神経科学EEG研究におけるAIモデルの現状
メフル・ナヤク
2023/03/13
共有:
機械学習（ML）と深層学習（DL）から得られるもの
私たちは「ビッグデータ」の時代に突入しました。ここでは、科学の進歩と発見の機会はデータの保存および共有容量によって制約されることは少なくなっています。その代わりに、技術的および科学的な革新は、この豊富に利用可能なデータを迅速かつ効果的に活用する私たちの能力によって制約されています。この意味において、ますます堅牢で洗練されたAIモデリングシステムは、最も複雑なデータセットがリアルタイムデータ処理能力を使用して洗練されたアルゴリズムに集約できることを証明しています。
神経科学とAI
これらのアルゴリズムとモデルは、神経科学者や人間のメンタルプロセスを理解し、より良く応答しようとする研究者にとって特に有用であることが証明されています。
応用は無限です。使いやすさは、顔認識技術によるより良いマーケティングやユーザー体験から、認知的負荷を管理する個々のための効率向上にまで広がります。
特に、EEGおよび脳研究企業のEMOTIVは、この脳研究を行うコストを低下させ、データ収集と分析の効率を向上させることにより、MLおよびDLの力を示しました。それによって、個人、教育機関、学術コミュニティ、消費者研究などのユースケースを探っている企業にとって、EEGの有用性が劇的に向上しました。
人工知能、機械学習、及び深層学習
ゆっくりと確実に、AIは過去の世代では考えられなかったアプリケーションに進出しており、研究のコスト障壁を下げ、明日の技術革新への迅速な道を開いています。
それが最も明白に見られるのはEEG技術の領域です。進化するMLおよびDLモデリングを統合することで、神経科学者は、特に脳-コンピュータインターフェースシステムや感情認識において、膨大な可能性を解き放っています。
EEGデータを理解するためには、いくつかの要素を明確に区別しなければなりません。「人工知能」、「機械学習」、「深層学習」といった用語は頻繁に互換的に使用されますが、それらを区別する重要なニュアンスがあります。
人工知能
創造的な思考を持つ人々が機械がいつか人間のように考えることを学べると理解したとき、人工知能という用語が生まれました。AIは、機械学習や深層学習を含むいくつかのサブフィールドを包含しています。
機械学習
機械学習は、AIのサブフィールドまたは分野であり、データバンクを使用して訓練された複雑なアルゴリズムを開発します。これらのアルゴリズムは、新しいデータやサンプルデータについて正確な予測を行ったり、データのための非常に精密な分類システムを開発したりし、その過程で、科学者がこれらの機械を使用せずには発見できないパターンと洞察を明らかにするのに役立ちます。
深層学習
深層学習は、学習および訓練プロセスのより多くの側面を自動化することで、機械学習をさらに一歩進めます。深層学習アルゴリズムは、テキストや画像などの非構造化データセットをデコードできるため、人間の介入がはるかに少なくて済みます。このため、深層学習は「スケーラブルな機械学習」と表現されています。
EEGの歴史的制約と課題：AIの必要性
人間の脳は約1000億のニューロンを含んでいます。これらのニューロンとそれぞれのシナプス接続間の複雑な関係を完全に理解するには、膨大な脳データを全体として見る能力が必要です。数十年にわたり、EEGデータからメタレベルの神経回路パターンを分離する能力は、EEG読み取りの有用性における主要な制限要因を示してきました。
EEG技術自体は安価です。最初のEEG脳波記録は1800年代後半に生成され、EEG読み取りを収集するプロセスは非侵襲的で比較的単純です。
しかし、EEGデータの収集と分析に内在するコストは、主にEEGによって拾われた余分なアーティファクトを手動で取り除くことに起因しており、これは信号対雑音比が低いです。EEGデータは複雑で、非線形および非定常的な側面を持ちます。また、個々の人によってユニークに変化する要素もあります。
研究者たちは、無駄なノイズを取り除き、すべての異なる変数を考慮するために、膨大なデータを手動で前処理せざるを得ませんでした。そのため、感情認識のようなより洗練されたタスクにEEGを使用することは、かなりの期間不実用的であり、非現実的でした。それでも、研究者たちは試みました。
EEG脳データの収集と分析を効率化し、研究者にとってコスト対効果の障壁を減らすために、神経科学者たちはEEG分類処理パイプラインを開発し、手順を分解し、それぞれの戦略や技術を洗練し、EEGの応用を促進しました。
一般的な5ステップEEG分類パイプライン
データ前処理。
分類手順の初期化。
分類器用のデータセットの分割。
新しいデータのクラス予測。
テストデータセットの分類モデルの評価。
