EEG 연구의 2가지 주요 도전 과제

현대 EEG 연구 및 분석의 도전 과제는 무엇입니까?

1925년, 독일 정신과 의사 한스 베르거는 최초의 인간 뇌전도(EEG)를 기록했습니다. 그 이후로 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 계산 기술 이 발전해 오고 있습니다.

이 게시물에서는 EEG 연구의 두 가지 주요 도전 과제에 대해 다룰 것입니다. 이는 다음과 같습니다:

1. 전통적인 학술 EEG 연구의 물류 복잡성, 그리고

2. EEG 하드웨어의 혁신입니다.

전통적인 학술 EEG 연구의 물류 복잡성

배타적, 자금이 부족하며 지역적으로 제한된 대상 모집단

먼저 뇌전도(EEG) 연구를 이해해 봅시다. EEG 연구 및 인지 신경 과학 연구 방법론은 피실험자의 머리 표면에 의도적으로 배치한 비침습적인 전극을 사용하여 인간 뇌의 전기적 활동을 기록하는 것을 포함합니다. 다양한 자극에 노출되는 실험 설계를 사용하여 뇌 신호의 변화를 분석하고 데이터를 외삽할 수 있습니다.

표 1은 EEG 기술로 수행되는 연구 유형 및 활동에 대한 개요를 제공합니다. 이 소개 가이드를 자유롭게 읽어보세요. EEG 뇌전도에 대한 내용입니다.

표 1: EEG(뇌전도) 연구 유형 ((Williams et al., 2020에서 인용)

EEG는 효과적인 연구 도구로 널리 채택되었지만, 물류적 문제는 도전적일 수 있습니다. 대부분의 자금 지원 기관은 클리닉, 번역 또는 응용 연구에 자금을 지원합니다. 그러나 기본 실험 연구에 대한 자금 지원은 더 적습니다. 자금 지원이 적다면 참가자를 모집하고 관건 실험 연구를 수행하는 데 물류적 어려움이 악화되어 작은 표본 크기가 초래됩니다. 이러한 작은 표본 크기는 제한된 지리적 영역에서 편리하게 선택됩니다.

이 현상은 WEIRD 문제로 알려져 있습니다. 이는 전형적인 연구 샘플의 일원인 서양, 교육받은, 산업화된, 부유한, 민주적인 개인을 지칭합니다. 이러한 샘플 모집단은 대부분 대학 캠퍼스 출신이기 때문에 특별히 포괄적이지 않습니다. 이 WEIRD 인구는 우리의 인간성을 형성하는 실제 세계의 다양성이나 독특한 인지적, 정서적 특성을 반영하지 않습니다.

집단적으로, 이 상황은 실험의 실질적 의미 및 일반화 가능성을 제한합니다. 이로 인해 이러한 연구의 결과는 모든 인간 인지(즉, 정신적 작업량, 문제 해결 등)에 대한 새로운 통찰력으로 외삽하는 것이 어렵습니다.

EEG 하드웨어의 혁신

글로벌로 사용 가능한 연구급, 휴대용, 저비용 장비

EEG 장치

지난 몇 년간 연구자들은 휴대용 EEG 장치로 신경 과학 연구에서 전통적인 장벽을 허물었습니다. 브레인-컴퓨터 인터페이스(BCI), 브레인-기계 인터페이스(BMI) 또는 인간-컴퓨터 인터페이스(HCI)가 그 예입니다. 이들은 EEG 신호를 사용하여 인지적 또는 정서적 상태를 특성화하고 식별하는 데 사용됩니다. BCI는 인간이 환경과 상호작용하는 방식을 변형하는 수단으로 빠르게 발전하고 있습니다. 이는 하드웨어 소형화의 발전과 데이터 처리 알고리즘의 개선에 의해 주도됩니다. 이러한 시스템은 인간이 신경 피드백을 통해 스스로를 개선하도록 지원하고, 사람들이 신체적 개입 없이 주변과 상호작용하도록 장려합니다.

EEG 장치의 미래

지난 10년 동안 EEG 하드웨어의 일반적인 추세는 이러한 도구를 더 작고, 무선, 휴대 가능하며 저비용으로 만드는 것입니다.

그림 1: EMOTIV의 EPOC 헤드셋

그림 2: EMOTIV의 EPOC 플렉스 헤드셋

그러나 한 때 비싸고 전용 실험실에서 필요했던 것을 휴대용 저비용 시스템으로 전환하는 데 우려가 없었던 것은 아닙니다. 일부 과학자들은 EEG 헤드셋의 유효성, 품질 또는 실용성에 대해 우려를 표명했습니다. 이를 조사하기 위해 연구자들은 이러한 시스템의 과학적 유용성을 입증하는 여러 검증 연구를 수행했습니다.

