신경과학 EEG 연구에서 AI 모델의 상태
메훌 나약
2023. 3. 13.
공유:
기계 학습(ML) 및 딥 러닝(DL)에서 얻는 이점
우리는 데이터 저장 및 공유 용량에 의해 제한받지 않는 과학적 발전과 발견 기회의 시대인 "빅 데이터"의 시대에 접어들었습니다. 대신, 기술적 및 과학적 혁신은 이러한 풍부하게 이용 가능한 데이터를 신속하고 효과적으로 활용하는 우리의 능력에 의해 더 제한받습니다. 이러한 의미에서 점점 더 강력하고 정교한 AI 모델링 시스템은 가장 복잡한 데이터 세트도 실시간 데이터 처리 능력을 사용하여 정교한 알고리즘으로 증류할 수 있음을 증명합니다.
신경 과학과 AI
이 알고리즘과 모델은 특히 인간의 정신 과정을 이해하고 더 잘 대응하기를 희망하는 신경 과학자들과 연구자들에게 매우 유용하다는 것을 증명합니다.
응용 분야는 무한합니다. 사용성은 더 나은 마케팅 및 사용자 경험부터 얼굴 인식 기술, 그리고 개인이 인지 작업을 juggling하는 효율성을 개선하는 데까지 확장됩니다.
특히 EEG 및 뇌 연구 회사 EMOTIV는 이 뇌 연구를 수행하는 비용을 낮추고 데이터 수집 및 분석의 효율성을 높임으로써 ML과 DL의 힘을 입증했습니다. 결과적으로 이것은 EEG의 유용성을 개인, 교육 및 학술 커뮤니티, 그리고 소비자 연구를 위한 사용 사례를 탐색하는 기업들에게 극적으로 향상시켰습니다.
인공지능, 기계 학습 및 딥 러닝
천천히 그러나 확실하게 AI는 이전 세대가 상상할 수 없었던 응용 프로그램으로 나아가고 있으며, 연구에 대한 비용 장벽을 낮추고 내일의 기술 혁신으로의 더 빠른 길을 열고 있습니다.
그 점이 EEG 기술 분야에서 더 뚜렷하게 드러납니다. 진보하는 ML 및 DL 모델링을 통합함으로써, 신경 과학자들은 특히 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템과 감정 인식에서 여러 분야의 방대한 잠재력을 열어가고 있습니다.
AI 모델이 EEG 데이터를 이해하는 현재 상태를 이해하기 위해 몇 가지 요소는 개념적으로 서로 구별되어야 합니다. "인공지능", "기계 학습", 그리고 "딥 러닝"과 같은 용어는 자주 혼용되지만, 이들을 구별하는 중요한 뉘앙스가 있습니다.
인공지능
창의적인 사고가 기계가 언젠가 인간처럼 생각할 수 있도록 가르칠 수 있다는 것을 처음 이해했을 때, 인공지능이라는 용어가 탄생했습니다. AI는 기계 학습 및 딥 러닝을 포함하여 여러 하위 분야를 아우릅니다.
기계 학습
기계 학습은 AI의 하위 분야 또는 분파로, 데이터 은행을 사용하여 훈련된 복잡한 알고리즘을 개발하는 것입니다. 이러한 알고리즘은 이후 새로운 또는 샘플 데이터에 대한 정확한 예측을 하고, 데이터에 대한 고도로 정밀한 분류 시스템을 개발하며, 그 과정에서 이러한 기계를 사용하지 않으면 과학자들에게는 실용적이지 않은 패턴과 통찰을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
딥 러닝
딥 러닝은 기계 학습을 한 단계 더 발전시켜 학습 및 훈련 프로세스의 더 많은 측면을 자동화합니다. 딥 러닝 알고리즘은 텍스트나 이미지와 같은 비정형 데이터 세트를 해독할 수 있으며, 이로 인해 인간의 개입이 훨씬 덜 필요합니다. 이러한 이유로 딥 러닝은 "확장 가능한 기계 학습"으로 묘사되었습니다.
EEG의 역사적 한계 및 도전 과제: AI의 필요성
인간의 뇌는 대략 1000억 개의 뉴런을 포함하고 있습니다. 이러한 뉴런들과 그 각각의 시냅스 연결 간의 복잡한 관계를 완전히 이해하기 위해서는 방대한 양의 뇌 데이터를 전체적으로 살펴볼 수 있는 능력이 필요합니다. 수십 년 동안, EEG 데이터에서 메타 수준의 신경 회로 패턴을 분리할 수 있는 능력은 EEG 판독의 유용성에서 주요 속도 제한 단계로 나타났습니다.
EEG 기술 자체는 저렴합니다. 최초의 EEG 뇌파 기록은 1800년대 후반에 생성되었으며, EEG 판독을 수집하는 과정은 비침습적이며 상대적으로 단순합니다.
그러나 EEG 데이터 수집 및 분석에 내재된 비용은 주로 EEG에 의해 수집된 외부 아티팩트를 수동으로 선택하는 수작업의 노동에 기인합니다. EEG는 신호 대 잡음 비율이 낮습니다. EEG 데이터는 복잡하고 비선형 및 비정상성 측면을 모두 가지고 있습니다. 또한 개인마다 고유하게 변동하는 요소가 있습니다.
연구자들은 불필요한 노이즈를 제거하고 모든 다양한 변수를 고려하기 위해 방대한 양의 데이터를 수동으로 전처리해야 했습니다. 따라서 어느 정도 오랜 시간 동안 더 정교한 작업인 감정 인식을 위해 EEG를 사용하는 것은 비현실적이고 실행 가능하지 않았습니다. 그럼에도 연구자들은 시도했습니다.
EEG 뇌 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 간소화하고 연구자들에게 비용 대비 이점을 줄이기 위해, 신경 과학자들은 그들의 단계를 세분화하고 각각의 전략과 기술을 정제하며 EEG의 응용을 확대하기 위한 EEG 분류 처리 파이프라인을 개발했습니다.
일반적인 5단계 EEG 분류 파이프라인
데이터 전처리.