現在、EEGは脳活動をキャプチャするための最もコスト効果が高く、情報価値のある方法の一つですが、EEGデータの有用性は、科学者が脳データを記録し、効率よくEEG記録を処理する能力によって引き続き制限されています。
EEGの未来：AIとビッグデータの能力の上昇
「ビッグデータ」という用語は、現代の技術によって私たちがデータを収集および処理する際に作成されるボリューム、速度、そして多様性が増していることを指します。ビッグデータは神経科学的な風景を劇的に変化させています。簡単に言うと、今や私たちは、収集している膨大なデータを利用できるようになっています。
特に感情状態の検出に関する分類タスクは、バイナリおよびマルチラベル分類プロセスによってますます処理されています。監視されたMLアルゴリズムは、訓練データを学習し、モデルと学習したパラメータを開発し、それを新しいデータに適用して、各データセットにそれぞれのクラスラベルを割り当てます。このプロセスにより、人間が繰り返し、時間のかかる決定をするために時間を費やす必要がなくなります。
「人工知能」や「機械学習」といった用語を耳にすると、1984年の映画ターミネーターのようなポップカルチャーの作品に描かれた未来的な世界を想像するのは簡単です。これらの技術があまりにも複雑で、あなたの日常生活の根底にある作業においても理解したり価値を見出したりすることができないと考えるかもしれません。
その罠にはまらないでください
AIは、ブロックバスターやアイザック・アシモフの1950年の小説I, Robotのような称賛されたSFクラシックで最初に詳述されたほど洗練されてはいません。AIの研究をしていない人でも、現在のAIモデリングを理解し、利用可能なモデルを自分の研究に使うことができます。
EEG研究文献におけるリアルタイムのMLおよびDLアプリケーション
脳データを理解するためにMLおよびDLアルゴリズムを使用することは、近年劇的に増加しています。2021年に公開された系統的レビューにおいて、EEG処理アルゴリズムを開発および洗練することを目的とした査読付き研究が特定されました。このレビューによってカバーされた論文の約63％が過去3年間に発表されており、今後のBCIシステムやER研究におけるこれらのモデルの利用が期待されることを示唆しています。
ルーカス・ゲイメンの発表記事「機械学習に基づくEEG病理の診断」において、彼と彼のチームは、ML手法とその臨床EEG分析を自動化する能力を調査しました。自動化されたEEGモデルを特徴ベースまたはエンドツーエンドアプローチに分類することで、彼らは「提案された特徴ベースのフレームワークと深層ニューラルネットワークをEEG最適化された時間畳み込みネットワーク（TCN）に適用しました。」二つのアプローチにおける精度は、81％から86％の範囲で驚くほど狭いことが判明しました。この結果は、提案された特徴ベースのデコーディングフレームワークが深層ニューラルネットワークと同様の精度を持つことを示しています。
ヤニック・ロイの記事（et al）は、神経工学のジャーナルで、2010年1月から2018年7月までに発表されたEEGにDLを適用した154件の論文をレビューしました。これらの論文は「てんかん、睡眠、脳-コンピュータインターフェース、および認知・感情モニタリングのようないくつかのアプリケーション領域」にわたり、使用されたEEGデータの量は数分から数時間までの時間の長さにばらついていました。しかし、深層学習モデルのトレーニング中に使用されたサンプル数は、数十から数百万まで変動しました。このすべてのデータ内で、彼らは深層学習アプローチがこれらを使用したすべての研究で従来のベースラインよりも正確であったことを発見しました。
可視化および分析は、両方のアプローチがデータの似た側面（例：時間的な電極位置でのデルタおよびシータバンドパワー）を使用していることを示しました。ヤニック・ロイet alは、現在のバイナリEEG病理デコーダの精度は、臨床ラベルの不完全な評価者間の合意のために90％近く飽和する可能性があり、そのようなデコーダはすでに臨床的に有用である（臨床EEGの専門家が不足している分野など）と主張しています。彼らは、特徴ベースのフレームワークはオープンソースで利用可能であり、EEG機械学習研究のための新しいツールを提供することを提案しました。
DLは出版物の急増を見ており、これは科学コミュニティにおけるこのタイプの処理に対する関心の高まりを反映しています。
EMOTIV脳データとEEGデバイスのユニークな点は何ですか？
MLおよびDLモデルはEEG技術において画期的な進展をもたらしています。最新の競争力のあるEEGデバイスに関しては、どの企業もEMOTIVほど限界を押し上げていません。
