्रमुख अवसाद विकार के लिए एसएसआरआई उपचार पर प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी के लिए EEG डेटा का उपयोग करते हुए मशीन लर्निंग का एक दृष्टिकोण। Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. चुकिक, एम., लोपेज, वी. और पावोन, जे. आराम करने की अवस्था इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राम के माध्यम से अवसाद का वर्गीकरण: मनोचिकित्सा में एक नया अभ्यास: समीक्षा। J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. ओहमे, आर., रेज़कोस्का, डी., वीनर, डी. और चोरोमांस्का, ए. विज्ञापन उत्तेजनाओं के प्रति न्यूरोफिजियोलॉजिकल प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण EEG और गैल्वेनिक त्वचा प्रतिक्रिया उपायों द्वारा। J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. शारी, ए., स्यफीक, एम., मिकामी, ओ. और एम.ए, एम.के. न्यूरोमार्केटिंग में इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राफी (EEG) का अनुप्रयोग- अवचेतन मन का अन्वेषण। 14, (2020). (न्यूरोमार्केटिंग)
12. निगडेलिस, वी. और त्सोलाकी, एम. न्यूरोपैरिंग: मूल्य प्रदर्शन के प्रति मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं के दृष्टिकोण। Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. अबिरी, आर., बोरहानी, एस., जियांग, वाई। और ज़ाओ, एक्स. डिकोड
कल्पना कीजिए कि आपने एक छोटा वीडियो तैयार किया और आप यह पता लगाना चाहते हैं कि वीडियो के कौन से हिस्से लोगों को आकर्षित करते हैं। सामान्यतः, आप बस उनसे पूछेंगे। शायद आप एक सर्वेक्षण का उपयोग करेंगे। लेकिन सबसे सामान्य उत्तर हो सकता है “मुझे बिल्कुल नहीं पता” या “मुझे याद नहीं है”। मानव धारणाओं पर अनुसंधान करने के लिए केवल विषयगत उपायों का उपयोग करना अनिश्चितता से भरा हो सकता है, जिसे मापने के लिए न्यूरोफिजियोलॉजिकल प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। EEG उपकरण मानव धारणा से संबंधित अनुसंधान को बढ़ाने के लिए एक आसानी से सुलभ, लागत-कुशल उपकरण के रूप में अद्वितीय स्थिति में हैं। इसका परिणाम यह है कि यह मनोविज्ञान, न्यूरोमार्केटिंग और BCI में तेजी से एक प्रमुख उपकरण बन रहा है।
EEG क्या है?
इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राफी (EEG) मस्तिष्क कोशिकाओं द्वारा उत्पन्न विद्युत गतिविधि का मापन है, जिन्हें न्यूरॉन्स कहा जाता है। यह खोपड़ी पर लगाए गए इलेक्ट्रोड का उपयोग करने वाला एक सुरक्षित और नॉन-इनवेसिव तरीका है। इस उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाने वाले EEG उपकरण एकल चैनल व्यावसायिक उपकरणों से लेकर 256 चैनल चिकित्सा ग्रेड सिस्टम तक भिन्न हो सकते हैं। आप EEG क्या है और विभिन्न EEG उपकरणों के बारे में अधिक विवरण यहां पढ़ सकते हैं।
EEG के फायदे क्या हैं?
