Waarom EEG gebruiken voor onderzoek?
Mehul Nayak
Bijgewerkt op
17 feb 2022
Waarom EEG gebruiken voor onderzoek?
Mehul Nayak
Bijgewerkt op
17 feb 2022
Waarom EEG gebruiken voor onderzoek?
Mehul Nayak
Bijgewerkt op
17 feb 2022
Stel je voor dat je een korte video hebt gemaakt en je wilt ontdekken welke delen van de video mensen boeiend vonden. Gewoonlijk zou je het hen gewoon vragen. Misschien zou je een enquête gebruiken. Maar het vaakst gehoorde antwoord is dan waarschijnlijk "Ik weet het niet precies" of "Ik kan het me niet herinneren". Onderzoek naar menselijke waarneming met uitsluitend subjectieve metingen kan vol onzekerheid zijn, die door het meten van neurofysiologische reacties overwonnen kan worden. EEG-apparaten bevinden zich in een unieke positie als een gemakkelijk toegankelijke, kosteneffectieve tool die onderzoek naar menselijke waarneming kan verbeteren. Als gevolg hiervan wordt het snel een belangrijk hulpmiddel in de psychologie, neuromarketing en BCI.
Wat is EEG?
Elektro-encefalografie (EEG) is het meten van de elektrische activiteit die wordt opgewekt door hersencellen, die neuronen worden genoemd. Het is een veilige en niet-invasieve methode waarbij elektroden op de hoofdhuid worden geplaatst. De EEG-apparaten die voor dit doel worden gebruikt, kunnen variëren van commerciële apparaten met één kanaal tot systemen van medische kwaliteit met 256 kanalen. Je kunt hier meer details lezen over wat EEG is en over verschillende EEG-apparaten.
Wat zijn de voordelen van EEG?
Hoge temporele resolutie
Door de hoge temporele resolutie is EEG in staat om prebewuste processen te indexeren.
De grootste kracht van EEG ten opzichte van andere neuroimaging-methoden is de temporele resolutie, d.w.z. het vermogen om snelle hersenreacties te meten in het bereik van milliseconden. Andere methoden voor hersenbeeldvorming, zoals fMRI (functionele magnetische resonantiebeeldvorming), vereisen een seconde of langer na het presenteren van de stimuli van belang. Bovendien zijn gedragstaken die ontworpen zijn om onzekerheden in subjectieve reacties te vermijden, doorgaans afhankelijk van reactietijden en reacties via knopdrukken. Deze kunnen tot een seconde duren, wat erg traag is als je bedenkt dat de hersenen in staat zijn om veel complexe neurofysiologische processen op een millisecondenschaal te produceren. Dankzij de hoge temporele resolutie is EEG dus in staat om prebewuste processen te indexeren die anders onopgemerkt zouden blijven bij louter zelfrapportage en op reactie gebaseerde taken.
Betaalbaarheid en mobiliteit
Sportwetenschappen: Paxton Lynch ondergaat de druktest met de Emotiv Insight EEG-headset.
EEG-apparaten zijn kosteneffectief en draadloos geworden, waardoor onderzoekers onderzoek in het veld kunnen doen, in plaats van deelnemers naar het lab te halen. Hoewel zowel EEG als MEG (Magneto-encefalografie) een hoge temporele resolutie hebben, is EEG het meer toegankelijke onderzoekshulpmiddel omdat het goedkoop en mobiel is, waardoor menselijk gedrag in gecontroleerde of natuurlijke omgevingen kan worden bestudeerd. Alternatieve neuroimaging-methoden (bijv. MEG, MRI en PET) vereisen hoge onderhoudskosten en deelnemers moeten naar het ziekenhuis of de laboratoriumomgeving worden gebracht om deze onderzoeken uit te voeren. In schril contrast hiermee kan bijna elke omgeving worden omgebouwd tot een EEG-"lab". (Zie de review van Park et al.1 over hoe mobiele EEG kan worden gebruikt om sportprestaties in het veld te verbeteren)
In-house of externe onderzoeken
EEG hoeft niet per se in een laboratorium met een enkel apparaat plaats te vinden. Door de vooruitgang op het gebied van betaalbare, commerciële EEG-apparaten kunnen thuisgebruikers nu zelf EEG-metingen bij zichzelf doen. Het EmotivLABS-platform stelt onderzoekers in staat om hun experimenten online uit te voeren met Emotiv-headsets, die zijn gevalideerd ten opzichte van apparatuur van onderzoekskwaliteit²ʹ³. Lees hier over onze online EEG-pilootstudie of hier over een van onze samenwerkingsverbanden waarbij Emotiv-gebruikers deelnamen aan een thuisstudie om presentatiesoftware te beoordelen.