EMOTIVはバイオインフォマティクス企業であり、EEGの使用を通じて神経科学コミュニティを力を与える先駆者です。EMOTIVの革新はBCI（脳-コンピュータインターフェース）という傘の下にあり、「マインドマシンインターフェース」、「直接神経インターフェース」、「脳-マシンインターフェース」とも呼ばれています。これらの技術は、過去10年以上にわたって、認知パフォーマンスを追跡したり、感情をモニタリングしたり、機械学習や訓練されたメンタルコマンドを使用して仮想および物理オブジェクトを制御したりするために使用されてきました。
EMOTIV EEGヘッドセットには、EMOTIV EPOC FLEX（32チャンネルEEG）、EMOTIV INSIGHT 2.0（5チャンネルEEG）、EPOC X（14チャンネルEEG）が含まれています。彼らのユニークなアルゴリズムは以下を検出します：
フラストレーション
関心
リラクゼーション
興奮
関与
ストレス
注意
EMOTIVはEEGヘッドセット以上のことを進めています。彼らは、学術者、ウェブ開発者、さらには神経科学のバックグラウンドを持たない好奇心旺盛な個人が利用できるツールや機能のエコシステムを育成するのに貢献しています。
EmotivLABS
EmotivLABSは、個々のユーザーと研究者をつなぎ、EMOTIV脳データをクラウドソーシングする機会を促進します。
EMOTIV Cortex
EMOTIV Cortexを使用すると、研究者はユーザーがリアルタイム脳データを使用してパーソナライズされた体験やアクティベーションを作成するツールを提供するカスタムアプリケーションを開発できます。
EmotivPRO
研究者や機関は、EEGデータの構築、公開、取得、および分析を支援するEmotivPROとEMOTIVデバイスをペアリングできます。
EmotivPROは、EMOTIVの社内クラウドベースのアナライザーを使用してポストプロセスデータを統合的に分析し、研究者が記録をエクスポートする必要を排除します。
処理パイプラインはEMOTIVのクラウドサーバーで実行されるため、システムへの負担を軽減し、リソースを節約することができます。このAIおよびML EEG技術を使用することで、リソースをより良く保存できるだけでなく、データの複雑なリアルタイム分析の恩恵を受けることができます。数日かかる作業を数分に凝縮でき、時間のかかるタスクを完了することで、研究をより多く達成できます。
EEGヘッドセットとアプリケーションを通じて、EMOTIVは人々が自分の思考の内部構造を解き明かし、世界的な脳研究を加速させるとうにミッションを進めています。
研究機関は、EMOTIVの低コストかつリモートのEEG技術に気付いています。同様に、消費者研究や消費者革新の用途を探索している企業の神経科学研究者も、EMOTIVのEEGヘッドセットやアプリケーションがビジネスにおける重要な応用に役立つことに気づいています。
EMOTIVについてもっと学びたいですか？こちらをクリックしてウェブサイトを訪問したり、デモをリクエストしたりしてください。
機械学習（ML）と深層学習（DL）から得られるもの
私たちは「ビッグデータ」の時代に突入しました。ここでは、科学の進歩と発見の機会はデータの保存および共有容量によって制約されることは少なくなっています。その代わりに、技術的および科学的な革新は、この豊富に利用可能なデータを迅速かつ効果的に活用する私たちの能力によって制約されています。この意味において、ますます堅牢で洗練されたAIモデリングシステムは、最も複雑なデータセットがリアルタイムデータ処理能力を使用して洗練されたアルゴリズムに集約できることを証明しています。
神経科学とAI
これらのアルゴリズムとモデルは、神経科学者や人間のメンタルプロセスを理解し、より良く応答しようとする研究者にとって特に有用であることが証明されています。
応用は無限です。使いやすさは、顔認識技術によるより良いマーケティングやユーザー体験から、認知的負荷を管理する個々のための効率向上にまで広がります。
特に、EEGおよび脳研究企業のEMOTIVは、この脳研究を行うコストを低下させ、データ収集と分析の効率を向上させることにより、MLおよびDLの力を示しました。それによって、個人、教育機関、学術コミュニティ、消費者研究などのユースケースを探っている企業にとって、EEGの有用性が劇的に向上しました。
人工知能、機械学習、及び深層学習
ゆっくりと確実に、AIは過去の世代では考えられなかったアプリケーションに進出しており、研究のコスト障壁を下げ、明日の技術革新への迅速な道を開いています。
それが最も明白に見られるのはEEG技術の領域です。進化するMLおよびDLモデリングを統合することで、神経科学者は、特に脳-コンピュータインターフェースシステムや感情認識において、膨大な可能性を解き放っています。
