2 belangrijkste uitdagingen in EEG-onderzoek
Mehul Nayak
Bijgewerkt op
31 jan 2023
2 belangrijkste uitdagingen in EEG-onderzoek
Mehul Nayak
Bijgewerkt op
31 jan 2023
2 belangrijkste uitdagingen in EEG-onderzoek
Mehul Nayak
Bijgewerkt op
31 jan 2023
Wat zijn de uitdagingen in het hedendaagse EEG-onderzoek en -analyse?
In 1925 registreerde de Duitse psychiater Hans Berger het eerste menselijke elektro-encefalogram (EEG). Sinds die tijd is de technologie op het gebied van brain-computer interfaces en computerverwerking steeds beter geworden.
Dit artikel verkent de twee belangrijkste uitdagingen in het EEG-onderzoek, te weten:
De logistieke complexiteit van traditioneel academisch EEG-onderzoek, en
De innovatie in EEG-hardware.
Logistieke complexiteit van traditioneel academisch EEG-onderzoek
Exclusieve, ondergefinancierde, regionaal beperkte proefpersonengroepen
Laten we eerst eens kijken naar wat elektro-encefalogram-onderzoek (EEG) inhoudt. EEG-onderzoek en de methodologie van cognitief neurowetenschappelijk onderzoek omvatten het registreren van de elektrische activiteit van het menselijk brein met behulp van doelgericht geplaatste, niet-invasieve elektroden op het hoofd van de proefpersoon. Door gebruik te maken van experimentele ontwerpen waarbij proefpersonen worden blootgesteld aan verschillende stimuli, kunnen veranderingen in hersensignalen worden geanalyseerd en gegevens worden geëxtrapoleerd.
Tabel 1 geeft een overzicht van de soorten onderzoeken en activiteiten die met EEG-technologie worden uitgevoerd. Lees gerust ook deze introductiegids over EEG-elektro-encefalografie.
Tabel 1: Soorten elektro-encefalogram (EEG) onderzoeken (overgenomen van (Williams et al., 2020)
Brain-Computer Interfaces (BCI) | Deze onderzoeken bestuderen en maken interacties tussen mens en computer mogelijk, zoals het besturen van een arm of rolstoel of het mogelijk maken van communicatie bij gehandicapte patiënten. |
Klinisch | Deze onderzoeken gebruiken EEG voor diagnostische en therapeutische toepassingen. Waaronder de detectie van epileptische aanvallen of het gebruik van neurofeedback in cognitieve therapie. |
Experimenteel onderzoek | Deze onderzoeken verzamelen elektrocardiogramgegevens om een vraagstelling of hypothese binnen de computationele neurowetenschap te beantwoorden. |
Hoewel EEG op grote schaal is geaccepteerd als een effectief onderzoeksinstrument, kan de logistiek een uitdaging zijn. De meeste subsidieverstrekkers bieden financiering voor klinisch, translationeel of toegepast onderzoek. Er is echter minder financiering voor fundamenteel experimenteel onderzoek. Minder financiering kan de logistieke moeilijkheid van het werven van deelnemers en het uitvoeren van degelijk experimenteel onderzoek vergroten, wat resulteert in kleine steekproeven. Deze kleine steekproeven worden om praktische redenen geselecteerd uit een beperkt geografisch gebied.
Dit fenomeen staat bekend als het WEIRD-probleem. Het verwijst naar de westerse, hoogopgeleide, geïndustrialiseerde, rijke en democratische (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic) individuen die deel uitmaken van de typische onderzoekssteekproeven. Deze steekproefpopulaties zijn niet bijzonder inclusief, omdat de meeste van deze personen afkomstig zijn van universiteitscampussen. Deze WEIRD-demografie weerspiegelt niet de diversiteit van de echte wereld of de unieke cognitieve en emotionele eigenschappen die ons menselijk maken.
Gezamenlijk beperkt deze situatie de praktische betekenis en de generaliseerbaarheid van experimenten. Hierdoor zijn de resultaten van deze onderzoeken moeilijk te extrapoleren naar nieuwe inzichten over de gehele menselijke cognitie (bijv. mentale werklast, probleemoplossing, enz.).