분류 절차 초기화.
분류기를 위한 데이터 세트 나누기.
새로운 데이터의 클래스 예측.
테스트 데이터 세트에 대한 분류 모델 평가.
현재 EEG는 여전히 두뇌 활동을 포착하는 가장 비용 효율적이고 정보가 풍부한 방법 중 하나이지만, EEG 데이터의 유용성은 과학자들이 뇌 데이터를 신뢰성 있게 기록하고 그 EEG 기록을 효율적으로 처리할 수 있는 방법에 의해 제한되고 있습니다.
EEG의 미래: AI와 빅데이터 능력의 부상
"빅 데이터"라는 용어는 현대 기술이 데이터를 수집하고 처리하는 방식의 증가하는 양, 속도 및 다양성을 나타냅니다. 빅 데이터는 신경 과학의 지형을 극적으로 변화시키고 있습니다. 간단히 말해, 우리는 이제 수집하는 방대한 양의 데이터를 훨씬 더 잘 활용할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다.
감정 상태를 탐지하는 것과 관련된 분류 작업은 점점 더 이진 및 다중 레이블 분류 프로세스에 의해 처리됩니다. 감독된 ML 알고리즘은 훈련 데이터를 학습하여 모델과 학습된 매개변수를 개발하고, 그런 다음 이들을 새로운 데이터에 적용하여 각 데이터 세트에 해당 클래스 레이블을 할당합니다. 이 과정은 인간이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 결정을 내리는 데 시간을 쓰는 필요를 제거합니다.
"인공지능"이나 "기계 학습"과 같은 용어를 듣고 1984년 영화 터미네이터와 같은 대중 문화 유물에서 구상된 미래 세계를 떠올리는 것은 쉽습니다. 이러한 기술이 이해되기에 너무 복잡하거나 일상생활의 기초가 되는 작업에서 가치가 없다고 생각할 수 있습니다.
그 함정에 빠지지 마세요
AI는 블록버스터 히트작이나 아이작 아시모프의 1950년 소설 I, Robot와 같은 기념비적인 공상 과학 고전에서 처음 설명된 것보다 훨씬 덜 정교합니다. AI 연구의 외부에 있는 개인도 현재의 AI 모델링을 이해하고 자신의 연구에 사용 가능한 모델을 활용할 수 있습니다.
EEG 연구 문헌에서의 실시간 ML 및 DL 응용 프로그램
ML 및 DL 알고리즘을 사용하여 뇌 데이터를 이해하는 것은 최근 몇 년 동안 상당히 증가했으며, 이는 2021년 발표된 체계적 검토에서 입증되었습니다. 이 검토는 EEG 처리 알고리즘을 개발하고 개선하는 것을 목표로 하는 피어 리뷰 연구를 식별했습니다. 이 리뷰에 의해 다루어진 기사 중 약 63%가 과거 3년 동안 발행되었으며, 이는 향후 BCI 시스템 및 ER 연구에서 이러한 모델의 활용이 증가할 것으로 예상됩니다.
루카스 게이멘의 발표된 기사 "기계 학습 기반의 EEG 병리 진단"에서 그는 그의 팀과 함께 ML 방법과 그들이 임상 EEG 분석을 자동화할 수 있는 능력을 조사했습니다. 자동화된 EEG 모델을 특성 기반 또는 끝에서 끝 접근 방식으로 분류하여, "제안된 특성 기반 프레임워크와 딥 신경망을 EEG 최적화된 시간 합성곱 네트워크(TCN)에 적용했습니다." 그들은 두 접근 방식 모두에서 정확도가 예상 외로 좁으며 81%에서 86%까지 범위를 이루었다고 발견했습니다. 결과는 제안된 특성 기반 디코딩 프레임워크가 딥 신경망과 유사한 정확도를 가지고 있음을 보여줍니다.
얀닉 로이의 et al 논문은 신경 공학 저널에 그가 그의 팀과 함께 2010년 1월부터 2018년 7월까지 발표된 EEG에 DL을 적용한 154개의 논문을 검토했다고 언급합니다. 이러한 논문들은 "간질, 수면, 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 인지 및 감정 모니터링"과 같은 다양한 응용 분야를 포괄했습니다. 그들은 사용된 EEG 데이터의 양이 몇 분에서 몇 시간까지 다양하다고 발견했습니다. 그러나 딥 러닝 모델 훈련 중 보았던 샘플 수는 몇십 개에서 몇 백만 개까지 다양했습니다. 이 모든 데이터 내에서 그들은 딥 러닝 접근 방식이 이러한 모든 연구에서 전통적인 기준선보다 더 정확하다고 발견했습니다.
시각화 및 분석은 두 접근 방식 모두가 데이터의 유사한 측면을 사용하고 있음을 나타냈습니다, 예를 들어, 시간 전극 위치에서의 델타 및 세타 대역 전력. 얀닉 로이 et al은 현재 이진 EEG 병리 디코더의 정확도가 임상 라벨의 불완전한 상호 평가 합의로 인해 거의 90%에 도달할 수 있으며, 이러한 디코더들은 이미 클리닉에서 유용하다고 주장했습니다. 그들은 특성 기반 프레임워크를 오픈 소스로 제공하여 EEG 기계 학습 연구를 위한 새로운 도구를 제공할 것을 제안했습니다.
DL은 출판물에서 기하급수적인 증가를 나타내며, 이는 과학 공동체 내에서 이러한 처리 유형에 대한 관심이 증가하고 있음을 반영합니다.
EMOTIV 뇌 데이터 및 EEG 장치의 유 uniquenessity는 무엇인가요?
ML 및 DL 모델은 EEG 기술에 혁신적인 발전을 이루고 있습니다. 가장 경쟁적인 최신 EEG 장치 시장에서 EMOTIV보다 더 많은 경계를 허물고 있는 회사는 없습니다.