Wat kunnen we meten met EEG?
Meestal gebruiken onderzoekers ofwel de spanningsamplituden op interessante tijdstippen na het begin van een stimulus (d.w.z. event-related potentials, of ERP's) of de hoeveelheid oscillaties (van hersengolven) in de EEG per seconde (d.w.z. tijd-frequentieanalyse).
Deze twee domeinen stellen ons in staat om verschillende onderzoeksvragen met betrekking tot gedrag te beantwoorden. Bovendien kunnen we met de progressie van geavanceerde machine learning-algoritmen de mentale toestanden beginnen te decoderen als reactie op stimuli van belang. Met de ontwikkeling van algoritmen die zijn gevalideerd voor aandacht, kunnen we nu bijvoorbeeld eenvoudig vragen beantwoorden als "Welk deel van mijn video trok meer aandacht".
Kanttekeningen om rekening mee te houden
Het is belangrijk om te onthouden dat we met EEG niet precies gedachten kunnen lezen. De stimuli die worden vergeleken, moeten dus idealiter op elk aspect overeenkomen, behalve op de variabele van belang zelf. Een goed ontworpen experimentele taak is dan ook de hoeksteen van goed EEG-onderzoek. Ten tweede kunnen EEG-apparaten interferentie opvangen van elektrische apparatuur en kunnen ze ook gevoelig zijn voor beweging, wat ongewenste artefacten in de opname kan introduceren. Ruwe EEG's weerspiegelen dus volledige hersenreacties die moeten worden opgeschoond en verwerkt voordat er conclusies kunnen worden getrokken over de perceptie van de stimuli.
Bovendien registreert de hersenactiviteit bij een enkele elektrode de activiteit van de hele hersenen en geeft de locatie ervan niet direct de bron van de activiteit aan (bijv. een verhoogde activiteit bij een frontale elektrode betekent niet direct dat de frontale kwab deze reactie heeft gegenereerd). Methoden zoals bronreconstructie⁴ van de EEG-reactie kunnen voor dit doel worden gebruikt om de bron op hoofdhuidniveau te bepalen. Om diepere bronnen met meer zekerheid te bepalen, kunnen neuroimaging-methoden zoals MEG of fMRI in combinatie met EEG worden overwogen.
EEG in actueel onderzoek
EEG wordt momenteel op een groot aantal manieren gebruikt om onderzoekers te helpen, niet alleen in de psychologie en de medische wereld, maar ook in brain-computer interfaces, neurofeedback en bij het begrijpen van consumentengedrag in gebieden zoals neuromarketing.
Medische of klinische neurowetenschap
EEG wordt voornamelijk gebruikt in de medische wereld om de diagnose en behandeling te verbeteren. Het meest voorkomende gebruik van EEG is bijvoorbeeld bij de diagnose van epilepsie en het detecteren van epileptische aanvallen⁵ en bij slaapstudies om slaapstoornissen te detecteren⁶. In de psychiatrie en de klinische neurowetenschap wordt EEG momenteel gebruikt om objectieve markers te identificeren van aandoeningen die anders afhankelijk zijn van subjectieve klinische beoordelingen. Technieken zoals kwantitatieve EEG (qEEG), waarbij de hoeveelheid oscillaties wordt berekend en over de hoofdhuid in kaart wordt gebracht, worden gebruikt om de veranderingen in de hersenen als gevolg van verschillende psychiatrische stoornissen te karakteriseren⁷. Machine learning toegepast op de classificatie van gezonde versus zieke hersenen maakt ook de weg vrij voor meer objectieve methoden voor diagnose⁸ˈ⁹.