Innovaties in EEG-hardware
Draagbare, goedkope apparatuur van wetenschappelijke kwaliteit die wereldwijd beschikbaar is
EEG-apparaten
In de afgelopen jaren hebben onderzoekers met draagbare EEG-apparaten de traditionele barrières in het neurowetenschappelijk onderzoek doorbroken. Brain-Computer Interfaces (BCI), Brain-Machine Interfaces (BMI) of Human-Computer Interfaces (HCI) doen precies dat. Ze gebruiken EEG-signalen om cognitieve of affectieve toestanden te karakteriseren en te identificeren. BCI is in snelle ontwikkeling als een manier om de manier waarop mensen met hun omgeving omgaan te transformeren. Dit wordt aangedreven door vooruitgang in de miniaturisering van hardware en verbeteringen in algoritmen voor gegevensverwerking. Deze systemen stellen mensen in staat zichzelf te verbeteren via neurofeedback en stimuleren mensen om zonder fysieke tussenkomst met hun omgeving om te gaan.
De toekomst van EEG-apparaten
Al zeker de afgelopen tien jaar is de algemene trend in EEG-hardware om deze instrumenten kleiner, draadloos, draagbaar en goedkoper te maken.
Afbeelding 1: Emotiv's EPOC-headset
Afbeelding 2: Emotiv's EPOC Flex-headset
Het verplaatsen van wat ooit een duur, speciaal lab vereiste naar een draagbaar, goedkoop systeem is echter niet zonder zorgen verlopen. Sommige wetenschappers hadden twijfels over de validiteit, kwaliteit of bruikbaarheid van EEG-headsets. Om dit te onderzoeken hebben onderzoekers talrijke validatiestudies uitgevoerd die het wetenschappelijke nut van deze systemen aantonen.
De lage kosten en draagbaarheid van EEG-headsets hebben ook een breed scala aan onderzoeksvragen geopend die nu in situ kunnen worden beantwoord. Dat wil zeggen dat de hersengolven van een proefpersoon in praktijksituaties kunnen worden gemeten, terwijl oudere hardware een minimale mobiliteit heeft. In de bewegings- of sportpsychologie is dit een monumentale verandering.
Stel je een onderzoeksgroep voor die reactietijden onderzoekt bij een specifiek geselecteerde groep studenten die sporten. Ze vragen zich af of keepers bij voetbal een snellere reactietijd op een bal hebben dan andere teamgenoten. In het traditionele onderzoekstarget moesten deze proefpersonen naar het lab komen, aangesloten worden, een taak uitvoeren op een fysiek scherm en reageren met hardwareknoppen of toetsaanslagen. Met de nieuwere EEG-apparatuur kan diezelfde vraag nu worden toegepast en gemeten op het voetbalveld zelf.
Al met al hebben deze innovaties in EEG-hardware praktische toepassingen buiten het laboratorium mogelijk gemaakt. Als zodanig hebben ze de capaciteit en de reikwijdte van neurowetenschappelijk onderzoek vergroot.
Maak kennis met innovatie – Maak kennis met Emotiv
Er zijn de afgelopen jaren spannende ontwikkelingen geweest in deep-learning en andere analyses met machine-learning. Om die reden is een grote, valide en kwalitatieve dataset (n=1000+) vereist om de waarde van deze programma's te benutten. Gezien de vereisten voor signaalverwerking, classificatie, validatie en prestatie-evaluatie in EEG-onderzoek, heeft het domein er enorm veel baat bij als deze benaderingen van kunstmatige intelligentie worden toegepast. Big data is nodig om het iteratieve karakter van het huidige experimentele onderzoek in de neurowetenschappen te overwinnen, vooral bij het complexere spectrum van neurodegeneratieve ziekten en brain-computer interfaces. Tot nu toe waren die gegevens niet beschikbaar.
Er zijn twee manieren om de potentiële steekproefpopulatie en de daaruit voortvloeiende
verzamelde gegevens te vergroten:
Ontwikkel draagbare, goedkope EEG-hardware van wetenschappelijke kwaliteit die wereldwijd kan worden gebruikt.
Verbeter de methoden voor gegevensverzameling, validatie en geautomatiseerde analyse.
Los uitdagingen op, groei mee met de veranderingen. Kies voor Emotiv
Overzicht van Emotiv's EEG-innovaties in de afgelopen tien jaar
Het gebruik van EEG-apparaten in neurowetenschappelijk onderzoek en klinische settings blijft toenemen (zie afbeelding 3). In de afgelopen tien jaar heeft Emotiv draadloze, draagbare en gebruiksvriendelijke EEG-apparatuur van wetenschappelijke kwaliteit ontwikkeld met kwaliteitscontroles die voor iedereen, waar ook ter wereld, toegankelijk zijn om deze uitdagingen aan te pakken.
