2 Principais Desafios na Pesquisa de EEG
Mehul Nayak
Atualizado em
31 de jan. de 2023
2 Principais Desafios na Pesquisa de EEG
Mehul Nayak
Atualizado em
31 de jan. de 2023
2 Principais Desafios na Pesquisa de EEG
Mehul Nayak
Atualizado em
31 de jan. de 2023
Quais são os desafios na pesquisa e análise contemporânea de EEG?
Em 1925, o psiquiatra alemão Hans Berger registrou o primeiro eletroencefalograma (EEG) humano. Desde então, a tecnologia em interfaces cérebro-computador e computação tem vindo a melhorar.
Este post explora os dois principais desafios na pesquisa de EEG, que são:
A complexidade logística da pesquisa acadêmica tradicional de EEG, e
A inovação no hardware de EEG.
Complexidade Logística da Pesquisa Acadêmica Tradicional de EEG
Populações de Sujeitos Exclusivas, Subfinanciadas e Regionalmente Restritas
Vamos primeiro entender a pesquisa de eletroencefalograma (EEG). A pesquisa de EEG e a metodologia de pesquisa em neurociência cognitiva envolvem o registro da atividade elétrica do cérebro humano usando eletrodos não invasivos propositadamente colocados na superfície da cabeça do sujeito. Usando designs experimentais que envolvem a exposição a vários estímulos, as mudanças nos sinais cerebrais podem ser analisadas e os dados extrapolados.
A Tabela 1 fornece uma visão geral dos tipos de estudos e atividades realizadas com a tecnologia de EEG. Sinta-se à vontade para ler este guia introdutório sobre eletroencefalografia de EEG também.
Tabela 1: Tipos de Estudos de Eletroencefalograma (EEG) (adaptado de (Williams et al., 2020)
Interfaces Cérebro-Computador (BCI) | Estes estudos examinam e permitem interações humano-computador, como controlar um braço ou cadeira de rodas ou permitir a comunicação em pacientes com deficiência. |
Clínico | Estes estudos usam o EEG para aplicações de diagnóstico e terapêuticas. Incluindo a detecção de crises epiléticas ou o uso de neurofeedback em terapia cognitiva. |
Pesquisa Experimental | Estes estudos coletam dados de eletrogramas para responder a uma pergunta ou hipótese de neurociência computacional. |
Embora o EEG tenha sido amplamente adotado como uma ferramenta de pesquisa eficaz, a logística pode ser desafiadora. A maioria das agências de financiamento financia pesquisas clínicas, translacionais ou aplicadas. No entanto, há menos financiamento para pesquisa experimental básica. Menos financiamento pode exacerbar a dificuldade logística de recrutar participantes e realizar pesquisas experimentais robustas, resultando em tamanhos de amostra pequenos. Esses tamanhos de amostra pequenos são selecionados de forma conveniente a partir de uma área geográfica restrita.
Este fenômeno é conhecido como o Problema WEIRD. Refere-se a indivíduos ocidentais, educados, industrializados, ricos e democráticos que fazem parte das amostras típicas de pesquisa. Essas populações de amostra não são particularmente inclusivas porque a maioria desses indivíduos vem de campus universitários. Esta demografia WEIRD não reflete a diversidade do mundo real ou os atributos cognitivos e emocionais únicos que nos tornam humanos.
Coletivamente, essa situação limita a significância prática e a generalização dos experimentos. Por causa disso, os resultados desses estudos são difíceis de extrapolar para novas percepções sobre toda a cognição humana (ou seja, carga mental de trabalho, resolução de problemas, etc.).