उच्च समयात्मक समाघात
इसके उच्च समयात्मक समाघात के कारण, EEG पूर्व-चेतन प्रक्रियाओं का अनुक्रमण कर सकता है।
EEG की अन्य न्यूरोइमेजिंग विधियों की तुलना में सबसे बड़ी ताकद इसकी समयात्मक समाघात है, यानी, मस्तिष्क की गति प्रतिक्रियाओं को मापने की क्षमता जो मिलीसेकंड की सीमा में होती है। अन्य मस्तिष्क इमेजिंग विधियां जैसे कि fMRI (कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग), रुचि के उत्तेजनाओं को प्रस्तुत करने के बाद एक सेकंड या उससे अधिक समय लेती हैं। आगे, व्यवहार संबंधी कार्य जो वैयक्तिक प्रतिक्रियाओं में अनिश्चितताओं से बचने के लिए बनाए गए हैं, सामान्यतः प्रतिक्रिया समय और बटन प्रेस प्रतिक्रियाओं पर निर्भर करते हैं। इनमें एक सेकंड तक लग सकता है, जो बहुत धीमा है जब यह विचार करते हुए कि मस्तिष्क बहुत जटिल न्यूरोफिजियोलॉजिकल प्रक्रियाएं मिलीसेकंड के समय स्केल पर उत्पन्न कर सकता है। इस प्रकार, इसके उच्च समयात्मक समाघात के कारण, EEG पूर्व-चेतन प्रक्रियाओं का अनुक्रमण कर सकता है जो अन्यथा केवल आत्म-रिपोर्ट और प्रतिक्रिया-आधारित कार्यों के माध्यम से पहचानने में नाकाम रह जाएंगे।
सस्ती और मोबाइल
स्पोर्ट्स साइंस: पैक्सटन लिंच ने इमोविट इनसाइट EEG हेडसेट के साथ दबाव परीक्षण किया।
EEG उपकरण कुशलता से सस्ते और वायरलेस हो गए हैं, जिससे शोधकर्ता क्षेत्र में अनुसंधान करने में सक्षम होते हैं, इसके बजाय प्रतिभागियों को प्रयोगशाला में लाने के। जबकि EEG और MEG (मैग्नेटोएन्सेफालोग्राफी) दोनों के पास उच्च समयात्मक समाघात है, EEG लागत के कारण एक अधिक सुलभ अनुसंधान उपकरण है, और यह मोबाइल है जिससे मानव व्यवहार को नियंत्रित या प्राकृतिक सेटिंग्स में अध्ययन किया जा सके। वैकल्पिक न्यूरोइमेजिंग विधियों (जैसे, MEG, MRI और PET) के लिए उच्च रखरखाव लागत की आवश्यकता होती है और प्रतिभागियों को इन अध्ययनों को करने के लिए अस्पताल या प्रयोगशाला सेटिंग में लाया जाना चाहिए। इसके विपरीत, लगभग किसी भी सेटिंग को EEG “प्रयोगशाला” में बदल दिया जा सकता है। (देखें पार्क इत्यादि। समीक्षा1 कि कैसे मोबाइल EEG का उपयोग क्षेत्र में खेल प्रदर्शन में सुधार करने के लिए किया जा सकता है)
इन-हाउस या दूरस्थ अध्ययन
EEG अवश्य एकल उपकरण के साथ प्रयोगशाला आधारित नहीं होना चाहिए। सस्ते, व्यावसायिक EEG उपकरणों में प्रगति के साथ, घरेलू उपयोगकर्ता स्वयं पर EEG रिकॉर्ड करने में सक्षम हैं। इमोविटLABS प्लेटफ़ॉर्म शोधकर्ताओं को EMOTIV हेडसेट के साथ ऑनलाइन अपने प्रयोग करने की अनुमति देता है, जो अनुसंधान-ग्रेड उपकरणों के खिलाफ मान्य कर दिए गए हैं²ʹ³। हमारे पायलट ऑनलाइन EEG अध्ययन के बारे में पढ़ें यहां या हमारी साझेदारी में से एक के बारे में जहाँ EMOTIV उपयोगकर्ताओं ने एक प्रस्तुति सॉफ़्टवेयर का आकलन करने के लिए एक घर पर अध्ययन में भाग लिया यहां।
हम EEG के माध्यम से क्या माप सकते हैं?