Neuromarketing
Zeker is dat het begrijpen van consumentengedrag de kern vormt van neuromarketing. Het meest voorkomende gebruik van EEG in dit veld is het bepalen van minder opvallende en boeiende aspecten van advertenties¹⁰, producten of diensten met als doel deze te verbeteren.
Emotiv x Neuromarketing - Toekomst van consumentengedrag in het Luxury Lab van L'Oréal.
EEG-oscillaties worden ook gebruikt om te identificeren of er sprake is van onbewuste merk-/productherinnering¹¹. Andere toepassingen zijn onder meer neuropricing, waarbij gedragstaken met EEG worden gebruikt om optimale prijsstrategieën voor producten te vinden¹².
Emotiv x Neuromarketing - Hoe de hersenen reageren op verschillende prijssuggesties.
Algemeen neurowetenschappelijk onderzoek
Dit type onderzoek omvat het begrijpen van hoe de hersenen functioneren (bijv. hoe onze hersenen visuele of auditieve stimuli verwerken) en hoe verschillende delen van de hersenen met elkaar communiceren. Het omvat ook het begrijpen van de relatie tussen de hersenen en aandoeningen (bijv. autismespectrumstoornis of schizofrenie). Dit omvat meerdere velden met sociale, affectieve, computationele en cognitieve domeinen.
Brain-computer interfaces (BCI)
BCI-onderzoek is erop gericht om mentale commando's te vertalen naar een externe actie door EEG te integreren met computerapparatuur. Het gebruik van mentale commando's om een Word-document te typen, een rolstoel te bewegen en zelfs om prothetische ledematen te bewegen zijn enkele van de huidige ontwikkelingen in BCI die worden gebruikt om de levenskwaliteit van mensen met een handicap te verbeteren¹³.
Brain-computer interfaces (BCI) - De verbluffende creaties van John, een 8-jarige jongen met cerebrale parese, op brainpaintbyjohn op Instagram
Een andere revolutie vindt plaats in de muziekindustrie, waar muzikanten/zangers hun gedachten gebruiken om muziek te maken (zie onze gerelateerde post hier)
Brain-computer interfaces (BCI) - Emotiv's EPOC-headset & de iconische TONTO-synthesizer zijn de perfecte match.
Al met al biedt het gebruik van EEG de belofte om dieper te graven dan een oppervlakkig begrip van menselijk gedrag. De kosteneffectiviteit en hoge toegankelijkheid maken het een nuttig hulpmiddel in meerdere disciplines, waar processen variërend van het verbeteren van gebruikerservaringen tot het bevorderen van therapieën kunnen worden gerealiseerd door dieper te gaan dan eenvoudige subjectieve zelfrapportages en menselijk gedrag objectief te decoderen met behulp van EEG.
Brain-computer interfaces (BCI) - Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes, die met behulp van mentale commando's in een F1-auto rijdt
Artikel door
Roshini Randeniya, Research Officer, Emotiv Research Pty. Ltd
Referenties
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
Stel je voor dat je een korte video hebt gemaakt en je wilt ontdekken welke delen van de video mensen boeiend vonden. Gewoonlijk zou je het hen gewoon vragen. Misschien zou je een enquête gebruiken. Maar het vaakst gehoorde antwoord is dan waarschijnlijk "Ik weet het niet precies" of "Ik kan het me niet herinneren". Onderzoek naar menselijke waarneming met uitsluitend subjectieve metingen kan vol onzekerheid zijn, die door het meten van neurofysiologische reacties overwonnen kan worden. EEG-apparaten bevinden zich in een unieke positie als een gemakkelijk toegankelijke, kosteneffectieve tool die onderzoek naar menselijke waarneming kan verbeteren. Als gevolg hiervan wordt het snel een belangrijk hulpmiddel in de psychologie, neuromarketing en BCI.
Wat is EEG?
Elektro-encefalografie (EEG) is het meten van de elektrische activiteit die wordt opgewekt door hersencellen, die neuronen worden genoemd. Het is een veilige en niet-invasieve methode waarbij elektroden op de hoofdhuid worden geplaatst. De EEG-apparaten die voor dit doel worden gebruikt, kunnen variëren van commerciële apparaten met één kanaal tot systemen van medische kwaliteit met 256 kanalen. Je kunt hier meer details lezen over wat EEG is en over verschillende EEG-apparaten.