Inovações em Hardware de EEG
Equipamento de nível de pesquisa, portátil e de baixo custo disponível globalmente
Dispositivos de EEG
Nos últimos anos, os pesquisadores quebraram barreiras tradicionais na pesquisa de neurociência com dispositivos de EEG portáteis. Interfaces Cérebro-Computador (BCI), Interfaces Cérebro-Máquina (BMI) ou Interfaces Humano-Computador (HCI) fazem exatamente isso. Eles usam sinais de EEG para caracterizar e identificar estados cognitivos ou afetivos. O BCI está se desenvolvendo rapidamente como um meio de transformar a forma como os humanos interagem com o seu ambiente. Isso é impulsionado por avanços na miniaturização de hardware e melhorias nos algoritmos de processamento de dados. Esses sistemas capacitam os seres humanos a melhorarem a si mesmos através do neurofeedback e incentivam as pessoas a interagir com os seus arredores sem intervenção física.
O Futuro dos Dispositivos de EEG
Pelo menos na última década, a tendência geral no hardware de EEG tem sido tornar essas ferramentas menores, sem fio, portáteis e de menor custo.
Figura 1: Headset EPOC da Emotiv
Figura 2: Headset EPOC Flex da Emotiv
No entanto, mover o que antes exigia um laboratório caro e dedicado para um sistema portátil e de baixo custo não veio sem preocupações. Alguns cientistas demonstraram preocupação com a validade, qualidade ou praticidade dos headsets de EEG. Para investigar isso, os pesquisadores realizaram muitos estudos de validação demonstrando a utilidade científica desses sistemas.
O baixo custo e a portabilidade dos headsets de EEG também abriram um amplo escopo de perguntas de pesquisa que agora podem ser respondidas in situ. Ou seja, as ondas cerebrais de um sujeito podem ser medidas em situações do mundo real, ao passo que o hardware legado possui mobilidade mínima. Na psicologia do movimento ou do esporte, isso é uma mudança monumental.
Imagine um grupo de pesquisa investigando tempos de reação em um conjunto de amostras específicas de estudantes universitários que praticam esportes. Eles perguntam se os goleiros de futebol têm um tempo de reação mais rápido em relação a uma bola do que os outros companheiros de equipe. No paradigma de pesquisa herdado, esses sujeitos teriam que vir ao laboratório, ser conectados a fios, realizar uma tarefa em uma tela física e responder com botões de hardware ou teclas digitadas. Com equipamentos de EEG mais novos, essa mesma pergunta pode agora ser aplicada e medida diretamente no campo de futebol.
No geral, essas inovações no hardware de EEG abriram aplicações práticas fora do laboratório. Como tal, aumentaram a capacidade e o escopo da pesquisa em neurociência.
Conheça a Inovação – Conheça a Emotiv
Houve desenvolvimentos empolgantes em deep learning e outras análises de machine learning nos últimos anos. Por esta razão, um conjunto de dados grande, válido e de qualidade (n=1000+) é necessário para aproveitar o valor desses programas. Dadas as exigências de processamento de sinal, classificação, validação e avaliação de desempenho na pesquisa de EEG, o domínio se beneficia enormemente se essas abordagens de inteligência artificial forem aplicadas. O Big data é necessário para superar a natureza iterativa da pesquisa experimental atual em neurociência, especialmente no extremo mais complexo das doenças neurodegenerativas e interfaces cérebro-computador. Até agora, esses dados não estavam disponíveis.
Existem duas abordagens para aumentar a população potencial de amostra e os dados subsequentes
coletados:
Desenvolver hardware de EEG de nível de pesquisa, portátil e de baixo custo que possa ser usado globalmente.
Melhorar a coleta de dados, validação e técnicas de análise automatizada.
Dissole Desafios, Cresça com as Mudanças. Escolha Emotiv
Revisão das inovações de EEG da Emotiv ao longo da última década
O uso de dispositivos de EEG na pesquisa em neurociência e em ambientes clínicos continua a aumentar (ver Figura 3). Na última década, a Emotiv desenvolveu equipamentos de EEG de nível de pesquisa, sem fio, portáteis e fáceis de usar, com controles de qualidade acessíveis a qualquer pessoa, em qualquer lugar do mundo, para enfrentar esses desafios.