सामान्यतः शोधकर्ता या तो उत्तेजना की शुरुआत के बाद रुचि के समय बिंदुओं पर वोल्टेज की मात्रा (अर्थात् घटना-संबंधित संभावनाएं, या ERPs) का उपयोग करते हैं या प्रति सेकंड EEG में तरंगों की संख्या (अर्थात् समय-आवृत्ति विश्लेषण) का उपयोग करते हैं।
ये दो क्षेत्र हमें व्यवहार से संबंधित विभिन्न शोध प्रश्नों के उत्तर देने की अनुमति देते हैं। आगे, प्रगति के साथ उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की मदद से हम अब उत्तेजनाओं के प्रति प्रतिक्रियाओं में मानसिक स्थितियों को डिक्रिप्ट करना शुरू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ध्यान के लिए मान्य किए गए एल्गोरिदम के विकास के साथ, हम अब प्रश्नों का उत्तर आसानी से दे सकते हैं जैसे “मेरे वीडियो का कौन सा हिस्सा अधिक ध्यान आकर्षित करता है”।
विचार करने के लिए सावधानियां
यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि, हम EEG के साथ सोच को बिल्कुल नहीं पढ़ सकते। इसलिए, जो उत्तेजनाएँ की तुलना की जा रही हैं, उन्हें आदर्श रूप से रुचि के चर को छोड़कर प्रत्येक पहलू पर मेल खाना चाहिए। इसलिए, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया प्रयोगात्मक कार्य अच्छा EEG अनुसंधान का आधारशिला है। दूसरी बात, EEG उपकरण विद्युत उपकरणों से हस्तक्षेप को उठाने में सक्षम होते हैं और EEG भी गति के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं, जो रिकॉर्डिंग में अवांछित कलाकृतियों को पेश कर सकते हैं। इस प्रकार, कच्चे EEG पूरे मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं को दर्शाते हैं जिन्हें किसी भी निष्कर्ष को निकालने से पहले साफ और संसाधित करने की आवश्यकता होती है जो उत्तेजनाओं की धारणा से संबंधित हो।
अधिकांश एकल इलेक्ट्रोड पर मस्तिष्क की गतिविधि मस्तिष्क की पूरी गतिविधि को रिकॉर्ड करती है और इसकी स्थिति सीधे गतिविधि के स्रोत को ठीक से दर्शाती नहीं है (जैसे, एक अग्रणी इलेक्ट्रोड पर बढ़ी हुई गतिविधि का मतलब यह नहीं है कि फ्रंटल लोब ने इस प्रतिक्रिया का उत्पादन किया)। EEG प्रतिक्रिया के स्रोत पुनर्निर्माण⁴ जैसे तरीकों का उपयोग इस उद्देश्य के लिए खोपड़ी स्तर पर स्रोत निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। अधिक आत्मविश्वास के साथ गहरे स्रोतों को पहचानने के लिए, EEG के साथ जुड़े न्यूरोइमेजिंग विधियों जैसे कि MEG या fMRI पर विचार किया जा सकता है।
वर्तमान शोध में EEG
EEG वर्तमान में कई तरीकों से उपयोग किया जा रहा है, शोधकर्ताओं की मदद के लिए न केवल मनोविज्ञान और चिकित्सा क्षेत्रों में बल्कि मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस, न्यूरोफीडबैक और न्यूरोमार्केटिंग जैसे क्षेत्रों में उपभोक्ता व्यवहार को समझने के लिए।
चिकित्सीय या नैदानिक न्यूरोसाइंस
EEG मुख्य रूप से चिकित्सा क्षेत्रों में निदान और उपचार में सुधार के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, EEG का सबसे सामान्य उपयोग मिर्गी के निदान और दौरे की पहचान में होता है⁵ और नींद अध्ययन में नींद की असामान्यताओं का पता लगाने के लिए होता है⁶। मनोचिकित्सा और नैदानिक न्यूरोसाइंस में, EEG वर्तमान में ऐसे विकारों के ऑब्जेक्टिव मार्कर को पहचानने के लिए उपयोग किया जा रहा है जो अन्यथा विषयगत नैदानिक आकलनों पर निर्भर करते हैं। जैसे मात्रा EEG (qEEG) में जहां गतिविधियों की मात्रा की गणना की जाती है और खोपड़ी पर मानचित्रित होती है, का उपयोग विभिन्न मनोवैज्ञानिक विकारों के कारण होने वाले मस्तिष्क में बदलावों को वर्णन करने के लिए किया जा रहा है⁷। स्वस्थ बनाम विकृत मस्तिष्कों की वर्गीकरण में मशीन लर्निंग भी अधिक ऑब्जेक्टिव निदान विधियों के लिए रास्ता बनाती है⁸ˈ⁹।