EMOTIV는 생물정보학 회사이며 EEG 사용을 통해 신경 과학 커뮤니티를 강화하는 선도적인 기업입니다. EMOTIV의 혁신은 BCIs의 범주에 포함되며, "마인드 머신 인터페이스", "직접 신경 인터페이스", 그리고 "브레인-머신 인터페이스"로도 불립니다. 이러한 기술은 10년 넘게 인지 성능을 추적하고, 감정을 모니터링하며, 기계 학습 및 훈련된 정신 명령을 통해 가상 및 물리적 개체를 제어하는 데 사용되어 왔습니다.
EMOTIV EEG 헤드셋에는 EMOTIV EPOC FLEX(32채널 EEG), EMOTIV INSIGHT 2.0(5채널 EEG) 및 EPOC X(14채널 EEG)가 포함됩니다. 이들의 독특한 알고리즘은 다음을 감지합니다:
좌절감
관심
이완
흥분
몰입
스트레스
주의
EMOTIV는 EEG 헤드셋뿐만 아니라 진전을 이루고 있습니다. 그들은 학계, 웹 개발자 및 심지어 신경 과학적 배경이 없는 호기심 많은 개인들이 활용할 수 있는 도구와 기능 생태계를 조성하는 데 기여했습니다.
EmotivLABS
EmotivLABS는 개인 사용자를 연구자와 연결하여 EMOTIV 뇌 데이터를 크라우드 소싱할 기회를 촉진합니다.
EMOTIV Cortex
EMOTIV Cortex를 사용하면 연구자들은 실시간 뇌 데이터를 사용하여 사용자에게 개인화된 경험과 활성화를 제공하는 맞춤형 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.
EmotivPRO
연구자와 기관은 EEG 데이터 구축, 출판, 획득 및 분석을 지원하는 EmotivPRO와 EMOTIV 장치를 연결할 수 있습니다.
EmotivPRO는 EMOTIV의 사내 클라우드 기반 분석기를 사용하여 후처리 데이터를 통합 분석하여 연구자가 기록을 내보낼 필요를 없앱니다.
처리 파이프라인이 EMOTIV의 클라우드 서버에서 완료되므로, 이는 시스템에 대한 요구를 줄이고 자원을 절약할 수 있도록 합니다. 이 AI 및 ML EEG 기술을 사용하면 자원을 더 잘 절약할 뿐 아니라 데이터에 대한 복잡한 실시간 분석의 혜택을 받게 됩니다. 클라우드 기술의 유용성을 활용하여 학습을 수행하면서 며칠의 작업을 몇 분 만에 완료하고 시간이 많이 소요되는 작업을 끝낼 수 있습니다.
EEG 헤드셋 및 응용 프로그램을 통해 EMOTIV는 개인이 자신의 마음의 작동 방식을 발견하고 전 세계의 뇌 연구를 가속화할 수 있도록 권한을 부여하며 회사의 임무를 진행하였습니다.
연구 기관은 EMOTIV의 저비용 원격 EEG 기술을 발견하고 있습니다. 마찬가지로 소비자 연구 및 소비자 혁신 유스 케이스를 탐색하는 기업의 신경 과학 연구자들은 EMOTIV의 EEG 헤드셋과 여러 비즈니스 크리티컬 응용 프로그램을 위한 응용 프로그램의 유용성을 발견하고 있습니다.
EMOTIV에 대해 더 알고 싶으신가요? 여기를 클릭하여 웹사이트를 방문하거나 데모를 요청하십시오.
기계 학습(ML) 및 딥 러닝(DL)에서 얻는 이점
우리는 데이터 저장 및 공유 용량에 의해 제한받지 않는 과학적 발전과 발견 기회의 시대인 "빅 데이터"의 시대에 접어들었습니다. 대신, 기술적 및 과학적 혁신은 이러한 풍부하게 이용 가능한 데이터를 신속하고 효과적으로 활용하는 우리의 능력에 의해 더 제한받습니다. 이러한 의미에서 점점 더 강력하고 정교한 AI 모델링 시스템은 가장 복잡한 데이터 세트도 실시간 데이터 처리 능력을 사용하여 정교한 알고리즘으로 증류할 수 있음을 증명합니다.
신경 과학과 AI
이 알고리즘과 모델은 특히 인간의 정신 과정을 이해하고 더 잘 대응하기를 희망하는 신경 과학자들과 연구자들에게 매우 유용하다는 것을 증명합니다.
응용 분야는 무한합니다. 사용성은 더 나은 마케팅 및 사용자 경험부터 얼굴 인식 기술, 그리고 개인이 인지 작업을 juggling하는 효율성을 개선하는 데까지 확장됩니다.
특히 EEG 및 뇌 연구 회사 EMOTIV는 이 뇌 연구를 수행하는 비용을 낮추고 데이터 수집 및 분석의 효율성을 높임으로써 ML과 DL의 힘을 입증했습니다. 결과적으로 이것은 EEG의 유용성을 개인, 교육 및 학술 커뮤니티, 그리고 소비자 연구를 위한 사용 사례를 탐색하는 기업들에게 극적으로 향상시켰습니다.
인공지능, 기계 학습 및 딥 러닝
천천히 그러나 확실하게 AI는 이전 세대가 상상할 수 없었던 응용 프로그램으로 나아가고 있으며, 연구에 대한 비용 장벽을 낮추고 내일의 기술 혁신으로의 더 빠른 길을 열고 있습니다.
그 점이 EEG 기술 분야에서 더 뚜렷하게 드러납니다. 진보하는 ML 및 DL 모델링을 통합함으로써, 신경 과학자들은 특히 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템과 감정 인식에서 여러 분야의 방대한 잠재력을 열어가고 있습니다.
AI 모델이 EEG 데이터를 이해하는 현재 상태를 이해하기 위해 몇 가지 요소는 개념적으로 서로 구별되어야 합니다. "인공지능", "기계 학습", 그리고 "딥 러닝"과 같은 용어는 자주 혼용되지만, 이들을 구별하는 중요한 뉘앙스가 있습니다.
인공지능
창의적인 사고가 기계가 언젠가 인간처럼 생각할 수 있도록 가르칠 수 있다는 것을 처음 이해했을 때, 인공지능이라는 용어가 탄생했습니다. AI는 기계 학습 및 딥 러닝을 포함하여 여러 하위 분야를 아우릅니다.