Figura 3 – Número de Publicações Contendo “EEG” (1940 – 2021) via Neuroscience Information Framework
Evolução do Hardware
Ademais, o hardware de EEG evoluiu de eletrodos úmidos para eletrodos secos. Os eletrodos úmidos consomem tempo para serem ajustados, são desconfortáveis de usar e limitam a mobilidade. Headsets com eletrodos secos ou híbridos funcionam rapidamente, são portáteis e são significativamente mais baratos de fabricar e operar. Esses avanços tecnológicos estão nos aproximando de descobertas na pesquisa neurológica, mas ainda não chegamos lá.
Garantir Conjuntos de Amostras Diversificados
A Emotiv pode ajudar você a aumentar a diversidade dos seus estudos. A linha EPOC de headsets de EEG da Emotiv existe há mais de uma década e foi validada de forma independente por instituições de pesquisa em todo o mundo. Eles têm sido usados em uma variedade de aplicações, incluindo o controle de membros robóticos e cadeiras de rodas, autenticação biométrica de usuários em sistemas de segurança e identificação de estados mentais cognitivos e emocionais.
O potencial de uso global da Emotiv e a baixa barreira financeira facilitam a pesquisa para aqueles com recursos limitados. Por exemplo, Parameshwaran e Thiagarajan usaram equipamentos de EEG da Emotiv em ambientes rurais e urbanos na Índia para demonstrar diferenças nas assinaturas de EEG relacionadas ao status socioeconômico, exposição à tecnologia e experiência de viagem.
Quais são os desafios na pesquisa e análise contemporânea de EEG?
Em 1925, o psiquiatra alemão Hans Berger registrou o primeiro eletroencefalograma (EEG) humano. Desde então, a tecnologia em interfaces cérebro-computador e computação tem vindo a melhorar.
Este post explora os dois principais desafios na pesquisa de EEG, que são:
A complexidade logística da pesquisa acadêmica tradicional de EEG, e
A inovação no hardware de EEG.
Complexidade Logística da Pesquisa Acadêmica Tradicional de EEG
Populações de Sujeitos Exclusivas, Subfinanciadas e Regionalmente Restritas
Vamos primeiro entender a pesquisa de eletroencefalograma (EEG). A pesquisa de EEG e a metodologia de pesquisa em neurociência cognitiva envolvem o registro da atividade elétrica do cérebro humano usando eletrodos não invasivos propositadamente colocados na superfície da cabeça do sujeito. Usando designs experimentais que envolvem a exposição a vários estímulos, as mudanças nos sinais cerebrais podem ser analisadas e os dados extrapolados.
A Tabela 1 fornece uma visão geral dos tipos de estudos e atividades realizadas com a tecnologia de EEG. Sinta-se à vontade para ler este guia introdutório sobre eletroencefalografia de EEG também.
Tabela 1: Tipos de Estudos de Eletroencefalograma (EEG) (adaptado de (Williams et al., 2020)
Interfaces Cérebro-Computador (BCI) | Estes estudos examinam e permitem interações humano-computador, como controlar um braço ou cadeira de rodas ou permitir a comunicação em pacientes com deficiência. |
Clínico | Estes estudos usam o EEG para aplicações de diagnóstico e terapêuticas. Incluindo a detecção de crises epiléticas ou o uso de neurofeedback em terapia cognitiva. |
Pesquisa Experimental | Estes estudos coletam dados de eletrogramas para responder a uma pergunta ou hipótese de neurociência computacional. |
Embora o EEG tenha sido amplamente adotado como uma ferramenta de pesquisa eficaz, a logística pode ser desafiadora. A maioria das agências de financiamento financia pesquisas clínicas, translacionais ou aplicadas. No entanto, há menos financiamento para pesquisa experimental básica. Menos financiamento pode exacerbar a dificuldade logística de recrutar participantes e realizar pesquisas experimentais robustas, resultando em tamanhos de amostra pequenos. Esses tamanhos de amostra pequenos são selecionados de forma conveniente a partir de uma área geográfica restrita.