न्यूरोमार्केटिंग
निस्संदेह, उपभोक्ता व्यवहार को समझना न्यूरोमार्केटिंग के दिल में है। इस क्षेत्र में EEG का सबसे सामान्य उपयोग विज्ञापनों¹⁰, उत्पादों या सेवाओं के कम प्रमुख और आकर्षक पहलुओं को पहचानने के लिए होता है, जिसका उद्देश्य उन्हें सुधारना है।
EMOTIV x Neuromarketing - उपभोक्ता व्यवहार का भविष्य L’Oreal के लक्जरी लैब में।
EEG की तरंगों का उपयोग यह पहचानने के लिए भी किया जाता है कि क्या कोई अवचेतन ब्रांड/उत्पाद पुनःस्मरण¹¹ है। अन्य उपयोगों में न्यूरोप्राइसिंग शामिल हैं, जहाँ EEG के साथ व्यवहारिक कार्यों का उपयोग उत्पादों के लिए सर्वोत्तम मूल्य निर्धारण रणनीतियों को खोजने के लिए किया जाता है¹²।
EMOTIV x Neuromarketing - कैसे मस्तिष्क विभिन्न मूल्य निर्धारण सुझावों पर प्रतिक्रिया करता है।
सामान्य न्यूरोसाइंस अनुसंधान
यह प्रकार का शोध यह समझने से संबंधित है कि मस्तिष्क कैसे काम करता है (जैसे, हमारा मस्तिष्क दृश्य या श्रव्य उत्तेजनाओं को कैसे प्रोसेस करता है) और मस्तिष्क के विभिन्न हिस्से एक-दूसरे के साथ कैसे संवाद करते हैं। यह मस्तिष्क और विकारों (जैसे, ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार या स्किज़ोफ्रेनिया) के बीच के संबंध को भी समझने में शामिल है। यह कई क्षेत्रों को शामिल करता है जिसमें सामाजिक, भावनात्मक, गणनात्मक, और संज्ञानात्मक क्षेत्रों शामिल हैं।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस(BCI)
BCI अनुसंधान का उद्देश्य मस्तिष्क के आदेशों को एक बाह्य क्रिया में परिवर्तित करना है, EEG को कंप्यूटिंग उपकरणों के साथ एकीकृत करके। मानसिक आदेशों का उपयोग करके एक शब्द दस्तावेज़ टाइप करने, एक व्हीलचेयर चलाने और यहां तक कि कृत्रिम अंगों को चलाने के लिए कुछ वर्तमान विकास हैं जो BCI के माध्यम से विकलांगताओं वाले लोगों के जीवन की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए उपयोग किए जा रहे हैं¹³।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) - जॉन, एक 8 वर्षीय बच्चे के stunning creations जो मस्तिष्क पक्षाघात से पीड़ित हैं, brainpaintbyjohn पर Instagram पर
एक और क्रांति संगीत उद्योग में है जहाँ संगीतकार/गायक अपने विचारों का उपयोग करके संगीत बना रहे हैं (हमारी संबंधित पोस्ट देखें यहां)
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) - EMOTIV का EPOC हेडसेट और प्रतीकात्मक TONTO सिंथेसाइज़र एकदम सही मेल हैं।
कुल मिलाकर, EEG के उपयोग से मानव व्यवहार की सतही समझ के नीचे जाने का वादा मिलता है। इसकी लागत-कुशलता और उच्च पहुंच इसे कई अनुशासनों में एक उपयोगी उपकरण बनाती है जहां उपयोगकर्ता के अनुभव को सुधारने से लेकर चिकित्सा में आगे बढ़ने तक के लिए प्रक्रियाओं को सरल बनाने में मदद मिल सकती है।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) - EMOTIV x रोड्रिगो हब्नर मेंडेस, मानसिक आदेशों का उपयोग कर F1 कार चला रहे हैं।
लेख द्वारा
रोशिनी रंदेनिया, अनुसंधान अधिकारी, EMOTIV रिसर्च Pty. लिमिटेड
संदर्भ
1. पार्क, जे. एल., फेयरवेदर, एम. एम. और डोनाल्डसन, डी. आई. मोबाइल संज्ञान के लिए मामला बनाना: EEG और खेल प्रदर्शन। Neurossci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. कोटॉस्की, के., स्टैपोर, के., लेस्की, जे. और कोटास, एम. इमोविट EPOC+ के लिए भावनात्मक चेहरे की प्रोसेसिंग के ERP सहसंबंधों को निकालने के लिए मान्यता। Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