EEGデータを理解するためには、いくつかの要素を明確に区別しなければなりません。「人工知能」、「機械学習」、「深層学習」といった用語は頻繁に互換的に使用されますが、それらを区別する重要なニュアンスがあります。
人工知能
創造的な思考を持つ人々が機械がいつか人間のように考えることを学べると理解したとき、人工知能という用語が生まれました。AIは、機械学習や深層学習を含むいくつかのサブフィールドを包含しています。
機械学習
機械学習は、AIのサブフィールドまたは分野であり、データバンクを使用して訓練された複雑なアルゴリズムを開発します。これらのアルゴリズムは、新しいデータやサンプルデータについて正確な予測を行ったり、データのための非常に精密な分類システムを開発したりし、その過程で、科学者がこれらの機械を使用せずには発見できないパターンと洞察を明らかにするのに役立ちます。
深層学習
深層学習は、学習および訓練プロセスのより多くの側面を自動化することで、機械学習をさらに一歩進めます。深層学習アルゴリズムは、テキストや画像などの非構造化データセットをデコードできるため、人間の介入がはるかに少なくて済みます。このため、深層学習は「スケーラブルな機械学習」と表現されています。
EEGの歴史的制約と課題：AIの必要性
人間の脳は約1000億のニューロンを含んでいます。これらのニューロンとそれぞれのシナプス接続間の複雑な関係を完全に理解するには、膨大な脳データを全体として見る能力が必要です。数十年にわたり、EEGデータからメタレベルの神経回路パターンを分離する能力は、EEG読み取りの有用性における主要な制限要因を示してきました。
EEG技術自体は安価です。最初のEEG脳波記録は1800年代後半に生成され、EEG読み取りを収集するプロセスは非侵襲的で比較的単純です。
しかし、EEGデータの収集と分析に内在するコストは、主にEEGによって拾われた余分なアーティファクトを手動で取り除くことに起因しており、これは信号対雑音比が低いです。EEGデータは複雑で、非線形および非定常的な側面を持ちます。また、個々の人によってユニークに変化する要素もあります。
研究者たちは、無駄なノイズを取り除き、すべての異なる変数を考慮するために、膨大なデータを手動で前処理せざるを得ませんでした。そのため、感情認識のようなより洗練されたタスクにEEGを使用することは、かなりの期間不実用的であり、非現実的でした。それでも、研究者たちは試みました。
EEG脳データの収集と分析を効率化し、研究者にとってコスト対効果の障壁を減らすために、神経科学者たちはEEG分類処理パイプラインを開発し、手順を分解し、それぞれの戦略や技術を洗練し、EEGの応用を促進しました。
一般的な5ステップEEG分類パイプライン
データ前処理。
分類手順の初期化。
分類器用のデータセットの分割。
新しいデータのクラス予測。
テストデータセットの分類モデルの評価。
現在、EEGは脳活動をキャプチャするための最もコスト効果が高く、情報価値のある方法の一つですが、EEGデータの有用性は、科学者が脳データを記録し、効率よくEEG記録を処理する能力によって引き続き制限されています。
EEGの未来：AIとビッグデータの能力の上昇
「ビッグデータ」という用語は、現代の技術によって私たちがデータを収集および処理する際に作成されるボリューム、速度、そして多様性が増していることを指します。ビッグデータは神経科学的な風景を劇的に変化させています。簡単に言うと、今や私たちは、収集している膨大なデータを利用できるようになっています。
特に感情状態の検出に関する分類タスクは、バイナリおよびマルチラベル分類プロセスによってますます処理されています。監視されたMLアルゴリズムは、訓練データを学習し、モデルと学習したパラメータを開発し、それを新しいデータに適用して、各データセットにそれぞれのクラスラベルを割り当てます。このプロセスにより、人間が繰り返し、時間のかかる決定をするために時間を費やす必要がなくなります。
「人工知能」や「機械学習」といった用語を耳にすると、1984年の映画ターミネーターのようなポップカルチャーの作品に描かれた未来的な世界を想像するのは簡単です。これらの技術があまりにも複雑で、あなたの日常生活の根底にある作業においても理解したり価値を見出したりすることができないと考えるかもしれません。
その罠にはまらないでください
AIは、ブロックバスターやアイザック・アシモフの1950年の小説I, Robotのような称賛されたSFクラシックで最初に詳述されたほど洗練されてはいません。AIの研究をしていない人でも、現在のAIモデリングを理解し、利用可能なモデルを自分の研究に使うことができます。
EEG研究文献におけるリアルタイムのMLおよびDLアプリケーション
