EEG Araştırmalarındaki 2 Temel Zorluk
Mehul Nayak
Güncelleme tarihi
31 Oca 2023
EEG Araştırmalarındaki 2 Temel Zorluk
Mehul Nayak
Güncelleme tarihi
31 Oca 2023
EEG Araştırmalarındaki 2 Temel Zorluk
Mehul Nayak
Güncelleme tarihi
31 Oca 2023
Çağdaş BCI (EEG) araştırmaları ve analizindeki zorluklar nelerdir?
1925 yılında Alman psikiyatrist Hans Berger ilk insan elektroensefalogramını (EEG) kaydetti. O zamandan beri, beyin-bilgisayar arayüzleri ve hesaplama alanındaki teknoloji gelişmeye devam ediyor.
Bu yazı, BCI (EEG) araştırmalarındaki iki temel zorluğu incelemektedir ve bunlar şunlardır:
Geleneksel akademik BCI (EEG) araştırmalarının lojistik karmaşıklığı ve
BCI (EEG) donanımındaki yenilikler.
Geleneksel Akademik BCI (EEG) Araştırmalarının Lojistik Karmaşıklığı
Özel, Yetersiz Finanse Edilen, Bölgesel Olarak Sınırlandırılmış Denek Popülasyonları
Öncelikle elektroensefalogram (EEG) araştırmalarını anlayalım. BCI (EEG) araştırmaları ve bilişsel nörobilim araştırma metodolojisi, deneğin başının yüzeyine amaca yönelik olarak yerleştirilmiş, invaziv olmayan elektrotlar kullanarak insan beyninin elektriksel aktivitesinin kaydedilmesini içerir. Çeşitli uyarıcılara maruz kalmayı içeren deneysel tasarımlar kullanarak, beyin sinyallerindeki değişiklikler analiz edilebilir ve verilerden çıkarım yapılabilir.
Tablo 1, BCI (EEG) teknolojisiyle gerçekleştirilen çalışma ve faaliyet türlerine genel bir bakış sunmaktadır. BCI (EEG) elektroensefalografisine yönelik bu başlangıç kılavuzunu da okumaktan çekinmeyin.
Tablo 1: Elektroensefalogram (BCI (EEG)) Çalışma Türleri (Williams ve ark., 2020'den uyarlanmıştır)
Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) | Bu çalışmalar, bir kolu veya tekerlekli sandalyeyi kontrol etmek veya engelli hastalarda iletişimi sağlamak gibi insan-bilgisayar etkileşimlerini inceler ve mümkün kılar. |
Klinik | Bu çalışmalar BCI (EEG)'yi tanısal ve terapötik uygulamalar için kullanır. Epileptik nöbetlerin tespit edilmesi veya bilişsel terapide nörogeribildirimin kullanılması da buna dahildir. |
Deneysel Araştırma | Bu çalışmalar, hesaplamalı bir nörobilim sorusuna veya hipotezine yanıt vermek için elektrogram verileri toplar. |
BCI (EEG), etkili bir araştırma aracı olarak yaygın şekilde benimsenmiş olsa da, lojistik zorlu olabilir. Fon sağlayan kuruluşların çoğu klinik, translasyonel veya uygulamalı araştırmalar için finansman sağlamaktadır. Ancak temel deneysel araştırmalar için daha az fon bulunmaktadır. Daha az fon sağlanması, katılımcı bulma ve sağlam deneysel araştırmalar yürütme konusundaki lojistik zorlukları artırabilir ve bu da küçük örneklem boyutlarına yol açabilir. Bu küçük örneklem boyutları pratik bir şekilde kısıtlı bir coğrafi bölgeden seçilmektedir.
Bu fenomen WEIRD Problemi olarak bilinir. Tipik araştırma örneklemlerinin bir parçası olan batılı, eğitimli, sanayileşmiş, zengin ve demokratik bireyleri ifade eder. Bu örneklem popülasyonları özellikle kapsayıcı değildir çünkü bu bireylerin çoğu üniversite kampüslerinden gelmektedir. Bu WEIRD demografisi, gerçek dünyadaki çeşitliliği veya bizi insan yapan benzersiz bilişsel ve duygusal nitelikleri yansıtmamaktadır.