Este fenômeno é conhecido como o Problema WEIRD. Refere-se a indivíduos ocidentais, educados, industrializados, ricos e democráticos que fazem parte das amostras típicas de pesquisa. Essas populações de amostra não são particularmente inclusivas porque a maioria desses indivíduos vem de campus universitários. Esta demografia WEIRD não reflete a diversidade do mundo real ou os atributos cognitivos e emocionais únicos que nos tornam humanos.
Coletivamente, essa situação limita a significância prática e a generalização dos experimentos. Por causa disso, os resultados desses estudos são difíceis de extrapolar para novas percepções sobre toda a cognição humana (ou seja, carga mental de trabalho, resolução de problemas, etc.).
Inovações em Hardware de EEG
Equipamento de nível de pesquisa, portátil e de baixo custo disponível globalmente
Dispositivos de EEG
Nos últimos anos, os pesquisadores quebraram barreiras tradicionais na pesquisa de neurociência com dispositivos de EEG portáteis. Interfaces Cérebro-Computador (BCI), Interfaces Cérebro-Máquina (BMI) ou Interfaces Humano-Computador (HCI) fazem exatamente isso. Eles usam sinais de EEG para caracterizar e identificar estados cognitivos ou afetivos. O BCI está se desenvolvendo rapidamente como um meio de transformar a forma como os humanos interagem com o seu ambiente. Isso é impulsionado por avanços na miniaturização de hardware e melhorias nos algoritmos de processamento de dados. Esses sistemas capacitam os seres humanos a melhorarem a si mesmos através do neurofeedback e incentivam as pessoas a interagir com os seus arredores sem intervenção física.
O Futuro dos Dispositivos de EEG
Pelo menos na última década, a tendência geral no hardware de EEG tem sido tornar essas ferramentas menores, sem fio, portáteis e de menor custo.
Figura 1: Headset EPOC da Emotiv
Figura 2: Headset EPOC Flex da Emotiv
No entanto, mover o que antes exigia um laboratório caro e dedicado para um sistema portátil e de baixo custo não veio sem preocupações. Alguns cientistas demonstraram preocupação com a validade, qualidade ou praticidade dos headsets de EEG. Para investigar isso, os pesquisadores realizaram muitos estudos de validação demonstrando a utilidade científica desses sistemas.
O baixo custo e a portabilidade dos headsets de EEG também abriram um amplo escopo de perguntas de pesquisa que agora podem ser respondidas in situ. Ou seja, as ondas cerebrais de um sujeito podem ser medidas em situações do mundo real, ao passo que o hardware legado possui mobilidade mínima. Na psicologia do movimento ou do esporte, isso é uma mudança monumental.
Imagine um grupo de pesquisa investigando tempos de reação em um conjunto de amostras específicas de estudantes universitários que praticam esportes. Eles perguntam se os goleiros de futebol têm um tempo de reação mais rápido em relação a uma bola do que os outros companheiros de equipe. No paradigma de pesquisa herdado, esses sujeitos teriam que vir ao laboratório, ser conectados a fios, realizar uma tarefa em uma tela física e responder com botões de hardware ou teclas digitadas. Com equipamentos de EEG mais novos, essa mesma pergunta pode agora ser aplicada e medida diretamente no campo de futebol.
No geral, essas inovações no hardware de EEG abriram aplicações práticas fora do laboratório. Como tal, aumentaram a capacidade e o escopo da pesquisa em neurociência.