EEG 헤드셋의 저비용 및 휴대성은 이제 현장에서 대답할 수 있는 광범위한 연구 질문을 열었습니다. 즉, 피실험자의 뇌파를 실제 상황에서 측정할 수 있으며, 구형 하드웨어는 최소한의 이동성을 가집니다. 운동 또는 스포츠 심리학에서 이는 중대한 변화입니다.

특정 샘플이 선정된 대학생 집단을 조사하는 연구 그룹을 상상해 보십시오. 그들은 축구 골키퍼가 다른 팀원보다 공에 대한 반응 시간이 더 빠른지 물어봅니다. 구형 연구 패러다임에서는 이러한 피실험자들이 실험실에 들어와 전선에 연결되고, 물리적 화면에서 작업을 수행하고, 하드웨어 버튼이나 키 입력으로 보고해야 했습니다. 새로운 EEG 장비를 사용하면 이 동일한 질문이 실제로 축구 필드에서 적용되고 측정될 수 있습니다.

전반적으로 이러한 EEG 하드웨어의 혁신은 실험실 밖에서의 실용적인 응용 프로그램을 열었습니다. 그로 인해 신경 과학 연구의 용량 및 범위가 증가했습니다.

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최근 몇 년간 딥러닝 및 기타 기계 학습 분석에서 흥미로운 발전이 있었습니다. 이 때문에 대규모, 유효하며 높은 품질의 데이터 세트(n=1000+)가 이러한 프로그램의 가치를 활용하는 데 필요합니다. EEG 연구의 신호 처리, 분류, 검증 및 성능 평가 요구 사항을 감안할 때, 이러한 인공지능 접근 방식이 적용되면 이 분야는 막대한 혜택을 받을 수 있습니다. 빅 데이터는 특히 신경 퇴행성 질환 및 브레인-컴퓨터 인터페이스의 더 복잡한 부분에서 현재의 실험적 연구의 반복적 인성을 극복하는 데 필요합니다. 지금까지 그 데이터는 사용할 수 없었습니다.

샘플 모집단의 잠재력을 증가시키고 그에 따른 데이터 수집을 개선하기 위한 두 가지 접근 방식이 있습니다:

1. 전 세계적으로 사용할 수 있는 연구급, 휴대용, 저비용 EEG 하드웨어를 개발합니다.

2. 데이터 수집, 검증 및 자동 분석 기술을 향상시킵니다.

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지난 10년 간 EMOTIV의 EEG 혁신 리뷰

EEG 장치의 사용은 신경 과학 연구 및 임상 환경에서 계속 증가하고 있습니다(그림 3 참고). EMOTIV는 이러한 도전에 대응하기 위해 누구나 어디에서나 접근할 수 있는 품질 관리가 이루어진 연구급 무선 휴대용 EEG 장비를 개발해 왔습니다.

그림 3 – “EEG”가 포함된 출판물 수 (1940 – 2021) 신경 과학 정보 프레임워크를 통해

하드웨어의 진화

또한, EEG 하드웨어는 젖은 전극에서 마른 전극으로 발전했습니다. 젖은 전극은 장착하는 데 시간이 많이 걸리고 불편하며 이동성을 제한합니다. 마른 또는 하이브리드 전극이 있는 헤드셋은 빠르게 작업하고 이동 가능하며 제조 및 운영 비용이 크게 저렴합니다. 이러한 기술 발전은 신경 과학 연구의 돌파구에 가까워지게 하지만, 아직 완전히 도달하지는 못했습니다.

다양한 샘플 세트 보장

EMOTIV는 연구의 다양성을 높일 수 있도록 도와줄 수 있습니다. EMOTIV EEG 헤드셋의 EPOC 라인은 10년 이상 지속되어 왔으며 전 세계 연구 기관에서 독립적으로 검증되었습니다. 이들은 로봇 팔다리 및 휠체어 제어, 보안 시스템에서의 생체 인식 사용자 인증, 인지 및 감정적 정신 상태 식별 등 다양한 응용 프로그램에서 사용되었습니다.

EMOTIV의 글로벌 사용 잠재력과 낮은 재정적 장벽은 제한된 자원을 가진 사람들을 위한 연구를 촉진합니다. 예를 들어, 파라메시와란과 티아가라잔은 인도에서 농촌 및 도시 환경에서 EMOTIV EEG 장비를 사용하여 사회적 경제적 지위, 기술 노출 및 여행 경험과 관련된 EEG 서명을 보여주었습니다.