기계 학습
기계 학습은 AI의 하위 분야 또는 분파로, 데이터 은행을 사용하여 훈련된 복잡한 알고리즘을 개발하는 것입니다. 이러한 알고리즘은 이후 새로운 또는 샘플 데이터에 대한 정확한 예측을 하고, 데이터에 대한 고도로 정밀한 분류 시스템을 개발하며, 그 과정에서 이러한 기계를 사용하지 않으면 과학자들에게는 실용적이지 않은 패턴과 통찰을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
딥 러닝
딥 러닝은 기계 학습을 한 단계 더 발전시켜 학습 및 훈련 프로세스의 더 많은 측면을 자동화합니다. 딥 러닝 알고리즘은 텍스트나 이미지와 같은 비정형 데이터 세트를 해독할 수 있으며, 이로 인해 인간의 개입이 훨씬 덜 필요합니다. 이러한 이유로 딥 러닝은 "확장 가능한 기계 학습"으로 묘사되었습니다.
EEG의 역사적 한계 및 도전 과제: AI의 필요성
인간의 뇌는 대략 1000억 개의 뉴런을 포함하고 있습니다. 이러한 뉴런들과 그 각각의 시냅스 연결 간의 복잡한 관계를 완전히 이해하기 위해서는 방대한 양의 뇌 데이터를 전체적으로 살펴볼 수 있는 능력이 필요합니다. 수십 년 동안, EEG 데이터에서 메타 수준의 신경 회로 패턴을 분리할 수 있는 능력은 EEG 판독의 유용성에서 주요 속도 제한 단계로 나타났습니다.
EEG 기술 자체는 저렴합니다. 최초의 EEG 뇌파 기록은 1800년대 후반에 생성되었으며, EEG 판독을 수집하는 과정은 비침습적이며 상대적으로 단순합니다.
그러나 EEG 데이터 수집 및 분석에 내재된 비용은 주로 EEG에 의해 수집된 외부 아티팩트를 수동으로 선택하는 수작업의 노동에 기인합니다. EEG는 신호 대 잡음 비율이 낮습니다. EEG 데이터는 복잡하고 비선형 및 비정상성 측면을 모두 가지고 있습니다. 또한 개인마다 고유하게 변동하는 요소가 있습니다.
연구자들은 불필요한 노이즈를 제거하고 모든 다양한 변수를 고려하기 위해 방대한 양의 데이터를 수동으로 전처리해야 했습니다. 따라서 어느 정도 오랜 시간 동안 더 정교한 작업인 감정 인식을 위해 EEG를 사용하는 것은 비현실적이고 실행 가능하지 않았습니다. 그럼에도 연구자들은 시도했습니다.
EEG 뇌 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 간소화하고 연구자들에게 비용 대비 이점을 줄이기 위해, 신경 과학자들은 그들의 단계를 세분화하고 각각의 전략과 기술을 정제하며 EEG의 응용을 확대하기 위한 EEG 분류 처리 파이프라인을 개발했습니다.
일반적인 5단계 EEG 분류 파이프라인
데이터 전처리.
분류 절차 초기화.
분류기를 위한 데이터 세트 나누기.
새로운 데이터의 클래스 예측.
테스트 데이터 세트에 대한 분류 모델 평가.
현재 EEG는 여전히 두뇌 활동을 포착하는 가장 비용 효율적이고 정보가 풍부한 방법 중 하나이지만, EEG 데이터의 유용성은 과학자들이 뇌 데이터를 신뢰성 있게 기록하고 그 EEG 기록을 효율적으로 처리할 수 있는 방법에 의해 제한되고 있습니다.
EEG의 미래: AI와 빅데이터 능력의 부상
"빅 데이터"라는 용어는 현대 기술이 데이터를 수집하고 처리하는 방식의 증가하는 양, 속도 및 다양성을 나타냅니다. 빅 데이터는 신경 과학의 지형을 극적으로 변화시키고 있습니다. 간단히 말해, 우리는 이제 수집하는 방대한 양의 데이터를 훨씬 더 잘 활용할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다.
감정 상태를 탐지하는 것과 관련된 분류 작업은 점점 더 이진 및 다중 레이블 분류 프로세스에 의해 처리됩니다. 감독된 ML 알고리즘은 훈련 데이터를 학습하여 모델과 학습된 매개변수를 개발하고, 그런 다음 이들을 새로운 데이터에 적용하여 각 데이터 세트에 해당 클래스 레이블을 할당합니다. 이 과정은 인간이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 결정을 내리는 데 시간을 쓰는 필요를 제거합니다.
"인공지능"이나 "기계 학습"과 같은 용어를 듣고 1984년 영화 터미네이터와 같은 대중 문화 유물에서 구상된 미래 세계를 떠올리는 것은 쉽습니다. 이러한 기술이 이해되기에 너무 복잡하거나 일상생활의 기초가 되는 작업에서 가치가 없다고 생각할 수 있습니다.
그 함정에 빠지지 마세요
AI는 블록버스터 히트작이나 아이작 아시모프의 1950년 소설 I, Robot와 같은 기념비적인 공상 과학 고전에서 처음 설명된 것보다 훨씬 덜 정교합니다. AI 연구의 외부에 있는 개인도 현재의 AI 모델링을 이해하고 자신의 연구에 사용 가능한 모델을 활용할 수 있습니다.
EEG 연구 문헌에서의 실시간 ML 및 DL 응용 프로그램
ML 및 DL 알고리즘을 사용하여 뇌 데이터를 이해하는 것은 최근 몇 년 동안 상당히 증가했으며, 이는 2021년 발표된 체계적 검토에서 입증되었습니다. 이 검토는 EEG 처리 알고리즘을 개발하고 개선하는 것을 목표로 하는 피어 리뷰 연구를 식별했습니다. 이 리뷰에 의해 다루어진 기사 중 약 63%가 과거 3년 동안 발행되었으며, 이는 향후 BCI 시스템 및 ER 연구에서 이러한 모델의 활용이 증가할 것으로 예상됩니다.