Conheça a Inovação – Conheça a Emotiv
Houve desenvolvimentos empolgantes em deep learning e outras análises de machine learning nos últimos anos. Por esta razão, um conjunto de dados grande, válido e de qualidade (n=1000+) é necessário para aproveitar o valor desses programas. Dadas as exigências de processamento de sinal, classificação, validação e avaliação de desempenho na pesquisa de EEG, o domínio se beneficia enormemente se essas abordagens de inteligência artificial forem aplicadas. O Big data é necessário para superar a natureza iterativa da pesquisa experimental atual em neurociência, especialmente no extremo mais complexo das doenças neurodegenerativas e interfaces cérebro-computador. Até agora, esses dados não estavam disponíveis.
Existem duas abordagens para aumentar a população potencial de amostra e os dados subsequentes
coletados:
Desenvolver hardware de EEG de nível de pesquisa, portátil e de baixo custo que possa ser usado globalmente.
Melhorar a coleta de dados, validação e técnicas de análise automatizada.
Dissole Desafios, Cresça com as Mudanças. Escolha Emotiv
Revisão das inovações de EEG da Emotiv ao longo da última década
O uso de dispositivos de EEG na pesquisa em neurociência e em ambientes clínicos continua a aumentar (ver Figura 3). Na última década, a Emotiv desenvolveu equipamentos de EEG de nível de pesquisa, sem fio, portáteis e fáceis de usar, com controles de qualidade acessíveis a qualquer pessoa, em qualquer lugar do mundo, para enfrentar esses desafios.
Figura 3 – Número de Publicações Contendo “EEG” (1940 – 2021) via Neuroscience Information Framework
Evolução do Hardware
Ademais, o hardware de EEG evoluiu de eletrodos úmidos para eletrodos secos. Os eletrodos úmidos consomem tempo para serem ajustados, são desconfortáveis de usar e limitam a mobilidade. Headsets com eletrodos secos ou híbridos funcionam rapidamente, são portáteis e são significativamente mais baratos de fabricar e operar. Esses avanços tecnológicos estão nos aproximando de descobertas na pesquisa neurológica, mas ainda não chegamos lá.
Garantir Conjuntos de Amostras Diversificados
A Emotiv pode ajudar você a aumentar a diversidade dos seus estudos. A linha EPOC de headsets de EEG da Emotiv existe há mais de uma década e foi validada de forma independente por instituições de pesquisa em todo o mundo. Eles têm sido usados em uma variedade de aplicações, incluindo o controle de membros robóticos e cadeiras de rodas, autenticação biométrica de usuários em sistemas de segurança e identificação de estados mentais cognitivos e emocionais.
O potencial de uso global da Emotiv e a baixa barreira financeira facilitam a pesquisa para aqueles com recursos limitados. Por exemplo, Parameshwaran e Thiagarajan usaram equipamentos de EEG da Emotiv em ambientes rurais e urbanos na Índia para demonstrar diferenças nas assinaturas de EEG relacionadas ao status socioeconômico, exposição à tecnologia e experiência de viagem.
Quais são os desafios na pesquisa e análise contemporânea de EEG?
Em 1925, o psiquiatra alemão Hans Berger registrou o primeiro eletroencefalograma (EEG) humano. Desde então, a tecnologia em interfaces cérebro-computador e computação tem vindo a melhorar.
Este post explora os dois principais desafios na pesquisa de EEG, que são:
A complexidade logística da pesquisa acadêmica tradicional de EEG, e
A inovação no hardware de EEG.
Complexidade Logística da Pesquisa Acadêmica Tradicional de EEG
Populações de Sujeitos Exclusivas, Subfinanciadas e Regionalmente Restritas
Vamos primeiro entender a pesquisa de eletroencefalograma (EEG). A pesquisa de EEG e a metodologia de pesquisa em neurociência cognitiva envolvem o registro da atividade elétrica do cérebro humano usando eletrodos não invasivos propositadamente colocados na superfície da cabeça do sujeito. Usando designs experimentais que envolvem a exposição a vários estímulos, as mudanças nos sinais cerebrais podem ser analisadas e os dados extrapolados.