Afbeelding 3 – Aantal publicaties met "EEG" (1940 – 2021) via het Neuroscience Information Framework
Evolutie van de hardware
Daarnaast is EEG-hardware geëvolueerd van natte elektroden naar droge elektroden. Het aanbrengen van natte elektroden is tijdrovend, ze dragen oncomfortabel en ze beperken de mobiliteit. Headsets met droge of hybride elektroden werken snel, zijn draagbaar en zijn aanzienlijk goedkoper te produceren en te gebruiken. Deze technologische vooruitgang brengt ons dichter bij doorbraken in neurologisch onderzoek, maar we zijn er nog niet helemaal.
Zorg voor diverse steekproeven
Emotiv kan u helpen de diversiteit van uw onderzoeken te vergroten. De EPOC-lijn van Emotiv EEG-headsets bestaat al meer dan tien jaar en is onafhankelijk gevalideerd door onderzoeksinstellingen over de hele wereld. Ze zijn gebruikt in diverse toepassingen, waaronder het aansturen van robotledematen en rolstoelen, biometrische gebruikersauthenticatie in beveiligingssystemen en het identificeren van cognitieve en emotionele mentale toestanden.
Het potentieel van Emotiv voor wereldwijd gebruik en de lage financiële drempel vergemakkelijken onderzoek voor mensen met beperkte middelen. Zo gebruikten Parameshwaran en Thiagarajan Emotiv EEG-apparatuur in landelijke en stedelijke gebieden in India om verschillen aan te tonen in EEG-profielen die verband houden met sociaaleconomische status, blootstelling aan technologie en reiservaring.
Wat zijn de uitdagingen in het hedendaagse EEG-onderzoek en -analyse?
In 1925 registreerde de Duitse psychiater Hans Berger het eerste menselijke elektro-encefalogram (EEG). Sinds die tijd is de technologie op het gebied van brain-computer interfaces en computerverwerking steeds beter geworden.
Dit artikel verkent de twee belangrijkste uitdagingen in het EEG-onderzoek, te weten:
De logistieke complexiteit van traditioneel academisch EEG-onderzoek, en
De innovatie in EEG-hardware.
Logistieke complexiteit van traditioneel academisch EEG-onderzoek
Exclusieve, ondergefinancierde, regionaal beperkte proefpersonengroepen
Laten we eerst eens kijken naar wat elektro-encefalogram-onderzoek (EEG) inhoudt. EEG-onderzoek en de methodologie van cognitief neurowetenschappelijk onderzoek omvatten het registreren van de elektrische activiteit van het menselijk brein met behulp van doelgericht geplaatste, niet-invasieve elektroden op het hoofd van de proefpersoon. Door gebruik te maken van experimentele ontwerpen waarbij proefpersonen worden blootgesteld aan verschillende stimuli, kunnen veranderingen in hersensignalen worden geanalyseerd en gegevens worden geëxtrapoleerd.
Tabel 1 geeft een overzicht van de soorten onderzoeken en activiteiten die met EEG-technologie worden uitgevoerd. Lees gerust ook deze introductiegids over EEG-elektro-encefalografie.
Tabel 1: Soorten elektro-encefalogram (EEG) onderzoeken (overgenomen van (Williams et al., 2020)
Brain-Computer Interfaces (BCI) | Deze onderzoeken bestuderen en maken interacties tussen mens en computer mogelijk, zoals het besturen van een arm of rolstoel of het mogelijk maken van communicatie bij gehandicapte patiënten. |
Klinisch | Deze onderzoeken gebruiken EEG voor diagnostische en therapeutische toepassingen. Waaronder de detectie van epileptische aanvallen of het gebruik van neurofeedback in cognitieve therapie. |
Experimenteel onderzoek | Deze onderzoeken verzamelen elektrocardiogramgegevens om een vraagstelling of hypothese binnen de computationele neurowetenschap te beantwoorden. |
Hoewel EEG op grote schaal is geaccepteerd als een effectief onderzoeksinstrument, kan de logistiek een uitdaging zijn. De meeste subsidieverstrekkers bieden financiering voor klinisch, translationeel of toegepast onderzoek. Er is echter minder financiering voor fundamenteel experimenteel onderzoek. Minder financiering kan de logistieke moeilijkheid van het werven van deelnemers en het uitvoeren van degelijk experimenteel onderzoek vergroten, wat resulteert in kleine steekproeven. Deze kleine steekproeven worden om praktische redenen geselecteerd uit een beperkt geografisch gebied.