루카스 게이멘의 발표된 기사 "기계 학습 기반의 EEG 병리 진단"에서 그는 그의 팀과 함께 ML 방법과 그들이 임상 EEG 분석을 자동화할 수 있는 능력을 조사했습니다. 자동화된 EEG 모델을 특성 기반 또는 끝에서 끝 접근 방식으로 분류하여, "제안된 특성 기반 프레임워크와 딥 신경망을 EEG 최적화된 시간 합성곱 네트워크(TCN)에 적용했습니다." 그들은 두 접근 방식 모두에서 정확도가 예상 외로 좁으며 81%에서 86%까지 범위를 이루었다고 발견했습니다. 결과는 제안된 특성 기반 디코딩 프레임워크가 딥 신경망과 유사한 정확도를 가지고 있음을 보여줍니다.
얀닉 로이의 et al 논문은 신경 공학 저널에 그가 그의 팀과 함께 2010년 1월부터 2018년 7월까지 발표된 EEG에 DL을 적용한 154개의 논문을 검토했다고 언급합니다. 이러한 논문들은 "간질, 수면, 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 인지 및 감정 모니터링"과 같은 다양한 응용 분야를 포괄했습니다. 그들은 사용된 EEG 데이터의 양이 몇 분에서 몇 시간까지 다양하다고 발견했습니다. 그러나 딥 러닝 모델 훈련 중 보았던 샘플 수는 몇십 개에서 몇 백만 개까지 다양했습니다. 이 모든 데이터 내에서 그들은 딥 러닝 접근 방식이 이러한 모든 연구에서 전통적인 기준선보다 더 정확하다고 발견했습니다.
시각화 및 분석은 두 접근 방식 모두가 데이터의 유사한 측면을 사용하고 있음을 나타냈습니다, 예를 들어, 시간 전극 위치에서의 델타 및 세타 대역 전력. 얀닉 로이 et al은 현재 이진 EEG 병리 디코더의 정확도가 임상 라벨의 불완전한 상호 평가 합의로 인해 거의 90%에 도달할 수 있으며, 이러한 디코더들은 이미 클리닉에서 유용하다고 주장했습니다. 그들은 특성 기반 프레임워크를 오픈 소스로 제공하여 EEG 기계 학습 연구를 위한 새로운 도구를 제공할 것을 제안했습니다.
DL은 출판물에서 기하급수적인 증가를 나타내며, 이는 과학 공동체 내에서 이러한 처리 유형에 대한 관심이 증가하고 있음을 반영합니다.
EMOTIV 뇌 데이터 및 EEG 장치의 유 uniquenessity는 무엇인가요?
ML 및 DL 모델은 EEG 기술에 혁신적인 발전을 이루고 있습니다. 가장 경쟁적인 최신 EEG 장치 시장에서 EMOTIV보다 더 많은 경계를 허물고 있는 회사는 없습니다.
EMOTIV는 생물정보학 회사이며 EEG 사용을 통해 신경 과학 커뮤니티를 강화하는 선도적인 기업입니다. EMOTIV의 혁신은 BCIs의 범주에 포함되며, "마인드 머신 인터페이스", "직접 신경 인터페이스", 그리고 "브레인-머신 인터페이스"로도 불립니다. 이러한 기술은 10년 넘게 인지 성능을 추적하고, 감정을 모니터링하며, 기계 학습 및 훈련된 정신 명령을 통해 가상 및 물리적 개체를 제어하는 데 사용되어 왔습니다.
EMOTIV EEG 헤드셋에는 EMOTIV EPOC FLEX(32채널 EEG), EMOTIV INSIGHT 2.0(5채널 EEG) 및 EPOC X(14채널 EEG)가 포함됩니다. 이들의 독특한 알고리즘은 다음을 감지합니다:
좌절감
관심
이완
흥분
몰입
스트레스
주의
EMOTIV는 EEG 헤드셋뿐만 아니라 진전을 이루고 있습니다. 그들은 학계, 웹 개발자 및 심지어 신경 과학적 배경이 없는 호기심 많은 개인들이 활용할 수 있는 도구와 기능 생태계를 조성하는 데 기여했습니다.
EmotivLABS
EmotivLABS는 개인 사용자를 연구자와 연결하여 EMOTIV 뇌 데이터를 크라우드 소싱할 기회를 촉진합니다.
EMOTIV Cortex
EMOTIV Cortex를 사용하면 연구자들은 실시간 뇌 데이터를 사용하여 사용자에게 개인화된 경험과 활성화를 제공하는 맞춤형 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.
EmotivPRO
연구자와 기관은 EEG 데이터 구축, 출판, 획득 및 분석을 지원하는 EmotivPRO와 EMOTIV 장치를 연결할 수 있습니다.
EmotivPRO는 EMOTIV의 사내 클라우드 기반 분석기를 사용하여 후처리 데이터를 통합 분석하여 연구자가 기록을 내보낼 필요를 없앱니다.
처리 파이프라인이 EMOTIV의 클라우드 서버에서 완료되므로, 이는 시스템에 대한 요구를 줄이고 자원을 절약할 수 있도록 합니다. 이 AI 및 ML EEG 기술을 사용하면 자원을 더 잘 절약할 뿐 아니라 데이터에 대한 복잡한 실시간 분석의 혜택을 받게 됩니다. 클라우드 기술의 유용성을 활용하여 학습을 수행하면서 며칠의 작업을 몇 분 만에 완료하고 시간이 많이 소요되는 작업을 끝낼 수 있습니다.
EEG 헤드셋 및 응용 프로그램을 통해 EMOTIV는 개인이 자신의 마음의 작동 방식을 발견하고 전 세계의 뇌 연구를 가속화할 수 있도록 권한을 부여하며 회사의 임무를 진행하였습니다.