A Tabela 1 fornece uma visão geral dos tipos de estudos e atividades realizadas com a tecnologia de EEG. Sinta-se à vontade para ler este guia introdutório sobre eletroencefalografia de EEG também.
Tabela 1: Tipos de Estudos de Eletroencefalograma (EEG) (adaptado de (Williams et al., 2020)
Interfaces Cérebro-Computador (BCI) | Estes estudos examinam e permitem interações humano-computador, como controlar um braço ou cadeira de rodas ou permitir a comunicação em pacientes com deficiência. |
Clínico | Estes estudos usam o EEG para aplicações de diagnóstico e terapêuticas. Incluindo a detecção de crises epiléticas ou o uso de neurofeedback em terapia cognitiva. |
Pesquisa Experimental | Estes estudos coletam dados de eletrogramas para responder a uma pergunta ou hipótese de neurociência computacional. |
Embora o EEG tenha sido amplamente adotado como uma ferramenta de pesquisa eficaz, a logística pode ser desafiadora. A maioria das agências de financiamento financia pesquisas clínicas, translacionais ou aplicadas. No entanto, há menos financiamento para pesquisa experimental básica. Menos financiamento pode exacerbar a dificuldade logística de recrutar participantes e realizar pesquisas experimentais robustas, resultando em tamanhos de amostra pequenos. Esses tamanhos de amostra pequenos são selecionados de forma conveniente a partir de uma área geográfica restrita.
Este fenômeno é conhecido como o Problema WEIRD. Refere-se a indivíduos ocidentais, educados, industrializados, ricos e democráticos que fazem parte das amostras típicas de pesquisa. Essas populações de amostra não são particularmente inclusivas porque a maioria desses indivíduos vem de campus universitários. Esta demografia WEIRD não reflete a diversidade do mundo real ou os atributos cognitivos e emocionais únicos que nos tornam humanos.
Coletivamente, essa situação limita a significância prática e a generalização dos experimentos. Por causa disso, os resultados desses estudos são difíceis de extrapolar para novas percepções sobre toda a cognição humana (ou seja, carga mental de trabalho, resolução de problemas, etc.).
Inovações em Hardware de EEG
Equipamento de nível de pesquisa, portátil e de baixo custo disponível globalmente
Dispositivos de EEG
Nos últimos anos, os pesquisadores quebraram barreiras tradicionais na pesquisa de neurociência com dispositivos de EEG portáteis. Interfaces Cérebro-Computador (BCI), Interfaces Cérebro-Máquina (BMI) ou Interfaces Humano-Computador (HCI) fazem exatamente isso. Eles usam sinais de EEG para caracterizar e identificar estados cognitivos ou afetivos. O BCI está se desenvolvendo rapidamente como um meio de transformar a forma como os humanos interagem com o seu ambiente. Isso é impulsionado por avanços na miniaturização de hardware e melhorias nos algoritmos de processamento de dados. Esses sistemas capacitam os seres humanos a melhorarem a si mesmos através do neurofeedback e incentivam as pessoas a interagir com os seus arredores sem intervenção física.
O Futuro dos Dispositivos de EEG
Pelo menos na última década, a tendência geral no hardware de EEG tem sido tornar essas ferramentas menores, sem fio, portáteis e de menor custo.
Figura 1: Headset EPOC da Emotiv
Figura 2: Headset EPOC Flex da Emotiv
No entanto, mover o que antes exigia um laboratório caro e dedicado para um sistema portátil e de baixo custo não veio sem preocupações. Alguns cientistas demonstraram preocupação com a validade, qualidade ou praticidade dos headsets de EEG. Para investigar isso, os pesquisadores realizaram muitos estudos de validação demonstrando a utilidade científica desses sistemas.
O baixo custo e a portabilidade dos headsets de EEG também abriram um amplo escopo de perguntas de pesquisa que agora podem ser respondidas in situ. Ou seja, as ondas cerebrais de um sujeito podem ser medidas em situações do mundo real, ao passo que o hardware legado possui mobilidade mínima. Na psicologia do movimento ou do esporte, isso é uma mudança monumental.