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5. नोचटार, एस. और रेमी, जे. मिर्गी में EEG की भूमिका: एक महत्वपूर्ण समीक्षा। Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. आल्ड्रिच, एम. एस. और जाह्नके, बी. वीडियो-EEG पॉलीसोमनोग्राफी का निदान मूल्य। Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. प्रिचेप, एल. एस. और जॉन, ई. आर. मानसिक विकारों की qEEG प्रोफाइल। Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. खोदायरी-रुस्तामाबाद, ए., रील्ली, जे. पी., हैसी, जी. एम., डी ब्रुइन, एच. और मैकक्रिमॉन, डी. जे. प्रमुख अवसाद विकार के लिए एसएसआरआई उपचार पर प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी के लिए EEG डेटा का उपयोग करते हुए मशीन लर्निंग का एक दृष्टिकोण। Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. चुकिक, एम., लोपेज, वी. और पावोन, जे. आराम करने की अवस्था इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राम के माध्यम से अवसाद का वर्गीकरण: मनोचिकित्सा में एक नया अभ्यास: समीक्षा। J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. ओहमे, आर., रेज़कोस्का, डी., वीनर, डी. और चोरोमांस्का, ए. विज्ञापन उत्तेजनाओं के प्रति न्यूरोफिजियोलॉजिकल प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण EEG और गैल्वेनिक त्वचा प्रतिक्रिया उपायों द्वारा। J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. शारी, ए., स्यफीक, एम., मिकामी, ओ. और एम.ए, एम.के. न्यूरोमार्केटिंग में इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राफी (EEG) का अनुप्रयोग- अवचेतन मन का अन्वेषण। 14, (2020). (न्यूरोमार्केटिंग)
12. निगडेलिस, वी. और त्सोलाकी, एम. न्यूरोपैरिंग: मूल्य प्रदर्शन के प्रति मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं के दृष्टिकोण। Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. अबिरी, आर., बोरहानी, एस., जियांग, वाई। और ज़ाओ, एक्स. डिकोड
कल्पना कीजिए कि आपने एक छोटा वीडियो तैयार किया और आप यह पता लगाना चाहते हैं कि वीडियो के कौन से हिस्से लोगों को आकर्षित करते हैं। सामान्यतः, आप बस उनसे पूछेंगे। शायद आप एक सर्वेक्षण का उपयोग करेंगे। लेकिन सबसे सामान्य उत्तर हो सकता है “मुझे बिल्कुल नहीं पता” या “मुझे याद नहीं है”। मानव धारणाओं पर अनुसंधान करने के लिए केवल विषयगत उपायों का उपयोग करना अनिश्चितता से भरा हो सकता है, जिसे मापने के लिए न्यूरोफिजियोलॉजिकल प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। EEG उपकरण मानव धारणा से संबंधित अनुसंधान को बढ़ाने के लिए एक आसानी से सुलभ, लागत-कुशल उपकरण के रूप में अद्वितीय स्थिति में हैं। इसका परिणाम यह है कि यह मनोविज्ञान, न्यूरोमार्केटिंग और BCI में तेजी से एक प्रमुख उपकरण बन रहा है।
EEG क्या है?
इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राफी (EEG) मस्तिष्क कोशिकाओं द्वारा उत्पन्न विद्युत गतिविधि का मापन है, जिन्हें न्यूरॉन्स कहा जाता है। यह खोपड़ी पर लगाए गए इलेक्ट्रोड का उपयोग करने वाला एक सुरक्षित और नॉन-इनवेसिव तरीका है। इस उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाने वाले EEG उपकरण एकल चैनल व्यावसायिक उपकरणों से लेकर 256 चैनल चिकित्सा ग्रेड सिस्टम तक भिन्न हो सकते हैं। आप EEG क्या है और विभिन्न EEG उपकरणों के बारे में अधिक विवरण यहां पढ़ सकते हैं।
EEG के फायदे क्या हैं?