연구 기관은 EMOTIV의 저비용 원격 EEG 기술을 발견하고 있습니다. 마찬가지로 소비자 연구 및 소비자 혁신 유스 케이스를 탐색하는 기업의 신경 과학 연구자들은 EMOTIV의 EEG 헤드셋과 여러 비즈니스 크리티컬 응용 프로그램을 위한 응용 프로그램의 유용성을 발견하고 있습니다.
EMOTIV에 대해 더 알고 싶으신가요? 여기를 클릭하여 웹사이트를 방문하거나 데모를 요청하십시오.
기계 학습(ML) 및 딥 러닝(DL)에서 얻는 이점
우리는 데이터 저장 및 공유 용량에 의해 제한받지 않는 과학적 발전과 발견 기회의 시대인 "빅 데이터"의 시대에 접어들었습니다. 대신, 기술적 및 과학적 혁신은 이러한 풍부하게 이용 가능한 데이터를 신속하고 효과적으로 활용하는 우리의 능력에 의해 더 제한받습니다. 이러한 의미에서 점점 더 강력하고 정교한 AI 모델링 시스템은 가장 복잡한 데이터 세트도 실시간 데이터 처리 능력을 사용하여 정교한 알고리즘으로 증류할 수 있음을 증명합니다.
신경 과학과 AI
이 알고리즘과 모델은 특히 인간의 정신 과정을 이해하고 더 잘 대응하기를 희망하는 신경 과학자들과 연구자들에게 매우 유용하다는 것을 증명합니다.
응용 분야는 무한합니다. 사용성은 더 나은 마케팅 및 사용자 경험부터 얼굴 인식 기술, 그리고 개인이 인지 작업을 juggling하는 효율성을 개선하는 데까지 확장됩니다.
특히 EEG 및 뇌 연구 회사 EMOTIV는 이 뇌 연구를 수행하는 비용을 낮추고 데이터 수집 및 분석의 효율성을 높임으로써 ML과 DL의 힘을 입증했습니다. 결과적으로 이것은 EEG의 유용성을 개인, 교육 및 학술 커뮤니티, 그리고 소비자 연구를 위한 사용 사례를 탐색하는 기업들에게 극적으로 향상시켰습니다.
인공지능, 기계 학습 및 딥 러닝
천천히 그러나 확실하게 AI는 이전 세대가 상상할 수 없었던 응용 프로그램으로 나아가고 있으며, 연구에 대한 비용 장벽을 낮추고 내일의 기술 혁신으로의 더 빠른 길을 열고 있습니다.
그 점이 EEG 기술 분야에서 더 뚜렷하게 드러납니다. 진보하는 ML 및 DL 모델링을 통합함으로써, 신경 과학자들은 특히 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템과 감정 인식에서 여러 분야의 방대한 잠재력을 열어가고 있습니다.
AI 모델이 EEG 데이터를 이해하는 현재 상태를 이해하기 위해 몇 가지 요소는 개념적으로 서로 구별되어야 합니다. "인공지능", "기계 학습", 그리고 "딥 러닝"과 같은 용어는 자주 혼용되지만, 이들을 구별하는 중요한 뉘앙스가 있습니다.
인공지능
창의적인 사고가 기계가 언젠가 인간처럼 생각할 수 있도록 가르칠 수 있다는 것을 처음 이해했을 때, 인공지능이라는 용어가 탄생했습니다. AI는 기계 학습 및 딥 러닝을 포함하여 여러 하위 분야를 아우릅니다.
기계 학습
기계 학습은 AI의 하위 분야 또는 분파로, 데이터 은행을 사용하여 훈련된 복잡한 알고리즘을 개발하는 것입니다. 이러한 알고리즘은 이후 새로운 또는 샘플 데이터에 대한 정확한 예측을 하고, 데이터에 대한 고도로 정밀한 분류 시스템을 개발하며, 그 과정에서 이러한 기계를 사용하지 않으면 과학자들에게는 실용적이지 않은 패턴과 통찰을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
딥 러닝
딥 러닝은 기계 학습을 한 단계 더 발전시켜 학습 및 훈련 프로세스의 더 많은 측면을 자동화합니다. 딥 러닝 알고리즘은 텍스트나 이미지와 같은 비정형 데이터 세트를 해독할 수 있으며, 이로 인해 인간의 개입이 훨씬 덜 필요합니다. 이러한 이유로 딥 러닝은 "확장 가능한 기계 학습"으로 묘사되었습니다.
EEG의 역사적 한계 및 도전 과제: AI의 필요성
인간의 뇌는 대략 1000억 개의 뉴런을 포함하고 있습니다. 이러한 뉴런들과 그 각각의 시냅스 연결 간의 복잡한 관계를 완전히 이해하기 위해서는 방대한 양의 뇌 데이터를 전체적으로 살펴볼 수 있는 능력이 필요합니다. 수십 년 동안, EEG 데이터에서 메타 수준의 신경 회로 패턴을 분리할 수 있는 능력은 EEG 판독의 유용성에서 주요 속도 제한 단계로 나타났습니다.
EEG 기술 자체는 저렴합니다. 최초의 EEG 뇌파 기록은 1800년대 후반에 생성되었으며, EEG 판독을 수집하는 과정은 비침습적이며 상대적으로 단순합니다.
그러나 EEG 데이터 수집 및 분석에 내재된 비용은 주로 EEG에 의해 수집된 외부 아티팩트를 수동으로 선택하는 수작업의 노동에 기인합니다. EEG는 신호 대 잡음 비율이 낮습니다. EEG 데이터는 복잡하고 비선형 및 비정상성 측면을 모두 가지고 있습니다. 또한 개인마다 고유하게 변동하는 요소가 있습니다.
연구자들은 불필요한 노이즈를 제거하고 모든 다양한 변수를 고려하기 위해 방대한 양의 데이터를 수동으로 전처리해야 했습니다. 따라서 어느 정도 오랜 시간 동안 더 정교한 작업인 감정 인식을 위해 EEG를 사용하는 것은 비현실적이고 실행 가능하지 않았습니다. 그럼에도 연구자들은 시도했습니다.