脳データを理解するためにMLおよびDLアルゴリズムを使用することは、近年劇的に増加しています。2021年に公開された系統的レビューにおいて、EEG処理アルゴリズムを開発および洗練することを目的とした査読付き研究が特定されました。このレビューによってカバーされた論文の約63％が過去3年間に発表されており、今後のBCIシステムやER研究におけるこれらのモデルの利用が期待されることを示唆しています。
ルーカス・ゲイメンの発表記事「機械学習に基づくEEG病理の診断」において、彼と彼のチームは、ML手法とその臨床EEG分析を自動化する能力を調査しました。自動化されたEEGモデルを特徴ベースまたはエンドツーエンドアプローチに分類することで、彼らは「提案された特徴ベースのフレームワークと深層ニューラルネットワークをEEG最適化された時間畳み込みネットワーク（TCN）に適用しました。」二つのアプローチにおける精度は、81％から86％の範囲で驚くほど狭いことが判明しました。この結果は、提案された特徴ベースのデコーディングフレームワークが深層ニューラルネットワークと同様の精度を持つことを示しています。
ヤニック・ロイの記事（et al）は、神経工学のジャーナルで、2010年1月から2018年7月までに発表されたEEGにDLを適用した154件の論文をレビューしました。これらの論文は「てんかん、睡眠、脳-コンピュータインターフェース、および認知・感情モニタリングのようないくつかのアプリケーション領域」にわたり、使用されたEEGデータの量は数分から数時間までの時間の長さにばらついていました。しかし、深層学習モデルのトレーニング中に使用されたサンプル数は、数十から数百万まで変動しました。このすべてのデータ内で、彼らは深層学習アプローチがこれらを使用したすべての研究で従来のベースラインよりも正確であったことを発見しました。
可視化および分析は、両方のアプローチがデータの似た側面（例：時間的な電極位置でのデルタおよびシータバンドパワー）を使用していることを示しました。ヤニック・ロイet alは、現在のバイナリEEG病理デコーダの精度は、臨床ラベルの不完全な評価者間の合意のために90％近く飽和する可能性があり、そのようなデコーダはすでに臨床的に有用である（臨床EEGの専門家が不足している分野など）と主張しています。彼らは、特徴ベースのフレームワークはオープンソースで利用可能であり、EEG機械学習研究のための新しいツールを提供することを提案しました。
DLは出版物の急増を見ており、これは科学コミュニティにおけるこのタイプの処理に対する関心の高まりを反映しています。
EMOTIV脳データとEEGデバイスのユニークな点は何ですか？
MLおよびDLモデルはEEG技術において画期的な進展をもたらしています。最新の競争力のあるEEGデバイスに関しては、どの企業もEMOTIVほど限界を押し上げていません。
EMOTIVはバイオインフォマティクス企業であり、EEGの使用を通じて神経科学コミュニティを力を与える先駆者です。EMOTIVの革新はBCI（脳-コンピュータインターフェース）という傘の下にあり、「マインドマシンインターフェース」、「直接神経インターフェース」、「脳-マシンインターフェース」とも呼ばれています。これらの技術は、過去10年以上にわたって、認知パフォーマンスを追跡したり、感情をモニタリングしたり、機械学習や訓練されたメンタルコマンドを使用して仮想および物理オブジェクトを制御したりするために使用されてきました。
EMOTIV EEGヘッドセットには、EMOTIV EPOC FLEX（32チャンネルEEG）、EMOTIV INSIGHT 2.0（5チャンネルEEG）、EPOC X（14チャンネルEEG）が含まれています。彼らのユニークなアルゴリズムは以下を検出します：
フラストレーション
関心
リラクゼーション
興奮
関与
ストレス
注意
EMOTIVはEEGヘッドセット以上のことを進めています。彼らは、学術者、ウェブ開発者、さらには神経科学のバックグラウンドを持たない好奇心旺盛な個人が利用できるツールや機能のエコシステムを育成するのに貢献しています。
EmotivLABS
EmotivLABSは、個々のユーザーと研究者をつなぎ、EMOTIV脳データをクラウドソーシングする機会を促進します。
EMOTIV Cortex
EMOTIV Cortexを使用すると、研究者はユーザーがリアルタイム脳データを使用してパーソナライズされた体験やアクティベーションを作成するツールを提供するカスタムアプリケーションを開発できます。
EmotivPRO
研究者や機関は、EEGデータの構築、公開、取得、および分析を支援するEmotivPROとEMOTIVデバイスをペアリングできます。
EmotivPROは、EMOTIVの社内クラウドベースのアナライザーを使用してポストプロセスデータを統合的に分析し、研究者が記録をエクスポートする必要を排除します。