Dit fenomeen staat bekend als het WEIRD-probleem. Het verwijst naar de westerse, hoogopgeleide, geïndustrialiseerde, rijke en democratische (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic) individuen die deel uitmaken van de typische onderzoekssteekproeven. Deze steekproefpopulaties zijn niet bijzonder inclusief, omdat de meeste van deze personen afkomstig zijn van universiteitscampussen. Deze WEIRD-demografie weerspiegelt niet de diversiteit van de echte wereld of de unieke cognitieve en emotionele eigenschappen die ons menselijk maken.
Gezamenlijk beperkt deze situatie de praktische betekenis en de generaliseerbaarheid van experimenten. Hierdoor zijn de resultaten van deze onderzoeken moeilijk te extrapoleren naar nieuwe inzichten over de gehele menselijke cognitie (bijv. mentale werklast, probleemoplossing, enz.).
Innovaties in EEG-hardware
Draagbare, goedkope apparatuur van wetenschappelijke kwaliteit die wereldwijd beschikbaar is
EEG-apparaten
In de afgelopen jaren hebben onderzoekers met draagbare EEG-apparaten de traditionele barrières in het neurowetenschappelijk onderzoek doorbroken. Brain-Computer Interfaces (BCI), Brain-Machine Interfaces (BMI) of Human-Computer Interfaces (HCI) doen precies dat. Ze gebruiken EEG-signalen om cognitieve of affectieve toestanden te karakteriseren en te identificeren. BCI is in snelle ontwikkeling als een manier om de manier waarop mensen met hun omgeving omgaan te transformeren. Dit wordt aangedreven door vooruitgang in de miniaturisering van hardware en verbeteringen in algoritmen voor gegevensverwerking. Deze systemen stellen mensen in staat zichzelf te verbeteren via neurofeedback en stimuleren mensen om zonder fysieke tussenkomst met hun omgeving om te gaan.
De toekomst van EEG-apparaten
Al zeker de afgelopen tien jaar is de algemene trend in EEG-hardware om deze instrumenten kleiner, draadloos, draagbaar en goedkoper te maken.
Afbeelding 1: Emotiv's EPOC-headset
Afbeelding 2: Emotiv's EPOC Flex-headset
Het verplaatsen van wat ooit een duur, speciaal lab vereiste naar een draagbaar, goedkoop systeem is echter niet zonder zorgen verlopen. Sommige wetenschappers hadden twijfels over de validiteit, kwaliteit of bruikbaarheid van EEG-headsets. Om dit te onderzoeken hebben onderzoekers talrijke validatiestudies uitgevoerd die het wetenschappelijke nut van deze systemen aantonen.
De lage kosten en draagbaarheid van EEG-headsets hebben ook een breed scala aan onderzoeksvragen geopend die nu in situ kunnen worden beantwoord. Dat wil zeggen dat de hersengolven van een proefpersoon in praktijksituaties kunnen worden gemeten, terwijl oudere hardware een minimale mobiliteit heeft. In de bewegings- of sportpsychologie is dit een monumentale verandering.
Stel je een onderzoeksgroep voor die reactietijden onderzoekt bij een specifiek geselecteerde groep studenten die sporten. Ze vragen zich af of keepers bij voetbal een snellere reactietijd op een bal hebben dan andere teamgenoten. In het traditionele onderzoekstarget moesten deze proefpersonen naar het lab komen, aangesloten worden, een taak uitvoeren op een fysiek scherm en reageren met hardwareknoppen of toetsaanslagen. Met de nieuwere EEG-apparatuur kan diezelfde vraag nu worden toegepast en gemeten op het voetbalveld zelf.
Al met al hebben deze innovaties in EEG-hardware praktische toepassingen buiten het laboratorium mogelijk gemaakt. Als zodanig hebben ze de capaciteit en de reikwijdte van neurowetenschappelijk onderzoek vergroot.
