อะไรคือความท้าทายในการวิจัยและวิเคราะห์ EEG ร่วมสมัย?

ในปี 1925 Hans Berger จิตแพทย์ชาวเยอรมันได้บันทึกคลื่นสมองมนุษย์ (EEG) เป็นครั้งแรก ตั้งแต่นั้นมา เทคโนโลยีในด้านอินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์และการคำนวณ ได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

โพสต์นี้จะสำรวจความท้าทายหลักสองประการในการวิจัย EEG ได้แก่:

1. ความซับซ้อนทางโลจิสติกส์ของการวิจัย EEG ทางวิชาการแบบดั้งเดิม และ

2. นวัตกรรมในฮาร์ดแวร์ EEG

ความซับซ้อนทางโลจิสติกส์ของการวิจัย EEG ทางวิชาการแบบดั้งเดิม

กลุ่มประชากรจำเพาะที่ได้รับเงินทุนไม่เพียงพอและถูกจำกัดตามภูมิภาค

ก่อนอื่นเรามาทำความเข้าใจเกี่ยวกับงานวิจัยเกี่ยวกับการบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) กันก่อน วิธีการวิจัย EEG และการวิจัยประสาทวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับการรับรู้เกี่ยวข้องกับการบันทึกกิจกรรมทางไฟฟ้าของสมองมนุษย์โดยใช้อิเล็กโทรดแบบไม่รุกล้ำซึ่งจัดวางอย่างตั้งใจบนพื้นผิวศีรษะของผู้ทดสอบ การใช้รูปแบบการทดลองที่เกี่ยวข้องกับการเปิดรับสิ่งเร้าต่าง ๆ จะทำให้สามารถวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงในสัญญาณสมองและคาดการณ์ข้อมูลได้

ตารางที่ 1 แสดงภาพรวมของประเภทการศึกษาและกิจกรรมที่ดำเนินการด้วยเทคโนโลยี EEG นอกจากนี้ คุณยังสามารถอ่าน คู่มือเบื้องต้น เกี่ยวกับคลื่นไฟฟ้าสมอง EEG นี้ได้อีกด้วย

ตารางที่ 1: ประเภทการศึกษาวิเคราะห์การบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) (ปรับปรุงจาก (Williams et al., 2020)

แม้ว่า EEG จะได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นเครื่องมือวิจัยที่มีประสิทธิภาพ แต่การจัดการด้านโลจิสติกส์อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย หน่วยงานที่ให้ทุนส่วนใหญ่จะมอบทุนสำหรับการวิจัยทางคลินิก การวิจัยปริวรรต หรือการวิจัยเชิงประยุกต์ อย่างไรก็ตาม มีทุนสำหรับงานวิจัยเชิงทดลองขั้นพื้นฐานน้อยกว่า เงินทุนที่น้อยลงสามารถเพิ่มความยากลำบากทางโลจิสติกส์ในการสรรหาผู้เข้าร่วมและการทำวิจัยเชิงทดลองที่สมบูรณ์ ส่งผลให้กลุ่มตัวอย่างมีขนาดเล็ก กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก เหล่านี้ถูกเลือกตามความสะดวกจากพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่จำกัด

ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า ปัญหา WEIRD ซึ่งหมายถึงกลุ่มบุคคลในแถบตะวันตก มีการศึกษา มีอุตสาหกรรมก้าวหน้า ร่ำรวย และเป็นประชาธิปไตย (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic) ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่างการวิจัยทั่วไป ประชากรกลุ่มตัวอย่างเหล่านี้ไม่ได้มีความครอบคลุมเป็นพิเศษเนื่องจากเกือบทั้งหมดมาจากในมหาวิทยาลัย กลุ่มประชากร WEIRD นี้ไม่ได้สะท้อนถึงความหลากหลายในโลกแห่งความเป็นจริง หรือคุณลักษณะเฉพาะทางด้านการรับรู้และอารมณ์ที่ทำให้เราเป็นมนุษย์

โดยรวมแล้ว สถานการณ์นี้จำกัดความสำคัญในทางปฏิบัติและความสามารถในการนำผลการทดลองไปใช้ในวงกว้าง ด้วยเหตุนี้ การค้นพบจากการศึกษาเหล่านี้จึงเป็นเรื่องยากที่จะนำไปคาดการณ์เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ เกี่ยวกับการรับรู้ทั้งหมดของมนุษย์ (เช่น ปริมาณงานทางจิต การแก้ปัญหา ฯลฯ)