処理パイプラインはEMOTIVのクラウドサーバーで実行されるため、システムへの負担を軽減し、リソースを節約することができます。このAIおよびML EEG技術を使用することで、リソースをより良く保存できるだけでなく、データの複雑なリアルタイム分析の恩恵を受けることができます。数日かかる作業を数分に凝縮でき、時間のかかるタスクを完了することで、研究をより多く達成できます。
EEGヘッドセットとアプリケーションを通じて、EMOTIVは人々が自分の思考の内部構造を解き明かし、世界的な脳研究を加速させるとうにミッションを進めています。
研究機関は、EMOTIVの低コストかつリモートのEEG技術に気付いています。同様に、消費者研究や消費者革新の用途を探索している企業の神経科学研究者も、EMOTIVのEEGヘッドセットやアプリケーションがビジネスにおける重要な応用に役立つことに気づいています。
EMOTIVについてもっと学びたいですか？こちらをクリックしてウェブサイトを訪問したり、デモをリクエストしたりしてください。
機械学習（ML）と深層学習（DL）から得られるもの
私たちは「ビッグデータ」の時代に突入しました。ここでは、科学の進歩と発見の機会はデータの保存および共有容量によって制約されることは少なくなっています。その代わりに、技術的および科学的な革新は、この豊富に利用可能なデータを迅速かつ効果的に活用する私たちの能力によって制約されています。この意味において、ますます堅牢で洗練されたAIモデリングシステムは、最も複雑なデータセットがリアルタイムデータ処理能力を使用して洗練されたアルゴリズムに集約できることを証明しています。
神経科学とAI
これらのアルゴリズムとモデルは、神経科学者や人間のメンタルプロセスを理解し、より良く応答しようとする研究者にとって特に有用であることが証明されています。
応用は無限です。使いやすさは、顔認識技術によるより良いマーケティングやユーザー体験から、認知的負荷を管理する個々のための効率向上にまで広がります。
特に、EEGおよび脳研究企業のEMOTIVは、この脳研究を行うコストを低下させ、データ収集と分析の効率を向上させることにより、MLおよびDLの力を示しました。それによって、個人、教育機関、学術コミュニティ、消費者研究などのユースケースを探っている企業にとって、EEGの有用性が劇的に向上しました。
人工知能、機械学習、及び深層学習
ゆっくりと確実に、AIは過去の世代では考えられなかったアプリケーションに進出しており、研究のコスト障壁を下げ、明日の技術革新への迅速な道を開いています。
それが最も明白に見られるのはEEG技術の領域です。進化するMLおよびDLモデリングを統合することで、神経科学者は、特に脳-コンピュータインターフェースシステムや感情認識において、膨大な可能性を解き放っています。
EEGデータを理解するためには、いくつかの要素を明確に区別しなければなりません。「人工知能」、「機械学習」、「深層学習」といった用語は頻繁に互換的に使用されますが、それらを区別する重要なニュアンスがあります。
人工知能
創造的な思考を持つ人々が機械がいつか人間のように考えることを学べると理解したとき、人工知能という用語が生まれました。AIは、機械学習や深層学習を含むいくつかのサブフィールドを包含しています。
機械学習
機械学習は、AIのサブフィールドまたは分野であり、データバンクを使用して訓練された複雑なアルゴリズムを開発します。これらのアルゴリズムは、新しいデータやサンプルデータについて正確な予測を行ったり、データのための非常に精密な分類システムを開発したりし、その過程で、科学者がこれらの機械を使用せずには発見できないパターンと洞察を明らかにするのに役立ちます。
深層学習
深層学習は、学習および訓練プロセスのより多くの側面を自動化することで、機械学習をさらに一歩進めます。深層学習アルゴリズムは、テキストや画像などの非構造化データセットをデコードできるため、人間の介入がはるかに少なくて済みます。このため、深層学習は「スケーラブルな機械学習」と表現されています。
EEGの歴史的制約と課題：AIの必要性
人間の脳は約1000億のニューロンを含んでいます。これらのニューロンとそれぞれのシナプス接続間の複雑な関係を完全に理解するには、膨大な脳データを全体として見る能力が必要です。数十年にわたり、EEGデータからメタレベルの神経回路パターンを分離する能力は、EEG読み取りの有用性における主要な制限要因を示してきました。
EEG技術自体は安価です。最初のEEG脳波記録は1800年代後半に生成され、EEG読み取りを収集するプロセスは非侵襲的で比較的単純です。
しかし、EEGデータの収集と分析に内在するコストは、主にEEGによって拾われた余分なアーティファクトを手動で取り除くことに起因しており、これは信号対雑音比が低いです。EEGデータは複雑で、非線形および非定常的な側面を持ちます。また、個々の人によってユニークに変化する要素もあります。