Maak kennis met innovatie – Maak kennis met Emotiv
Er zijn de afgelopen jaren spannende ontwikkelingen geweest in deep-learning en andere analyses met machine-learning. Om die reden is een grote, valide en kwalitatieve dataset (n=1000+) vereist om de waarde van deze programma's te benutten. Gezien de vereisten voor signaalverwerking, classificatie, validatie en prestatie-evaluatie in EEG-onderzoek, heeft het domein er enorm veel baat bij als deze benaderingen van kunstmatige intelligentie worden toegepast. Big data is nodig om het iteratieve karakter van het huidige experimentele onderzoek in de neurowetenschappen te overwinnen, vooral bij het complexere spectrum van neurodegeneratieve ziekten en brain-computer interfaces. Tot nu toe waren die gegevens niet beschikbaar.
Er zijn twee manieren om de potentiële steekproefpopulatie en de daaruit voortvloeiende
verzamelde gegevens te vergroten:
Ontwikkel draagbare, goedkope EEG-hardware van wetenschappelijke kwaliteit die wereldwijd kan worden gebruikt.
Verbeter de methoden voor gegevensverzameling, validatie en geautomatiseerde analyse.
Los uitdagingen op, groei mee met de veranderingen. Kies voor Emotiv
Overzicht van Emotiv's EEG-innovaties in de afgelopen tien jaar
Het gebruik van EEG-apparaten in neurowetenschappelijk onderzoek en klinische settings blijft toenemen (zie afbeelding 3). In de afgelopen tien jaar heeft Emotiv draadloze, draagbare en gebruiksvriendelijke EEG-apparatuur van wetenschappelijke kwaliteit ontwikkeld met kwaliteitscontroles die voor iedereen, waar ook ter wereld, toegankelijk zijn om deze uitdagingen aan te pakken.
Afbeelding 3 – Aantal publicaties met "EEG" (1940 – 2021) via het Neuroscience Information Framework
Evolutie van de hardware
Daarnaast is EEG-hardware geëvolueerd van natte elektroden naar droge elektroden. Het aanbrengen van natte elektroden is tijdrovend, ze dragen oncomfortabel en ze beperken de mobiliteit. Headsets met droge of hybride elektroden werken snel, zijn draagbaar en zijn aanzienlijk goedkoper te produceren en te gebruiken. Deze technologische vooruitgang brengt ons dichter bij doorbraken in neurologisch onderzoek, maar we zijn er nog niet helemaal.
Zorg voor diverse steekproeven
Emotiv kan u helpen de diversiteit van uw onderzoeken te vergroten. De EPOC-lijn van Emotiv EEG-headsets bestaat al meer dan tien jaar en is onafhankelijk gevalideerd door onderzoeksinstellingen over de hele wereld. Ze zijn gebruikt in diverse toepassingen, waaronder het aansturen van robotledematen en rolstoelen, biometrische gebruikersauthenticatie in beveiligingssystemen en het identificeren van cognitieve en emotionele mentale toestanden.
Het potentieel van Emotiv voor wereldwijd gebruik en de lage financiële drempel vergemakkelijken onderzoek voor mensen met beperkte middelen. Zo gebruikten Parameshwaran en Thiagarajan Emotiv EEG-apparatuur in landelijke en stedelijke gebieden in India om verschillen aan te tonen in EEG-profielen die verband houden met sociaaleconomische status, blootstelling aan technologie en reiservaring.
Wat zijn de uitdagingen in het hedendaagse EEG-onderzoek en -analyse?
In 1925 registreerde de Duitse psychiater Hans Berger het eerste menselijke elektro-encefalogram (EEG). Sinds die tijd is de technologie op het gebied van brain-computer interfaces en computerverwerking steeds beter geworden.
Dit artikel verkent de twee belangrijkste uitdagingen in het EEG-onderzoek, te weten:
De logistieke complexiteit van traditioneel academisch EEG-onderzoek, en
De innovatie in EEG-hardware.
Logistieke complexiteit van traditioneel academisch EEG-onderzoek
Exclusieve, ondergefinancierde, regionaal beperkte proefpersonengroepen
Laten we eerst eens kijken naar wat elektro-encefalogram-onderzoek (EEG) inhoudt. EEG-onderzoek en de methodologie van cognitief neurowetenschappelijk onderzoek omvatten het registreren van de elektrische activiteit van het menselijk brein met behulp van doelgericht geplaatste, niet-invasieve elektroden op het hoofd van de proefpersoon. Door gebruik te maken van experimentele ontwerpen waarbij proefpersonen worden blootgesteld aan verschillende stimuli, kunnen veranderingen in hersensignalen worden geanalyseerd en gegevens worden geëxtrapoleerd.