นวัตกรรมในฮาร์ดแวร์ EEG

อุปกรณ์ระดับการวิจัย แบบพกพา ราคาประหยัด พร้อมใช้งานทั่วโลก

อุปกรณ์ EEG

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นักวิจัยได้ทำลายอุปสรรคของการวิจัยประสาทวิทยาศาสตร์แบบดั้งเดิมด้วยอุปกรณ์ EEG แบบพกพา อินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI), อินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับเครื่องจักร (BMI) หรืออินเทอร์เฟซระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ (HCI) ทำหน้าที่นั้นอย่างแท้จริง โดยระบบจะใช้สัญญาณ EEG เพื่อระบุและอธิบายลักษณะของสถานะการรับรู้หรืออารมณ์ความรู้สึก BCI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วเพื่อเป็นแนวทางในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่มนุษย์มีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อม ซึ่งได้รับแรงหนุนจากความก้าวหน้าในการย่อขนาดฮาร์ดแวร์และการปรับปรุงอัลกอริทึมการประมวลผลข้อมูล ระบบเหล่านี้ช่วยให้มนุษย์สามารถปรับปรุงตัวเองผ่าน neurofeedback และส่งเสริมให้ผู้คนโต้ตอบกับสิ่งรอบตัวได้โดยไม่ต้องเข้าไปแทรกแซงทางร่างกาย

อนาคตของอุปกรณ์ EEG

อย่างน้อยในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา แนวโน้มทั่วไปของฮาร์ดแวร์ EEG คือการพัฒนาให้เครื่องมือเหล่านี้มีขนาดเล็กลง เป็นแบบไร้สาย พกพาสะดวก และมีราคาต่ำลง

รูปที่ 1: ชุดหูฟัง EPOC ของ Emotiv

รูปที่ 2: ชุดหูฟัง EPOC Flex ของ Emotiv

อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนสิ่งที่เคยต้องใช้ห้องปฏิบัติการเฉพาะทางที่มีราคาแพงมาเป็นระบบพกพาราคาประหยัดก็ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างไร้ความกังวล นักวิทยาศาสตร์บางคนกังวลเกี่ยวกับความถูกต้อง คุณภาพ หรือการนำชุดหูฟัง EEG ไปใช้งานจริง เพื่อตรวจสอบเรื่องนี้ นักวิจัยได้ทำการศึกษาเพื่อ ตรวจสอบความถูกต้อง หลายครั้งเพื่อพิสูจน์ถึงประโยชน์ทางวิทยาศาสตร์ของระบบเหล่านี้

ราคาประหยัดและความสามารถในการพกพาของชุดหูฟัง EEG ยังช่วยเปิดขอบเขตการวิจัยที่กว้างขวาง ซึ่งในตอนนี้สามารถตอบคำถามในสถานที่จริงได้ (in situ) กล่าวคือ สามารถวัดคลื่นสมองของผู้ทดสอบในสถานการณ์จริงได้ ในขณะที่ฮาร์ดแวร์แบบเก่านั้นมีความคล่องตัวจำกัด ในจิตวิทยาการเคลื่อนไหวหรือการกีฬา นี่ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญอย่างยิ่ง

ลองจินตนาการถึงกลุ่มวิจัยกลุ่มหนึ่งที่กำลังสืบสวนหาเวลาตอบสนองของนักศึกษามหาวิทยาลัยกลุ่มตัวอย่างที่เล่นกีฬา พวกเขาถามว่าผู้รักษาประตูฟุตบอลมีเวลาตอบสนองต่อลูกบอลเร็วกว่าเพื่อนร่วมทีมคนอื่นหรือไม่ ในกระบวนทัศน์การวิจัยแบบเดิม ผู้ทดสอบเหล่านี้จะต้องเข้ามาในห้องแล็บ ต่อสายไฟ ทำงานบนหน้าจอ และรายงานผลด้วยปุ่มฮาร์ดแวร์หรือการกดแป้นพิมพ์ แต่ด้วยอุปกรณ์ EEG รุ่นใหม่ คำถามเดียวกันนี้สามารถนำไปใช้และวัดผลได้ในขณะที่ปฏิบัติจริงในสนามฟุตบอล

โดยรวมแล้ว นวัตกรรมในฮาร์ดแวร์ EEG เหล่านี้ได้เปิดโอกาสสำหรับการนำไปใช้งานจริงภายนอกห้องปฏิบัติการ ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นการเพิ่มความสามารถและขอบเขตของการวิจัยประสาทวิทยาศาสตร์