Wat zijn de voordelen van EEG?
Hoge temporele resolutie
Door de hoge temporele resolutie is EEG in staat om prebewuste processen te indexeren.
De grootste kracht van EEG ten opzichte van andere neuroimaging-methoden is de temporele resolutie, d.w.z. het vermogen om snelle hersenreacties te meten in het bereik van milliseconden. Andere methoden voor hersenbeeldvorming, zoals fMRI (functionele magnetische resonantiebeeldvorming), vereisen een seconde of langer na het presenteren van de stimuli van belang. Bovendien zijn gedragstaken die ontworpen zijn om onzekerheden in subjectieve reacties te vermijden, doorgaans afhankelijk van reactietijden en reacties via knopdrukken. Deze kunnen tot een seconde duren, wat erg traag is als je bedenkt dat de hersenen in staat zijn om veel complexe neurofysiologische processen op een millisecondenschaal te produceren. Dankzij de hoge temporele resolutie is EEG dus in staat om prebewuste processen te indexeren die anders onopgemerkt zouden blijven bij louter zelfrapportage en op reactie gebaseerde taken.
Betaalbaarheid en mobiliteit
Sportwetenschappen: Paxton Lynch ondergaat de druktest met de Emotiv Insight EEG-headset.
EEG-apparaten zijn kosteneffectief en draadloos geworden, waardoor onderzoekers onderzoek in het veld kunnen doen, in plaats van deelnemers naar het lab te halen. Hoewel zowel EEG als MEG (Magneto-encefalografie) een hoge temporele resolutie hebben, is EEG het meer toegankelijke onderzoekshulpmiddel omdat het goedkoop en mobiel is, waardoor menselijk gedrag in gecontroleerde of natuurlijke omgevingen kan worden bestudeerd. Alternatieve neuroimaging-methoden (bijv. MEG, MRI en PET) vereisen hoge onderhoudskosten en deelnemers moeten naar het ziekenhuis of de laboratoriumomgeving worden gebracht om deze onderzoeken uit te voeren. In schril contrast hiermee kan bijna elke omgeving worden omgebouwd tot een EEG-"lab". (Zie de review van Park et al.1 over hoe mobiele EEG kan worden gebruikt om sportprestaties in het veld te verbeteren)
In-house of externe onderzoeken
EEG hoeft niet per se in een laboratorium met een enkel apparaat plaats te vinden. Door de vooruitgang op het gebied van betaalbare, commerciële EEG-apparaten kunnen thuisgebruikers nu zelf EEG-metingen bij zichzelf doen. Het EmotivLABS-platform stelt onderzoekers in staat om hun experimenten online uit te voeren met Emotiv-headsets, die zijn gevalideerd ten opzichte van apparatuur van onderzoekskwaliteit²ʹ³. Lees hier over onze online EEG-pilootstudie of hier over een van onze samenwerkingsverbanden waarbij Emotiv-gebruikers deelnamen aan een thuisstudie om presentatiesoftware te beoordelen.
Wat kunnen we meten met EEG?
Meestal gebruiken onderzoekers ofwel de spanningsamplituden op interessante tijdstippen na het begin van een stimulus (d.w.z. event-related potentials, of ERP's) of de hoeveelheid oscillaties (van hersengolven) in de EEG per seconde (d.w.z. tijd-frequentieanalyse).
Deze twee domeinen stellen ons in staat om verschillende onderzoeksvragen met betrekking tot gedrag te beantwoorden. Bovendien kunnen we met de progressie van geavanceerde machine learning-algoritmen de mentale toestanden beginnen te decoderen als reactie op stimuli van belang. Met de ontwikkeling van algoritmen die zijn gevalideerd voor aandacht, kunnen we nu bijvoorbeeld eenvoudig vragen beantwoorden als "Welk deel van mijn video trok meer aandacht".