EEG 뇌 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 간소화하고 연구자들에게 비용 대비 이점을 줄이기 위해, 신경 과학자들은 그들의 단계를 세분화하고 각각의 전략과 기술을 정제하며 EEG의 응용을 확대하기 위한 EEG 분류 처리 파이프라인을 개발했습니다.
일반적인 5단계 EEG 분류 파이프라인
데이터 전처리.
분류 절차 초기화.
분류기를 위한 데이터 세트 나누기.
새로운 데이터의 클래스 예측.
테스트 데이터 세트에 대한 분류 모델 평가.
현재 EEG는 여전히 두뇌 활동을 포착하는 가장 비용 효율적이고 정보가 풍부한 방법 중 하나이지만, EEG 데이터의 유용성은 과학자들이 뇌 데이터를 신뢰성 있게 기록하고 그 EEG 기록을 효율적으로 처리할 수 있는 방법에 의해 제한되고 있습니다.
EEG의 미래: AI와 빅데이터 능력의 부상
"빅 데이터"라는 용어는 현대 기술이 데이터를 수집하고 처리하는 방식의 증가하는 양, 속도 및 다양성을 나타냅니다. 빅 데이터는 신경 과학의 지형을 극적으로 변화시키고 있습니다. 간단히 말해, 우리는 이제 수집하는 방대한 양의 데이터를 훨씬 더 잘 활용할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다.
감정 상태를 탐지하는 것과 관련된 분류 작업은 점점 더 이진 및 다중 레이블 분류 프로세스에 의해 처리됩니다. 감독된 ML 알고리즘은 훈련 데이터를 학습하여 모델과 학습된 매개변수를 개발하고, 그런 다음 이들을 새로운 데이터에 적용하여 각 데이터 세트에 해당 클래스 레이블을 할당합니다. 이 과정은 인간이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 결정을 내리는 데 시간을 쓰는 필요를 제거합니다.
"인공지능"이나 "기계 학습"과 같은 용어를 듣고 1984년 영화 터미네이터와 같은 대중 문화 유물에서 구상된 미래 세계를 떠올리는 것은 쉽습니다. 이러한 기술이 이해되기에 너무 복잡하거나 일상생활의 기초가 되는 작업에서 가치가 없다고 생각할 수 있습니다.
그 함정에 빠지지 마세요
AI는 블록버스터 히트작이나 아이작 아시모프의 1950년 소설 I, Robot와 같은 기념비적인 공상 과학 고전에서 처음 설명된 것보다 훨씬 덜 정교합니다. AI 연구의 외부에 있는 개인도 현재의 AI 모델링을 이해하고 자신의 연구에 사용 가능한 모델을 활용할 수 있습니다.
EEG 연구 문헌에서의 실시간 ML 및 DL 응용 프로그램
ML 및 DL 알고리즘을 사용하여 뇌 데이터를 이해하는 것은 최근 몇 년 동안 상당히 증가했으며, 이는 2021년 발표된 체계적 검토에서 입증되었습니다. 이 검토는 EEG 처리 알고리즘을 개발하고 개선하는 것을 목표로 하는 피어 리뷰 연구를 식별했습니다. 이 리뷰에 의해 다루어진 기사 중 약 63%가 과거 3년 동안 발행되었으며, 이는 향후 BCI 시스템 및 ER 연구에서 이러한 모델의 활용이 증가할 것으로 예상됩니다.
루카스 게이멘의 발표된 기사 "기계 학습 기반의 EEG 병리 진단"에서 그는 그의 팀과 함께 ML 방법과 그들이 임상 EEG 분석을 자동화할 수 있는 능력을 조사했습니다. 자동화된 EEG 모델을 특성 기반 또는 끝에서 끝 접근 방식으로 분류하여, "제안된 특성 기반 프레임워크와 딥 신경망을 EEG 최적화된 시간 합성곱 네트워크(TCN)에 적용했습니다." 그들은 두 접근 방식 모두에서 정확도가 예상 외로 좁으며 81%에서 86%까지 범위를 이루었다고 발견했습니다. 결과는 제안된 특성 기반 디코딩 프레임워크가 딥 신경망과 유사한 정확도를 가지고 있음을 보여줍니다.
얀닉 로이의 et al 논문은 신경 공학 저널에 그가 그의 팀과 함께 2010년 1월부터 2018년 7월까지 발표된 EEG에 DL을 적용한 154개의 논문을 검토했다고 언급합니다. 이러한 논문들은 "간질, 수면, 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 인지 및 감정 모니터링"과 같은 다양한 응용 분야를 포괄했습니다. 그들은 사용된 EEG 데이터의 양이 몇 분에서 몇 시간까지 다양하다고 발견했습니다. 그러나 딥 러닝 모델 훈련 중 보았던 샘플 수는 몇십 개에서 몇 백만 개까지 다양했습니다. 이 모든 데이터 내에서 그들은 딥 러닝 접근 방식이 이러한 모든 연구에서 전통적인 기준선보다 더 정확하다고 발견했습니다.
시각화 및 분석은 두 접근 방식 모두가 데이터의 유사한 측면을 사용하고 있음을 나타냈습니다, 예를 들어, 시간 전극 위치에서의 델타 및 세타 대역 전력. 얀닉 로이 et al은 현재 이진 EEG 병리 디코더의 정확도가 임상 라벨의 불완전한 상호 평가 합의로 인해 거의 90%에 도달할 수 있으며, 이러한 디코더들은 이미 클리닉에서 유용하다고 주장했습니다. 그들은 특성 기반 프레임워크를 오픈 소스로 제공하여 EEG 기계 학습 연구를 위한 새로운 도구를 제공할 것을 제안했습니다.
DL은 출판물에서 기하급수적인 증가를 나타내며, 이는 과학 공동체 내에서 이러한 처리 유형에 대한 관심이 증가하고 있음을 반영합니다.
EMOTIV 뇌 데이터 및 EEG 장치의 유 uniquenessity는 무엇인가요?
ML 및 DL 모델은 EEG 기술에 혁신적인 발전을 이루고 있습니다. 가장 경쟁적인 최신 EEG 장치 시장에서 EMOTIV보다 더 많은 경계를 허물고 있는 회사는 없습니다.