พบกับนวัตกรรม – พบกับ Emotiv

พบกับการพัฒนาทางเดินที่น่าตื่นเต้นในการวิเคราะห์การเรียนรู้เชิงลึก (deep-learning) และการวิเคราะห์การเรียนรู้ของเครื่องจักร (machine-learning) อื่น ๆ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้วยเหตุนี้ จึงจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ถูกต้องและมีคุณภาพ (n=1000+) เพื่อควบคุมมูลค่าของโปรแกรมเหล่านี้ เมื่อพิจารณาถึงความต้องการในการประมวลผลสัญญาณ การจำแนกประเภท การตรวจสอบความถูกต้อง และการประเมินประสิทธิภาพในการวิจัย EEG โดเมนนี้จะได้รับประโยชน์อย่างมหาศาลหากมีการนำแนวทางปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้ไปใช้ ข้อมูลขนาดใหญ่ (big data) มีความจำเป็นสำหรับการเอาชนะธรรมชาติที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ของการวิจัยเชิงทดลองในปัจจุบันในด้านประสาทวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่จุดสิ้นสุดที่ซับซ้อนมากขึ้นของโรคสมองเสื่อมและอินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ ซึ่งที่ผ่านมา ข้อมูลดังกล่าวไม่สามารถเข้าถึงได้

มีสองวิธีในการเพิ่มจำนวนประชากรกลุ่มตัวอย่างที่มีศักยภาพรวมถึงข้อมูลที่รวบรวมได้
ในภายหลัง:

1. พัฒนาฮาร์ดแวร์ EEG ระดับการวิจัย พกพาสะดวก และราคาประหยัด ซึ่งสามารถใช้งานได้ทั่วโลก

2. ปรับปรุงเทคนิคการรวบรวมข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง และการวิเคราะห์อัตโนมัติ

ละลายความท้าทาย เติบโตไปพร้อมกับการเปลี่ยนแปลง เลือก Emotiv

ทบทวนนวัตกรรม EEG ของ Emotiv ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา

การใช้อุปกรณ์ EEG ในการวิจัยประสาทวิทยาศาสตร์และการตั้งค่าทางคลินิกยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง (ดูรูปที่ 3) ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา Emotiv ได้พัฒนาอุปกรณ์ EEG ระดับการวิจัย แบบไร้สาย พกพาสะดวก และใช้งานง่าย พร้อมการควบคุมคุณภาพที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ในโลก เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้

รูปที่ 3 – จำนวนสิ่งตีพิมพ์ที่มีคำว่า “EEG” (1940 – 2021) ผ่าน กรอบข้อมูลประสาทวิทยาศาสตร์

วิวัฒนาการของฮาร์ดแวร์

นอกจากนี้ ฮาร์ดแวร์ EEG ได้วิวัฒนาการจากอิเล็กโทรดแบบเปียกไปสู่อิเล็กโทรดแบบแห้ง อิเล็กโทรดแบบเปียกต้องใช้เวลาในการติดตั้ง สวมใส่ไม่สบาย และจำกัดการเคลื่อนไหว ชุดหูฟังที่มีอิเล็กโทรดแบบแห้งหรือผสมทำงานได้อย่างรวดเร็ว พกพาสะดวก มีต้นทุนถูกกว่าอย่างมีนัยสำคัญทั้งในการผลิตและการใช้งาน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเหล่านี้กำลังทำให้เราเข้าใกล้ความสำเร็จครั้งสำคัญในการวิจัยทางประสาทวิทยา แต่เรายังไม่ถึงจุดนั้นเสียทีเดียว

การรับประกันชุดตัวอย่างที่หลากหลาย

Emotiv สามารถช่วยคุณเพิ่มความหลากหลายในการศึกษาของคุณ ชุดหูฟัง Emotiv EEG ไลน์ EPOC มีมานานกว่าทศวรรษและได้รับการตรวจสอบโดยสถาบันวิจัยทั่วโลกอย่างเป็นอิสระ โดยถูกนำไปใช้งานในหลากหลายรูปแบบ รวมถึงการควบคุมอวัยวะเทียมหุ่นยนต์และรถเข็นวีลแชร์ การตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้แบบไบโอเมตริกซ์ในระบบความปลอดภัย และการระบุสถานะทางความคิดและอารมณ์ทางจิตใจ

ศักยภาพของ Emotiv ในการใช้งานระดับโลกและอุปสรรคทางการเงินที่ต่ำช่วยอำนวยความสะดวกในการวิจัยสำหรับผู้ที่มีทรัพยากรจำกัด ตัวอย่างเช่น Parameshwaran และ Thiagarajan ได้ใช้อุปกรณ์ Emotiv EEG ในพื้นที่ชนบทและในเมืองของอินเดียเพื่อแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างของสัญญลักษณ์ EEG ที่เกี่ยวข้องกับสถานะทางเศรษฐกิจและสังคม การเข้าถึงเทคโนโลยี และประสบการณ์การเดินทาง