Kanttekeningen om rekening mee te houden
Het is belangrijk om te onthouden dat we met EEG niet precies gedachten kunnen lezen. De stimuli die worden vergeleken, moeten dus idealiter op elk aspect overeenkomen, behalve op de variabele van belang zelf. Een goed ontworpen experimentele taak is dan ook de hoeksteen van goed EEG-onderzoek. Ten tweede kunnen EEG-apparaten interferentie opvangen van elektrische apparatuur en kunnen ze ook gevoelig zijn voor beweging, wat ongewenste artefacten in de opname kan introduceren. Ruwe EEG's weerspiegelen dus volledige hersenreacties die moeten worden opgeschoond en verwerkt voordat er conclusies kunnen worden getrokken over de perceptie van de stimuli.
Bovendien registreert de hersenactiviteit bij een enkele elektrode de activiteit van de hele hersenen en geeft de locatie ervan niet direct de bron van de activiteit aan (bijv. een verhoogde activiteit bij een frontale elektrode betekent niet direct dat de frontale kwab deze reactie heeft gegenereerd). Methoden zoals bronreconstructie⁴ van de EEG-reactie kunnen voor dit doel worden gebruikt om de bron op hoofdhuidniveau te bepalen. Om diepere bronnen met meer zekerheid te bepalen, kunnen neuroimaging-methoden zoals MEG of fMRI in combinatie met EEG worden overwogen.
EEG in actueel onderzoek
EEG wordt momenteel op een groot aantal manieren gebruikt om onderzoekers te helpen, niet alleen in de psychologie en de medische wereld, maar ook in brain-computer interfaces, neurofeedback en bij het begrijpen van consumentengedrag in gebieden zoals neuromarketing.
Medische of klinische neurowetenschap
EEG wordt voornamelijk gebruikt in de medische wereld om de diagnose en behandeling te verbeteren. Het meest voorkomende gebruik van EEG is bijvoorbeeld bij de diagnose van epilepsie en het detecteren van epileptische aanvallen⁵ en bij slaapstudies om slaapstoornissen te detecteren⁶. In de psychiatrie en de klinische neurowetenschap wordt EEG momenteel gebruikt om objectieve markers te identificeren van aandoeningen die anders afhankelijk zijn van subjectieve klinische beoordelingen. Technieken zoals kwantitatieve EEG (qEEG), waarbij de hoeveelheid oscillaties wordt berekend en over de hoofdhuid in kaart wordt gebracht, worden gebruikt om de veranderingen in de hersenen als gevolg van verschillende psychiatrische stoornissen te karakteriseren⁷. Machine learning toegepast op de classificatie van gezonde versus zieke hersenen maakt ook de weg vrij voor meer objectieve methoden voor diagnose⁸ˈ⁹.
Neuromarketing
Zeker is dat het begrijpen van consumentengedrag de kern vormt van neuromarketing. Het meest voorkomende gebruik van EEG in dit veld is het bepalen van minder opvallende en boeiende aspecten van advertenties¹⁰, producten of diensten met als doel deze te verbeteren.
Emotiv x Neuromarketing - Toekomst van consumentengedrag in het Luxury Lab van L'Oréal.
EEG-oscillaties worden ook gebruikt om te identificeren of er sprake is van onbewuste merk-/productherinnering¹¹. Andere toepassingen zijn onder meer neuropricing, waarbij gedragstaken met EEG worden gebruikt om optimale prijsstrategieën voor producten te vinden¹².
Emotiv x Neuromarketing - Hoe de hersenen reageren op verschillende prijssuggesties.
Algemeen neurowetenschappelijk onderzoek
Dit type onderzoek omvat het begrijpen van hoe de hersenen functioneren (bijv. hoe onze hersenen visuele of auditieve stimuli verwerken) en hoe verschillende delen van de hersenen met elkaar communiceren. Het omvat ook het begrijpen van de relatie tussen de hersenen en aandoeningen (bijv. autismespectrumstoornis of schizofrenie). Dit omvat meerdere velden met sociale, affectieve, computationele en cognitieve domeinen.