研究者たちは、無駄なノイズを取り除き、すべての異なる変数を考慮するために、膨大なデータを手動で前処理せざるを得ませんでした。そのため、感情認識のようなより洗練されたタスクにEEGを使用することは、かなりの期間不実用的であり、非現実的でした。それでも、研究者たちは試みました。
EEG脳データの収集と分析を効率化し、研究者にとってコスト対効果の障壁を減らすために、神経科学者たちはEEG分類処理パイプラインを開発し、手順を分解し、それぞれの戦略や技術を洗練し、EEGの応用を促進しました。
一般的な5ステップEEG分類パイプライン
データ前処理。
分類手順の初期化。
分類器用のデータセットの分割。
新しいデータのクラス予測。
テストデータセットの分類モデルの評価。
現在、EEGは脳活動をキャプチャするための最もコスト効果が高く、情報価値のある方法の一つですが、EEGデータの有用性は、科学者が脳データを記録し、効率よくEEG記録を処理する能力によって引き続き制限されています。
EEGの未来：AIとビッグデータの能力の上昇
「ビッグデータ」という用語は、現代の技術によって私たちがデータを収集および処理する際に作成されるボリューム、速度、そして多様性が増していることを指します。ビッグデータは神経科学的な風景を劇的に変化させています。簡単に言うと、今や私たちは、収集している膨大なデータを利用できるようになっています。
特に感情状態の検出に関する分類タスクは、バイナリおよびマルチラベル分類プロセスによってますます処理されています。監視されたMLアルゴリズムは、訓練データを学習し、モデルと学習したパラメータを開発し、それを新しいデータに適用して、各データセットにそれぞれのクラスラベルを割り当てます。このプロセスにより、人間が繰り返し、時間のかかる決定をするために時間を費やす必要がなくなります。
「人工知能」や「機械学習」といった用語を耳にすると、1984年の映画ターミネーターのようなポップカルチャーの作品に描かれた未来的な世界を想像するのは簡単です。これらの技術があまりにも複雑で、あなたの日常生活の根底にある作業においても理解したり価値を見出したりすることができないと考えるかもしれません。
その罠にはまらないでください
AIは、ブロックバスターやアイザック・アシモフの1950年の小説I, Robotのような称賛されたSFクラシックで最初に詳述されたほど洗練されてはいません。AIの研究をしていない人でも、現在のAIモデリングを理解し、利用可能なモデルを自分の研究に使うことができます。
EEG研究文献におけるリアルタイムのMLおよびDLアプリケーション
脳データを理解するためにMLおよびDLアルゴリズムを使用することは、近年劇的に増加しています。2021年に公開された系統的レビューにおいて、EEG処理アルゴリズムを開発および洗練することを目的とした査読付き研究が特定されました。このレビューによってカバーされた論文の約63％が過去3年間に発表されており、今後のBCIシステムやER研究におけるこれらのモデルの利用が期待されることを示唆しています。
ルーカス・ゲイメンの発表記事「機械学習に基づくEEG病理の診断」において、彼と彼のチームは、ML手法とその臨床EEG分析を自動化する能力を調査しました。自動化されたEEGモデルを特徴ベースまたはエンドツーエンドアプローチに分類することで、彼らは「提案された特徴ベースのフレームワークと深層ニューラルネットワークをEEG最適化された時間畳み込みネットワーク（TCN）に適用しました。」二つのアプローチにおける精度は、81％から86％の範囲で驚くほど狭いことが判明しました。この結果は、提案された特徴ベースのデコーディングフレームワークが深層ニューラルネットワークと同様の精度を持つことを示しています。
ヤニック・ロイの記事（et al）は、神経工学のジャーナルで、2010年1月から2018年7月までに発表されたEEGにDLを適用した154件の論文をレビューしました。これらの論文は「てんかん、睡眠、脳-コンピュータインターフェース、および認知・感情モニタリングのようないくつかのアプリケーション領域」にわたり、使用されたEEGデータの量は数分から数時間までの時間の長さにばらついていました。しかし、深層学習モデルのトレーニング中に使用されたサンプル数は、数十から数百万まで変動しました。このすべてのデータ内で、彼らは深層学習アプローチがこれらを使用したすべての研究で従来のベースラインよりも正確であったことを発見しました。