Tabel 1 geeft een overzicht van de soorten onderzoeken en activiteiten die met EEG-technologie worden uitgevoerd. Lees gerust ook deze introductiegids over EEG-elektro-encefalografie.
Tabel 1: Soorten elektro-encefalogram (EEG) onderzoeken (overgenomen van (Williams et al., 2020)
Brain-Computer Interfaces (BCI) | Deze onderzoeken bestuderen en maken interacties tussen mens en computer mogelijk, zoals het besturen van een arm of rolstoel of het mogelijk maken van communicatie bij gehandicapte patiënten. |
Klinisch | Deze onderzoeken gebruiken EEG voor diagnostische en therapeutische toepassingen. Waaronder de detectie van epileptische aanvallen of het gebruik van neurofeedback in cognitieve therapie. |
Experimenteel onderzoek | Deze onderzoeken verzamelen elektrocardiogramgegevens om een vraagstelling of hypothese binnen de computationele neurowetenschap te beantwoorden. |
Hoewel EEG op grote schaal is geaccepteerd als een effectief onderzoeksinstrument, kan de logistiek een uitdaging zijn. De meeste subsidieverstrekkers bieden financiering voor klinisch, translationeel of toegepast onderzoek. Er is echter minder financiering voor fundamenteel experimenteel onderzoek. Minder financiering kan de logistieke moeilijkheid van het werven van deelnemers en het uitvoeren van degelijk experimenteel onderzoek vergroten, wat resulteert in kleine steekproeven. Deze kleine steekproeven worden om praktische redenen geselecteerd uit een beperkt geografisch gebied.
Dit fenomeen staat bekend als het WEIRD-probleem. Het verwijst naar de westerse, hoogopgeleide, geïndustrialiseerde, rijke en democratische (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic) individuen die deel uitmaken van de typische onderzoekssteekproeven. Deze steekproefpopulaties zijn niet bijzonder inclusief, omdat de meeste van deze personen afkomstig zijn van universiteitscampussen. Deze WEIRD-demografie weerspiegelt niet de diversiteit van de echte wereld of de unieke cognitieve en emotionele eigenschappen die ons menselijk maken.
Gezamenlijk beperkt deze situatie de praktische betekenis en de generaliseerbaarheid van experimenten. Hierdoor zijn de resultaten van deze onderzoeken moeilijk te extrapoleren naar nieuwe inzichten over de gehele menselijke cognitie (bijv. mentale werklast, probleemoplossing, enz.).
Innovaties in EEG-hardware
Draagbare, goedkope apparatuur van wetenschappelijke kwaliteit die wereldwijd beschikbaar is
EEG-apparaten
In de afgelopen jaren hebben onderzoekers met draagbare EEG-apparaten de traditionele barrières in het neurowetenschappelijk onderzoek doorbroken. Brain-Computer Interfaces (BCI), Brain-Machine Interfaces (BMI) of Human-Computer Interfaces (HCI) doen precies dat. Ze gebruiken EEG-signalen om cognitieve of affectieve toestanden te karakteriseren en te identificeren. BCI is in snelle ontwikkeling als een manier om de manier waarop mensen met hun omgeving omgaan te transformeren. Dit wordt aangedreven door vooruitgang in de miniaturisering van hardware en verbeteringen in algoritmen voor gegevensverwerking. Deze systemen stellen mensen in staat zichzelf te verbeteren via neurofeedback en stimuleren mensen om zonder fysieke tussenkomst met hun omgeving om te gaan.
De toekomst van EEG-apparaten
Al zeker de afgelopen tien jaar is de algemene trend in EEG-hardware om deze instrumenten kleiner, draadloos, draagbaar en goedkoper te maken.
Afbeelding 1: Emotiv's EPOC-headset
Afbeelding 2: Emotiv's EPOC Flex-headset
Het verplaatsen van wat ooit een duur, speciaal lab vereiste naar een draagbaar, goedkoop systeem is echter niet zonder zorgen verlopen. Sommige wetenschappers hadden twijfels over de validiteit, kwaliteit of bruikbaarheid van EEG-headsets. Om dit te onderzoeken hebben onderzoekers talrijke validatiestudies uitgevoerd die het wetenschappelijke nut van deze systemen aantonen.
De lage kosten en draagbaarheid van EEG-headsets hebben ook een breed scala aan onderzoeksvragen geopend die nu in situ kunnen worden beantwoord. Dat wil zeggen dat de hersengolven van een proefpersoon in praktijksituaties kunnen worden gemeten, terwijl oudere hardware een minimale mobiliteit heeft. In de bewegings- of sportpsychologie is dit een monumentale verandering.