Brain-computer interfaces (BCI)
BCI-onderzoek is erop gericht om mentale commando's te vertalen naar een externe actie door EEG te integreren met computerapparatuur. Het gebruik van mentale commando's om een Word-document te typen, een rolstoel te bewegen en zelfs om prothetische ledematen te bewegen zijn enkele van de huidige ontwikkelingen in BCI die worden gebruikt om de levenskwaliteit van mensen met een handicap te verbeteren¹³.
Brain-computer interfaces (BCI) - De verbluffende creaties van John, een 8-jarige jongen met cerebrale parese, op brainpaintbyjohn op Instagram
Een andere revolutie vindt plaats in de muziekindustrie, waar muzikanten/zangers hun gedachten gebruiken om muziek te maken (zie onze gerelateerde post hier)
Brain-computer interfaces (BCI) - Emotiv's EPOC-headset & de iconische TONTO-synthesizer zijn de perfecte match.
Al met al biedt het gebruik van EEG de belofte om dieper te graven dan een oppervlakkig begrip van menselijk gedrag. De kosteneffectiviteit en hoge toegankelijkheid maken het een nuttig hulpmiddel in meerdere disciplines, waar processen variërend van het verbeteren van gebruikerservaringen tot het bevorderen van therapieën kunnen worden gerealiseerd door dieper te gaan dan eenvoudige subjectieve zelfrapportages en menselijk gedrag objectief te decoderen met behulp van EEG.
Brain-computer interfaces (BCI) - Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes, die met behulp van mentale commando's in een F1-auto rijdt
Artikel door
Roshini Randeniya, Research Officer, Emotiv Research Pty. Ltd
Referenties
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
Stel je voor dat je een korte video hebt gemaakt en je wilt ontdekken welke delen van de video mensen boeiend vonden. Gewoonlijk zou je het hen gewoon vragen. Misschien zou je een enquête gebruiken. Maar het vaakst gehoorde antwoord is dan waarschijnlijk "Ik weet het niet precies" of "Ik kan het me niet herinneren". Onderzoek naar menselijke waarneming met uitsluitend subjectieve metingen kan vol onzekerheid zijn, die door het meten van neurofysiologische reacties overwonnen kan worden. EEG-apparaten bevinden zich in een unieke positie als een gemakkelijk toegankelijke, kosteneffectieve tool die onderzoek naar menselijke waarneming kan verbeteren. Als gevolg hiervan wordt het snel een belangrijk hulpmiddel in de psychologie, neuromarketing en BCI.
Wat is EEG?
Elektro-encefalografie (EEG) is het meten van de elektrische activiteit die wordt opgewekt door hersencellen, die neuronen worden genoemd. Het is een veilige en niet-invasieve methode waarbij elektroden op de hoofdhuid worden geplaatst. De EEG-apparaten die voor dit doel worden gebruikt, kunnen variëren van commerciële apparaten met één kanaal tot systemen van medische kwaliteit met 256 kanalen. Je kunt hier meer details lezen over wat EEG is en over verschillende EEG-apparaten.
Wat zijn de voordelen van EEG?
Hoge temporele resolutie
Door de hoge temporele resolutie is EEG in staat om prebewuste processen te indexeren.
De grootste kracht van EEG ten opzichte van andere neuroimaging-methoden is de temporele resolutie, d.w.z. het vermogen om snelle hersenreacties te meten in het bereik van milliseconden. Andere methoden voor hersenbeeldvorming, zoals fMRI (functionele magnetische resonantiebeeldvorming), vereisen een seconde of langer na het presenteren van de stimuli van belang. Bovendien zijn gedragstaken die ontworpen zijn om onzekerheden in subjectieve reacties te vermijden, doorgaans afhankelijk van reactietijden en reacties via knopdrukken. Deze kunnen tot een seconde duren, wat erg traag is als je bedenkt dat de hersenen in staat zijn om veel complexe neurofysiologische processen op een millisecondenschaal te produceren. Dankzij de hoge temporele resolutie is EEG dus in staat om prebewuste processen te indexeren die anders onopgemerkt zouden blijven bij louter zelfrapportage en op reactie gebaseerde taken.
Betaalbaarheid en mobiliteit
Sportwetenschappen: Paxton Lynch ondergaat de druktest met de Emotiv Insight EEG-headset.