EMOTIV는 생물정보학 회사이며 EEG 사용을 통해 신경 과학 커뮤니티를 강화하는 선도적인 기업입니다. EMOTIV의 혁신은 BCIs의 범주에 포함되며, "마인드 머신 인터페이스", "직접 신경 인터페이스", 그리고 "브레인-머신 인터페이스"로도 불립니다. 이러한 기술은 10년 넘게 인지 성능을 추적하고, 감정을 모니터링하며, 기계 학습 및 훈련된 정신 명령을 통해 가상 및 물리적 개체를 제어하는 데 사용되어 왔습니다.
EMOTIV EEG 헤드셋에는 EMOTIV EPOC FLEX(32채널 EEG), EMOTIV INSIGHT 2.0(5채널 EEG) 및 EPOC X(14채널 EEG)가 포함됩니다. 이들의 독특한 알고리즘은 다음을 감지합니다:
좌절감
관심
이완
흥분
몰입
스트레스
주의
EMOTIV는 EEG 헤드셋뿐만 아니라 진전을 이루고 있습니다. 그들은 학계, 웹 개발자 및 심지어 신경 과학적 배경이 없는 호기심 많은 개인들이 활용할 수 있는 도구와 기능 생태계를 조성하는 데 기여했습니다.
EmotivLABS
EmotivLABS는 개인 사용자를 연구자와 연결하여 EMOTIV 뇌 데이터를 크라우드 소싱할 기회를 촉진합니다.
EMOTIV Cortex
EMOTIV Cortex를 사용하면 연구자들은 실시간 뇌 데이터를 사용하여 사용자에게 개인화된 경험과 활성화를 제공하는 맞춤형 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.
EmotivPRO
연구자와 기관은 EEG 데이터 구축, 출판, 획득 및 분석을 지원하는 EmotivPRO와 EMOTIV 장치를 연결할 수 있습니다.
EmotivPRO는 EMOTIV의 사내 클라우드 기반 분석기를 사용하여 후처리 데이터를 통합 분석하여 연구자가 기록을 내보낼 필요를 없앱니다.
처리 파이프라인이 EMOTIV의 클라우드 서버에서 완료되므로, 이는 시스템에 대한 요구를 줄이고 자원을 절약할 수 있도록 합니다. 이 AI 및 ML EEG 기술을 사용하면 자원을 더 잘 절약할 뿐 아니라 데이터에 대한 복잡한 실시간 분석의 혜택을 받게 됩니다. 클라우드 기술의 유용성을 활용하여 학습을 수행하면서 며칠의 작업을 몇 분 만에 완료하고 시간이 많이 소요되는 작업을 끝낼 수 있습니다.
EEG 헤드셋 및 응용 프로그램을 통해 EMOTIV는 개인이 자신의 마음의 작동 방식을 발견하고 전 세계의 뇌 연구를 가속화할 수 있도록 권한을 부여하며 회사의 임무를 진행하였습니다.
연구 기관은 EMOTIV의 저비용 원격 EEG 기술을 발견하고 있습니다. 마찬가지로 소비자 연구 및 소비자 혁신 유스 케이스를 탐색하는 기업의 신경 과학 연구자들은 EMOTIV의 EEG 헤드셋과 여러 비즈니스 크리티컬 응용 프로그램을 위한 응용 프로그램의 유용성을 발견하고 있습니다.
EMOTIV에 대해 더 알고 싶으신가요? 여기를 클릭하여 웹사이트를 방문하거나 데모를 요청하십시오.
© 2025 EMOTIV, 모든 권리 보유.
귀하의 개인 정보 선택 (쿠키 설정)
*면책 조항 – EMOTIV 제품은 연구 응용 프로그램 및 개인 용도로만 사용하도록 설계되었습니다. 우리의 제품은 EU 지침 93/42/EEC에 정의된 의료 기기로 판매되지 않습니다. 우리의 제품은 질병의 진단이나 치료를 위해 설계되거나 사용될 의도가 없습니다.
번역에 대한 주의 사항: 이 웹사이트의 비영어 버전은 귀하의 편의를 위해 인공지능을 사용하여 번역되었습니다. 우리는 정확성을 위해 노력하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 원본 텍스트와 다른 뉘앙스가 포함될 수 있습니다. 가장 정확한 정보는 이 사이트의 영어 버전을 참조하십시오.
© 2025 EMOTIV, 모든 권리 보유.
귀하의 개인 정보 선택 (쿠키 설정)
*면책 조항 – EMOTIV 제품은 연구 응용 프로그램 및 개인 용도로만 사용하도록 설계되었습니다. 우리의 제품은 EU 지침 93/42/EEC에 정의된 의료 기기로 판매되지 않습니다. 우리의 제품은 질병의 진단이나 치료를 위해 설계되거나 사용될 의도가 없습니다.
번역에 대한 주의 사항: 이 웹사이트의 비영어 버전은 귀하의 편의를 위해 인공지능을 사용하여 번역되었습니다. 우리는 정확성을 위해 노력하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 원본 텍스트와 다른 뉘앙스가 포함될 수 있습니다. 가장 정확한 정보는 이 사이트의 영어 버전을 참조하십시오.
© 2025 EMOTIV, 모든 권리 보유.
귀하의 개인 정보 선택 (쿠키 설정)
*면책 조항 – EMOTIV 제품은 연구 응용 프로그램 및 개인 용도로만 사용하도록 설계되었습니다. 우리의 제품은 EU 지침 93/42/EEC에 정의된 의료 기기로 판매되지 않습니다. 우리의 제품은 질병의 진단이나 치료를 위해 설계되거나 사용될 의도가 없습니다.
번역에 대한 주의 사항: 이 웹사이트의 비영어 버전은 귀하의 편의를 위해 인공지능을 사용하여 번역되었습니다. 우리는 정확성을 위해 노력하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 원본 텍스트와 다른 뉘앙스가 포함될 수 있습니다. 가장 정확한 정보는 이 사이트의 영어 버전을 참조하십시오.