उच्च समयात्मक समाघात
इसके उच्च समयात्मक समाघात के कारण, EEG पूर्व-चेतन प्रक्रियाओं का अनुक्रमण कर सकता है।
EEG की अन्य न्यूरोइमेजिंग विधियों की तुलना में सबसे बड़ी ताकद इसकी समयात्मक समाघात है, यानी, मस्तिष्क की गति प्रतिक्रियाओं को मापने की क्षमता जो मिलीसेकंड की सीमा में होती है। अन्य मस्तिष्क इमेजिंग विधियां जैसे कि fMRI (कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग), रुचि के उत्तेजनाओं को प्रस्तुत करने के बाद एक सेकंड या उससे अधिक समय लेती हैं। आगे, व्यवहार संबंधी कार्य जो वैयक्तिक प्रतिक्रियाओं में अनिश्चितताओं से बचने के लिए बनाए गए हैं, सामान्यतः प्रतिक्रिया समय और बटन प्रेस प्रतिक्रियाओं पर निर्भर करते हैं। इनमें एक सेकंड तक लग सकता है, जो बहुत धीमा है जब यह विचार करते हुए कि मस्तिष्क बहुत जटिल न्यूरोफिजियोलॉजिकल प्रक्रियाएं मिलीसेकंड के समय स्केल पर उत्पन्न कर सकता है। इस प्रकार, इसके उच्च समयात्मक समाघात के कारण, EEG पूर्व-चेतन प्रक्रियाओं का अनुक्रमण कर सकता है जो अन्यथा केवल आत्म-रिपोर्ट और प्रतिक्रिया-आधारित कार्यों के माध्यम से पहचानने में नाकाम रह जाएंगे।
सस्ती और मोबाइल
स्पोर्ट्स साइंस: पैक्सटन लिंच ने इमोविट इनसाइट EEG हेडसेट के साथ दबाव परीक्षण किया।
EEG उपकरण कुशलता से सस्ते और वायरलेस हो गए हैं, जिससे शोधकर्ता क्षेत्र में अनुसंधान करने में सक्षम होते हैं, इसके बजाय प्रतिभागियों को प्रयोगशाला में लाने के। जबकि EEG और MEG (मैग्नेटोएन्सेफालोग्राफी) दोनों के पास उच्च समयात्मक समाघात है, EEG लागत के कारण एक अधिक सुलभ अनुसंधान उपकरण है, और यह मोबाइल है जिससे मानव व्यवहार को नियंत्रित या प्राकृतिक सेटिंग्स में अध्ययन किया जा सके। वैकल्पिक न्यूरोइमेजिंग विधियों (जैसे, MEG, MRI और PET) के लिए उच्च रखरखाव लागत की आवश्यकता होती है और प्रतिभागियों को इन अध्ययनों को करने के लिए अस्पताल या प्रयोगशाला सेटिंग में लाया जाना चाहिए। इसके विपरीत, लगभग किसी भी सेटिंग को EEG “प्रयोगशाला” में बदल दिया जा सकता है। (देखें पार्क इत्यादि। समीक्षा1 कि कैसे मोबाइल EEG का उपयोग क्षेत्र में खेल प्रदर्शन में सुधार करने के लिए किया जा सकता है)
इन-हाउस या दूरस्थ अध्ययन
EEG अवश्य एकल उपकरण के साथ प्रयोगशाला आधारित नहीं होना चाहिए। सस्ते, व्यावसायिक EEG उपकरणों में प्रगति के साथ, घरेलू उपयोगकर्ता स्वयं पर EEG रिकॉर्ड करने में सक्षम हैं। इमोविटLABS प्लेटफ़ॉर्म शोधकर्ताओं को EMOTIV हेडसेट के साथ ऑनलाइन अपने प्रयोग करने की अनुमति देता है, जो अनुसंधान-ग्रेड उपकरणों के खिलाफ मान्य कर दिए गए हैं²ʹ³। हमारे पायलट ऑनलाइन EEG अध्ययन के बारे में पढ़ें यहां या हमारी साझेदारी में से एक के बारे में जहाँ EMOTIV उपयोगकर्ताओं ने एक प्रस्तुति सॉफ़्टवेयर का आकलन करने के लिए एक घर पर अध्ययन में भाग लिया यहां।
हम EEG के माध्यम से क्या माप सकते हैं?