EEG-apparaten zijn kosteneffectief en draadloos geworden, waardoor onderzoekers onderzoek in het veld kunnen doen, in plaats van deelnemers naar het lab te halen. Hoewel zowel EEG als MEG (Magneto-encefalografie) een hoge temporele resolutie hebben, is EEG het meer toegankelijke onderzoekshulpmiddel omdat het goedkoop en mobiel is, waardoor menselijk gedrag in gecontroleerde of natuurlijke omgevingen kan worden bestudeerd. Alternatieve neuroimaging-methoden (bijv. MEG, MRI en PET) vereisen hoge onderhoudskosten en deelnemers moeten naar het ziekenhuis of de laboratoriumomgeving worden gebracht om deze onderzoeken uit te voeren. In schril contrast hiermee kan bijna elke omgeving worden omgebouwd tot een EEG-"lab". (Zie de review van Park et al.1 over hoe mobiele EEG kan worden gebruikt om sportprestaties in het veld te verbeteren)
In-house of externe onderzoeken
EEG hoeft niet per se in een laboratorium met een enkel apparaat plaats te vinden. Door de vooruitgang op het gebied van betaalbare, commerciële EEG-apparaten kunnen thuisgebruikers nu zelf EEG-metingen bij zichzelf doen. Het EmotivLABS-platform stelt onderzoekers in staat om hun experimenten online uit te voeren met Emotiv-headsets, die zijn gevalideerd ten opzichte van apparatuur van onderzoekskwaliteit²ʹ³. Lees hier over onze online EEG-pilootstudie of hier over een van onze samenwerkingsverbanden waarbij Emotiv-gebruikers deelnamen aan een thuisstudie om presentatiesoftware te beoordelen.
Wat kunnen we meten met EEG?
Meestal gebruiken onderzoekers ofwel de spanningsamplituden op interessante tijdstippen na het begin van een stimulus (d.w.z. event-related potentials, of ERP's) of de hoeveelheid oscillaties (van hersengolven) in de EEG per seconde (d.w.z. tijd-frequentieanalyse).
Deze twee domeinen stellen ons in staat om verschillende onderzoeksvragen met betrekking tot gedrag te beantwoorden. Bovendien kunnen we met de progressie van geavanceerde machine learning-algoritmen de mentale toestanden beginnen te decoderen als reactie op stimuli van belang. Met de ontwikkeling van algoritmen die zijn gevalideerd voor aandacht, kunnen we nu bijvoorbeeld eenvoudig vragen beantwoorden als "Welk deel van mijn video trok meer aandacht".
Kanttekeningen om rekening mee te houden
Het is belangrijk om te onthouden dat we met EEG niet precies gedachten kunnen lezen. De stimuli die worden vergeleken, moeten dus idealiter op elk aspect overeenkomen, behalve op de variabele van belang zelf. Een goed ontworpen experimentele taak is dan ook de hoeksteen van goed EEG-onderzoek. Ten tweede kunnen EEG-apparaten interferentie opvangen van elektrische apparatuur en kunnen ze ook gevoelig zijn voor beweging, wat ongewenste artefacten in de opname kan introduceren. Ruwe EEG's weerspiegelen dus volledige hersenreacties die moeten worden opgeschoond en verwerkt voordat er conclusies kunnen worden getrokken over de perceptie van de stimuli.
Bovendien registreert de hersenactiviteit bij een enkele elektrode de activiteit van de hele hersenen en geeft de locatie ervan niet direct de bron van de activiteit aan (bijv. een verhoogde activiteit bij een frontale elektrode betekent niet direct dat de frontale kwab deze reactie heeft gegenereerd). Methoden zoals bronreconstructie⁴ van de EEG-reactie kunnen voor dit doel worden gebruikt om de bron op hoofdhuidniveau te bepalen. Om diepere bronnen met meer zekerheid te bepalen, kunnen neuroimaging-methoden zoals MEG of fMRI in combinatie met EEG worden overwogen.
EEG in actueel onderzoek
EEG wordt momenteel op een groot aantal manieren gebruikt om onderzoekers te helpen, niet alleen in de psychologie en de medische wereld, maar ook in brain-computer interfaces, neurofeedback en bij het begrijpen van consumentengedrag in gebieden zoals neuromarketing.