Imagine um grupo de pesquisa investigando tempos de reação em um conjunto de amostras específicas de estudantes universitários que praticam esportes. Eles perguntam se os goleiros de futebol têm um tempo de reação mais rápido em relação a uma bola do que os outros companheiros de equipe. No paradigma de pesquisa herdado, esses sujeitos teriam que vir ao laboratório, ser conectados a fios, realizar uma tarefa em uma tela física e responder com botões de hardware ou teclas digitadas. Com equipamentos de EEG mais novos, essa mesma pergunta pode agora ser aplicada e medida diretamente no campo de futebol.
No geral, essas inovações no hardware de EEG abriram aplicações práticas fora do laboratório. Como tal, aumentaram a capacidade e o escopo da pesquisa em neurociência.
Conheça a Inovação – Conheça a Emotiv
Houve desenvolvimentos empolgantes em deep learning e outras análises de machine learning nos últimos anos. Por esta razão, um conjunto de dados grande, válido e de qualidade (n=1000+) é necessário para aproveitar o valor desses programas. Dadas as exigências de processamento de sinal, classificação, validação e avaliação de desempenho na pesquisa de EEG, o domínio se beneficia enormemente se essas abordagens de inteligência artificial forem aplicadas. O Big data é necessário para superar a natureza iterativa da pesquisa experimental atual em neurociência, especialmente no extremo mais complexo das doenças neurodegenerativas e interfaces cérebro-computador. Até agora, esses dados não estavam disponíveis.
Existem duas abordagens para aumentar a população potencial de amostra e os dados subsequentes
coletados:
Desenvolver hardware de EEG de nível de pesquisa, portátil e de baixo custo que possa ser usado globalmente.
Melhorar a coleta de dados, validação e técnicas de análise automatizada.
Dissole Desafios, Cresça com as Mudanças. Escolha Emotiv
Revisão das inovações de EEG da Emotiv ao longo da última década
O uso de dispositivos de EEG na pesquisa em neurociência e em ambientes clínicos continua a aumentar (ver Figura 3). Na última década, a Emotiv desenvolveu equipamentos de EEG de nível de pesquisa, sem fio, portáteis e fáceis de usar, com controles de qualidade acessíveis a qualquer pessoa, em qualquer lugar do mundo, para enfrentar esses desafios.
Figura 3 – Número de Publicações Contendo “EEG” (1940 – 2021) via Neuroscience Information Framework
Evolução do Hardware
Ademais, o hardware de EEG evoluiu de eletrodos úmidos para eletrodos secos. Os eletrodos úmidos consomem tempo para serem ajustados, são desconfortáveis de usar e limitam a mobilidade. Headsets com eletrodos secos ou híbridos funcionam rapidamente, são portáteis e são significativamente mais baratos de fabricar e operar. Esses avanços tecnológicos estão nos aproximando de descobertas na pesquisa neurológica, mas ainda não chegamos lá.
Garantir Conjuntos de Amostras Diversificados
A Emotiv pode ajudar você a aumentar a diversidade dos seus estudos. A linha EPOC de headsets de EEG da Emotiv existe há mais de uma década e foi validada de forma independente por instituições de pesquisa em todo o mundo. Eles têm sido usados em uma variedade de aplicações, incluindo o controle de membros robóticos e cadeiras de rodas, autenticação biométrica de usuários em sistemas de segurança e identificação de estados mentais cognitivos e emocionais.
O potencial de uso global da Emotiv e a baixa barreira financeira facilitam a pesquisa para aqueles com recursos limitados. Por exemplo, Parameshwaran e Thiagarajan usaram equipamentos de EEG da Emotiv em ambientes rurais e urbanos na Índia para demonstrar diferenças nas assinaturas de EEG relacionadas ao status socioeconômico, exposição à tecnologia e experiência de viagem.
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