सामान्यतः शोधकर्ता या तो उत्तेजना की शुरुआत के बाद रुचि के समय बिंदुओं पर वोल्टेज की मात्रा (अर्थात् घटना-संबंधित संभावनाएं, या ERPs) का उपयोग करते हैं या प्रति सेकंड EEG में तरंगों की संख्या (अर्थात् समय-आवृत्ति विश्लेषण) का उपयोग करते हैं।
ये दो क्षेत्र हमें व्यवहार से संबंधित विभिन्न शोध प्रश्नों के उत्तर देने की अनुमति देते हैं। आगे, प्रगति के साथ उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की मदद से हम अब उत्तेजनाओं के प्रति प्रतिक्रियाओं में मानसिक स्थितियों को डिक्रिप्ट करना शुरू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ध्यान के लिए मान्य किए गए एल्गोरिदम के विकास के साथ, हम अब प्रश्नों का उत्तर आसानी से दे सकते हैं जैसे “मेरे वीडियो का कौन सा हिस्सा अधिक ध्यान आकर्षित करता है”।
विचार करने के लिए सावधानियां
यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि, हम EEG के साथ सोच को बिल्कुल नहीं पढ़ सकते। इसलिए, जो उत्तेजनाएँ की तुलना की जा रही हैं, उन्हें आदर्श रूप से रुचि के चर को छोड़कर प्रत्येक पहलू पर मेल खाना चाहिए। इसलिए, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया प्रयोगात्मक कार्य अच्छा EEG अनुसंधान का आधारशिला है। दूसरी बात, EEG उपकरण विद्युत उपकरणों से हस्तक्षेप को उठाने में सक्षम होते हैं और EEG भी गति के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं, जो रिकॉर्डिंग में अवांछित कलाकृतियों को पेश कर सकते हैं। इस प्रकार, कच्चे EEG पूरे मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं को दर्शाते हैं जिन्हें किसी भी निष्कर्ष को निकालने से पहले साफ और संसाधित करने की आवश्यकता होती है जो उत्तेजनाओं की धारणा से संबंधित हो।
अधिकांश एकल इलेक्ट्रोड पर मस्तिष्क की गतिविधि मस्तिष्क की पूरी गतिविधि को रिकॉर्ड करती है और इसकी स्थिति सीधे गतिविधि के स्रोत को ठीक से दर्शाती नहीं है (जैसे, एक अग्रणी इलेक्ट्रोड पर बढ़ी हुई गतिविधि का मतलब यह नहीं है कि फ्रंटल लोब ने इस प्रतिक्रिया का उत्पादन किया)। EEG प्रतिक्रिया के स्रोत पुनर्निर्माण⁴ जैसे तरीकों का उपयोग इस उद्देश्य के लिए खोपड़ी स्तर पर स्रोत निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। अधिक आत्मविश्वास के साथ गहरे स्रोतों को पहचानने के लिए, EEG के साथ जुड़े न्यूरोइमेजिंग विधियों जैसे कि MEG या fMRI पर विचार किया जा सकता है।
वर्तमान शोध में EEG
EEG वर्तमान में कई तरीकों से उपयोग किया जा रहा है, शोधकर्ताओं की मदद के लिए न केवल मनोविज्ञान और चिकित्सा क्षेत्रों में बल्कि मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस, न्यूरोफीडबैक और न्यूरोमार्केटिंग जैसे क्षेत्रों में उपभोक्ता व्यवहार को समझने के लिए।
चिकित्सीय या नैदानिक न्यूरोसाइंस
EEG मुख्य रूप से चिकित्सा क्षेत्रों में निदान और उपचार में सुधार के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, EEG का सबसे सामान्य उपयोग मिर्गी के निदान और दौरे की पहचान में होता है⁵ और नींद अध्ययन में नींद की असामान्यताओं का पता लगाने के लिए होता है⁶। मनोचिकित्सा और नैदानिक न्यूरोसाइंस में, EEG वर्तमान में ऐसे विकारों के ऑब्जेक्टिव मार्कर को पहचानने के लिए उपयोग किया जा रहा है जो अन्यथा विषयगत नैदानिक आकलनों पर निर्भर करते हैं। जैसे मात्रा EEG (qEEG) में जहां गतिविधियों की मात्रा की गणना की जाती है और खोपड़ी पर मानचित्रित होती है, का उपयोग विभिन्न मनोवैज्ञानिक विकारों के कारण होने वाले मस्तिष्क में बदलावों को वर्णन करने के लिए किया जा रहा है⁷। स्वस्थ बनाम विकृत मस्तिष्कों की वर्गीकरण में मशीन लर्निंग भी अधिक ऑब्जेक्टिव निदान विधियों के लिए रास्ता बनाती है⁸ˈ⁹।
न्यूरोमार्केटिंग
निस्संदेह, उपभोक्ता व्यवहार को समझना न्यूरोमार्केटिंग के दिल में है। इस क्षेत्र में EEG का सबसे सामान्य उपयोग विज्ञापनों¹⁰, उत्पादों या सेवाओं के कम प्रमुख और आकर्षक पहलुओं को पहचानने के लिए होता है, जिसका उद्देश्य उन्हें सुधारना है।