Medische of klinische neurowetenschap
EEG wordt voornamelijk gebruikt in de medische wereld om de diagnose en behandeling te verbeteren. Het meest voorkomende gebruik van EEG is bijvoorbeeld bij de diagnose van epilepsie en het detecteren van epileptische aanvallen⁵ en bij slaapstudies om slaapstoornissen te detecteren⁶. In de psychiatrie en de klinische neurowetenschap wordt EEG momenteel gebruikt om objectieve markers te identificeren van aandoeningen die anders afhankelijk zijn van subjectieve klinische beoordelingen. Technieken zoals kwantitatieve EEG (qEEG), waarbij de hoeveelheid oscillaties wordt berekend en over de hoofdhuid in kaart wordt gebracht, worden gebruikt om de veranderingen in de hersenen als gevolg van verschillende psychiatrische stoornissen te karakteriseren⁷. Machine learning toegepast op de classificatie van gezonde versus zieke hersenen maakt ook de weg vrij voor meer objectieve methoden voor diagnose⁸ˈ⁹.
Neuromarketing
Zeker is dat het begrijpen van consumentengedrag de kern vormt van neuromarketing. Het meest voorkomende gebruik van EEG in dit veld is het bepalen van minder opvallende en boeiende aspecten van advertenties¹⁰, producten of diensten met als doel deze te verbeteren.
Emotiv x Neuromarketing - Toekomst van consumentengedrag in het Luxury Lab van L'Oréal.
EEG-oscillaties worden ook gebruikt om te identificeren of er sprake is van onbewuste merk-/productherinnering¹¹. Andere toepassingen zijn onder meer neuropricing, waarbij gedragstaken met EEG worden gebruikt om optimale prijsstrategieën voor producten te vinden¹².
Emotiv x Neuromarketing - Hoe de hersenen reageren op verschillende prijssuggesties.
Algemeen neurowetenschappelijk onderzoek
Dit type onderzoek omvat het begrijpen van hoe de hersenen functioneren (bijv. hoe onze hersenen visuele of auditieve stimuli verwerken) en hoe verschillende delen van de hersenen met elkaar communiceren. Het omvat ook het begrijpen van de relatie tussen de hersenen en aandoeningen (bijv. autismespectrumstoornis of schizofrenie). Dit omvat meerdere velden met sociale, affectieve, computationele en cognitieve domeinen.
Brain-computer interfaces (BCI)
BCI-onderzoek is erop gericht om mentale commando's te vertalen naar een externe actie door EEG te integreren met computerapparatuur. Het gebruik van mentale commando's om een Word-document te typen, een rolstoel te bewegen en zelfs om prothetische ledematen te bewegen zijn enkele van de huidige ontwikkelingen in BCI die worden gebruikt om de levenskwaliteit van mensen met een handicap te verbeteren¹³.
Brain-computer interfaces (BCI) - De verbluffende creaties van John, een 8-jarige jongen met cerebrale parese, op brainpaintbyjohn op Instagram
Een andere revolutie vindt plaats in de muziekindustrie, waar muzikanten/zangers hun gedachten gebruiken om muziek te maken (zie onze gerelateerde post hier)
Brain-computer interfaces (BCI) - Emotiv's EPOC-headset & de iconische TONTO-synthesizer zijn de perfecte match.
Al met al biedt het gebruik van EEG de belofte om dieper te graven dan een oppervlakkig begrip van menselijk gedrag. De kosteneffectiviteit en hoge toegankelijkheid maken het een nuttig hulpmiddel in meerdere disciplines, waar processen variërend van het verbeteren van gebruikerservaringen tot het bevorderen van therapieën kunnen worden gerealiseerd door dieper te gaan dan eenvoudige subjectieve zelfrapportages en menselijk gedrag objectief te decoderen met behulp van EEG.
Brain-computer interfaces (BCI) - Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes, die met behulp van mentale commando's in een F1-auto rijdt
Artikel door
Roshini Randeniya, Research Officer, Emotiv Research Pty. Ltd
Referenties
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
Lees verder