可視化および分析は、両方のアプローチがデータの似た側面（例：時間的な電極位置でのデルタおよびシータバンドパワー）を使用していることを示しました。ヤニック・ロイet alは、現在のバイナリEEG病理デコーダの精度は、臨床ラベルの不完全な評価者間の合意のために90％近く飽和する可能性があり、そのようなデコーダはすでに臨床的に有用である（臨床EEGの専門家が不足している分野など）と主張しています。彼らは、特徴ベースのフレームワークはオープンソースで利用可能であり、EEG機械学習研究のための新しいツールを提供することを提案しました。
DLは出版物の急増を見ており、これは科学コミュニティにおけるこのタイプの処理に対する関心の高まりを反映しています。
EMOTIV脳データとEEGデバイスのユニークな点は何ですか？
MLおよびDLモデルはEEG技術において画期的な進展をもたらしています。最新の競争力のあるEEGデバイスに関しては、どの企業もEMOTIVほど限界を押し上げていません。
EMOTIVはバイオインフォマティクス企業であり、EEGの使用を通じて神経科学コミュニティを力を与える先駆者です。EMOTIVの革新はBCI（脳-コンピュータインターフェース）という傘の下にあり、「マインドマシンインターフェース」、「直接神経インターフェース」、「脳-マシンインターフェース」とも呼ばれています。これらの技術は、過去10年以上にわたって、認知パフォーマンスを追跡したり、感情をモニタリングしたり、機械学習や訓練されたメンタルコマンドを使用して仮想および物理オブジェクトを制御したりするために使用されてきました。
EMOTIV EEGヘッドセットには、EMOTIV EPOC FLEX（32チャンネルEEG）、EMOTIV INSIGHT 2.0（5チャンネルEEG）、EPOC X（14チャンネルEEG）が含まれています。彼らのユニークなアルゴリズムは以下を検出します：
フラストレーション
関心
リラクゼーション
興奮
関与
ストレス
注意
EMOTIVはEEGヘッドセット以上のことを進めています。彼らは、学術者、ウェブ開発者、さらには神経科学のバックグラウンドを持たない好奇心旺盛な個人が利用できるツールや機能のエコシステムを育成するのに貢献しています。
EmotivLABS
EmotivLABSは、個々のユーザーと研究者をつなぎ、EMOTIV脳データをクラウドソーシングする機会を促進します。
EMOTIV Cortex
EMOTIV Cortexを使用すると、研究者はユーザーがリアルタイム脳データを使用してパーソナライズされた体験やアクティベーションを作成するツールを提供するカスタムアプリケーションを開発できます。
EmotivPRO
研究者や機関は、EEGデータの構築、公開、取得、および分析を支援するEmotivPROとEMOTIVデバイスをペアリングできます。
EmotivPROは、EMOTIVの社内クラウドベースのアナライザーを使用してポストプロセスデータを統合的に分析し、研究者が記録をエクスポートする必要を排除します。
処理パイプラインはEMOTIVのクラウドサーバーで実行されるため、システムへの負担を軽減し、リソースを節約することができます。このAIおよびML EEG技術を使用することで、リソースをより良く保存できるだけでなく、データの複雑なリアルタイム分析の恩恵を受けることができます。数日かかる作業を数分に凝縮でき、時間のかかるタスクを完了することで、研究をより多く達成できます。
EEGヘッドセットとアプリケーションを通じて、EMOTIVは人々が自分の思考の内部構造を解き明かし、世界的な脳研究を加速させるとうにミッションを進めています。
研究機関は、EMOTIVの低コストかつリモートのEEG技術に気付いています。同様に、消費者研究や消費者革新の用途を探索している企業の神経科学研究者も、EMOTIVのEEGヘッドセットやアプリケーションがビジネスにおける重要な応用に役立つことに気づいています。
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© 2025 EMOTIV、全著作権所有。
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*免責事項 – EMOTIV製品は、研究用途および個人的な使用のみを目的としています。当社の製品は、EU指令93/42/EECで定義されている医療機器として販売されていません。当社の製品は、病気の診断や治療を目的として設計または意図されていません。
翻訳についての注意：このウェブサイトの非英語版は、あなたの便利のために人工知能を使用して翻訳されています。私たちは正確さを追求していますが、自動翻訳には原文とは異なるエラーやニュアンスが含まれている可能性があります。最も正確な情報については、当サイトの英語版をご参照ください。
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