Stel je een onderzoeksgroep voor die reactietijden onderzoekt bij een specifiek geselecteerde groep studenten die sporten. Ze vragen zich af of keepers bij voetbal een snellere reactietijd op een bal hebben dan andere teamgenoten. In het traditionele onderzoekstarget moesten deze proefpersonen naar het lab komen, aangesloten worden, een taak uitvoeren op een fysiek scherm en reageren met hardwareknoppen of toetsaanslagen. Met de nieuwere EEG-apparatuur kan diezelfde vraag nu worden toegepast en gemeten op het voetbalveld zelf.
Al met al hebben deze innovaties in EEG-hardware praktische toepassingen buiten het laboratorium mogelijk gemaakt. Als zodanig hebben ze de capaciteit en de reikwijdte van neurowetenschappelijk onderzoek vergroot.
Maak kennis met innovatie – Maak kennis met Emotiv
Er zijn de afgelopen jaren spannende ontwikkelingen geweest in deep-learning en andere analyses met machine-learning. Om die reden is een grote, valide en kwalitatieve dataset (n=1000+) vereist om de waarde van deze programma's te benutten. Gezien de vereisten voor signaalverwerking, classificatie, validatie en prestatie-evaluatie in EEG-onderzoek, heeft het domein er enorm veel baat bij als deze benaderingen van kunstmatige intelligentie worden toegepast. Big data is nodig om het iteratieve karakter van het huidige experimentele onderzoek in de neurowetenschappen te overwinnen, vooral bij het complexere spectrum van neurodegeneratieve ziekten en brain-computer interfaces. Tot nu toe waren die gegevens niet beschikbaar.
Er zijn twee manieren om de potentiële steekproefpopulatie en de daaruit voortvloeiende
verzamelde gegevens te vergroten:
Ontwikkel draagbare, goedkope EEG-hardware van wetenschappelijke kwaliteit die wereldwijd kan worden gebruikt.
Verbeter de methoden voor gegevensverzameling, validatie en geautomatiseerde analyse.
Los uitdagingen op, groei mee met de veranderingen. Kies voor Emotiv
Overzicht van Emotiv's EEG-innovaties in de afgelopen tien jaar
Het gebruik van EEG-apparaten in neurowetenschappelijk onderzoek en klinische settings blijft toenemen (zie afbeelding 3). In de afgelopen tien jaar heeft Emotiv draadloze, draagbare en gebruiksvriendelijke EEG-apparatuur van wetenschappelijke kwaliteit ontwikkeld met kwaliteitscontroles die voor iedereen, waar ook ter wereld, toegankelijk zijn om deze uitdagingen aan te pakken.
Afbeelding 3 – Aantal publicaties met "EEG" (1940 – 2021) via het Neuroscience Information Framework
Evolutie van de hardware
Daarnaast is EEG-hardware geëvolueerd van natte elektroden naar droge elektroden. Het aanbrengen van natte elektroden is tijdrovend, ze dragen oncomfortabel en ze beperken de mobiliteit. Headsets met droge of hybride elektroden werken snel, zijn draagbaar en zijn aanzienlijk goedkoper te produceren en te gebruiken. Deze technologische vooruitgang brengt ons dichter bij doorbraken in neurologisch onderzoek, maar we zijn er nog niet helemaal.
Zorg voor diverse steekproeven
Emotiv kan u helpen de diversiteit van uw onderzoeken te vergroten. De EPOC-lijn van Emotiv EEG-headsets bestaat al meer dan tien jaar en is onafhankelijk gevalideerd door onderzoeksinstellingen over de hele wereld. Ze zijn gebruikt in diverse toepassingen, waaronder het aansturen van robotledematen en rolstoelen, biometrische gebruikersauthenticatie in beveiligingssystemen en het identificeren van cognitieve en emotionele mentale toestanden.
Het potentieel van Emotiv voor wereldwijd gebruik en de lage financiële drempel vergemakkelijken onderzoek voor mensen met beperkte middelen. Zo gebruikten Parameshwaran en Thiagarajan Emotiv EEG-apparatuur in landelijke en stedelijke gebieden in India om verschillen aan te tonen in EEG-profielen die verband houden met sociaaleconomische status, blootstelling aan technologie en reiservaring.
Lees verder