EMOTIV x Neuromarketing - उपभोक्ता व्यवहार का भविष्य L’Oreal के लक्जरी लैब में।
EEG की तरंगों का उपयोग यह पहचानने के लिए भी किया जाता है कि क्या कोई अवचेतन ब्रांड/उत्पाद पुनःस्मरण¹¹ है। अन्य उपयोगों में न्यूरोप्राइसिंग शामिल हैं, जहाँ EEG के साथ व्यवहारिक कार्यों का उपयोग उत्पादों के लिए सर्वोत्तम मूल्य निर्धारण रणनीतियों को खोजने के लिए किया जाता है¹²।
EMOTIV x Neuromarketing - कैसे मस्तिष्क विभिन्न मूल्य निर्धारण सुझावों पर प्रतिक्रिया करता है।
सामान्य न्यूरोसाइंस अनुसंधान
यह प्रकार का शोध यह समझने से संबंधित है कि मस्तिष्क कैसे काम करता है (जैसे, हमारा मस्तिष्क दृश्य या श्रव्य उत्तेजनाओं को कैसे प्रोसेस करता है) और मस्तिष्क के विभिन्न हिस्से एक-दूसरे के साथ कैसे संवाद करते हैं। यह मस्तिष्क और विकारों (जैसे, ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार या स्किज़ोफ्रेनिया) के बीच के संबंध को भी समझने में शामिल है। यह कई क्षेत्रों को शामिल करता है जिसमें सामाजिक, भावनात्मक, गणनात्मक, और संज्ञानात्मक क्षेत्रों शामिल हैं।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस(BCI)
BCI अनुसंधान का उद्देश्य मस्तिष्क के आदेशों को एक बाह्य क्रिया में परिवर्तित करना है, EEG को कंप्यूटिंग उपकरणों के साथ एकीकृत करके। मानसिक आदेशों का उपयोग करके एक शब्द दस्तावेज़ टाइप करने, एक व्हीलचेयर चलाने और यहां तक कि कृत्रिम अंगों को चलाने के लिए कुछ वर्तमान विकास हैं जो BCI के माध्यम से विकलांगताओं वाले लोगों के जीवन की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए उपयोग किए जा रहे हैं¹³।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) - जॉन, एक 8 वर्षीय बच्चे के stunning creations जो मस्तिष्क पक्षाघात से पीड़ित हैं, brainpaintbyjohn पर Instagram पर
एक और क्रांति संगीत उद्योग में है जहाँ संगीतकार/गायक अपने विचारों का उपयोग करके संगीत बना रहे हैं (हमारी संबंधित पोस्ट देखें यहां)
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) - EMOTIV का EPOC हेडसेट और प्रतीकात्मक TONTO सिंथेसाइज़र एकदम सही मेल हैं।
कुल मिलाकर, EEG के उपयोग से मानव व्यवहार की सतही समझ के नीचे जाने का वादा मिलता है। इसकी लागत-कुशलता और उच्च पहुंच इसे कई अनुशासनों में एक उपयोगी उपकरण बनाती है जहां उपयोगकर्ता के अनुभव को सुधारने से लेकर चिकित्सा में आगे बढ़ने तक के लिए प्रक्रियाओं को सरल बनाने में मदद मिल सकती है।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) - EMOTIV x रोड्रिगो हब्नर मेंडेस, मानसिक आदेशों का उपयोग कर F1 कार चला रहे हैं।
लेख द्वारा
रोशिनी रंदेनिया, अनुसंधान अधिकारी, EMOTIV रिसर्च Pty. लिमिटेड
संदर्भ
1. पार्क, जे. एल., फेयरवेदर, एम. एम. और डोनाल्डसन, डी. आई. मोबाइल संज्ञान के लिए मामला बनाना: EEG और खेल प्रदर्शन। Neurossci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. कोटॉस्की, के., स्टैपोर, के., लेस्की, जे. और कोटास, एम. इमोविट EPOC+ के लिए भावनात्मक चेहरे की प्रोसेसिंग के ERP सहसंबंधों को निकालने के लिए मान्यता। Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. बैडकॉक, एन. ए. आदि। बच्चों में श्रवण घटना-संबंधित संभावनाओं के लिए इमोविट EPOC EEG प्रणाली के अनुसंधान गुणवत्ता की मान्यता। PeerJ 3, e907 (2015).
4. मिशेल, सी. एम. आदि। EEG स्रोत इमेजिंग। Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. नोचटार, एस. और रेमी, जे. मिर्गी में EEG की भूमिका: एक महत्वपूर्ण समीक्षा। Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
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7. प्रिचेप, एल. एस. और जॉन, ई. आर. मानसिक विकारों की qEEG प्रोफाइल। Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
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