Toplu olarak ele alındığında bu durum, deneylerin pratik önemini ve genellenebilirliğini sınırlamaktadır. Bu nedenle, bu çalışmalardan elde edilen bulguları tüm insan bilişine (yani zihinsel iş yükü, problem çözme vb.) ilişkin yeni çıkarımlara genelleyebilmek zordur.
BCI (EEG) Donanımındaki Yenilikler
Dünya çapında erişilebilir, araştırma düzeyinde, taşınabilir ve düşük maliyetli ekipmanlar
BCI (EEG) Cihazları
Geçtiğimiz birkaç yıl içinde araştırmacılar, taşınabilir BCI (EEG) cihazlarıyla nörobilim araştırmalarındaki geleneksel engelleri aştılar. Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI), Beyin-Makine Arayüzleri (BMI) veya İnsan-Bilgisayar Arayüzleri (HCI) tam olarak bunu yapmaktadır. Bilişsel veya duygusal durumları karakterize etmek ve tanımlamak için BCI (EEG) sinyallerini kullanırlar. BCI, donanım minyatürleştirmesindeki ilerlemeler ve veri işleme algoritmalarındaki iyileşmeler sayesinde, insanların çevreleriyle nasıl etkileşime girdiğini dönüştürmenin bir yolu olarak hızla gelişmektedir. Bu sistemler, insanları nörogeribildirim yoluyla kendilerini geliştirmeleri için güçlendiriyor ve insanları fiziksel müdahale olmadan çevreleriyle etkileşime girmeye teşvik ediyor.
BCI (EEG) Cihazlarının Geleceği
En azından son on yıldır, BCI (EEG) donanımındaki genel eğilim bu araçları daha küçük, kablosuz, taşınabilir ve daha düşük maliyetli hale getirmek yönünde olmuştur.
Şekil 1: Emotiv’in EPOC Başlığı
Şekil 2: Emotiv’in EPOC Flex Başlığı
Ancak, bir zamanlar pahalı ve özel bir laboratuvar gerektiren şeyleri taşınabilir, düşük maliyetli bir sisteme taşımak endişeleri de beraberinde getirdi. Bazı bilim insanları, BCI (EEG) başlıklarının geçerliliği, kalitesi veya pratikliği konusunda endişeler taşımaktadır. Bunu araştırmak için araştırmacılar, bu sistemlerin bilimsel faydasını gösteren birçok doğrulama çalışması yürütmüşlerdir.
BCI (EEG) başlıklarının düşük maliyetli ve taşınabilir olması, şu anda yerinde (in situ) yanıtlanabilecek geniş bir araştırma sorusu yelpazesi de açmıştır. Diğer bir deyişle, eski donanımların hareket kabiliyeti son derece sınırlıyken, bir deneğin beyin dalgaları gerçek dünya ortamlarında ölçülebilmektedir. Hareket veya spor psikolojisinde bu çok büyük bir değişimdir.
Spor yapan üniversite öğrencilerinden oluşan özel olarak seçilmiş bir grupta reaksiyon sürelerini araştıran bir araştırma grubu hayal edin. Futbol kalecilerinin topa karşı reaksiyon süresinin diğer takım arkadaşlarına göre daha hızlı olup olmadığını soruyorlar. Eski araştırma paradigmasında, bu deneklerin laboratuvara gelmesi, kablolarla bağlanması, fiziksel bir ekranda bir görevi yerine getirmesi ve donanım düğmeleri veya tuş vuruşları ile bildirimde bulunması gerekiyordu. Yeni BCI (EEG) ekipmanıyla, aynı soru artık futbol sahasındayken de uygulanabilir ve ölçülebilir hale geldi.
Genel olarak, BCI (EEG) donanımındaki bu yenilikler laboratuvar dışındaki pratik uygulamaların önünü açmıştır. Dolayısıyla, nörobilim araştırmalarının kapasitesini ve kapsamını artırmışlardır.
Yenilikle Tanışın – Emotiv ile Tanışın
Son birkaç yılda derin öğrenme ve diğer makine öğrenimi analizlerinde heyecan verici gelişmeler yaşandı. Bu nedenle, bu programların değerinden yararlanmak için geniş, geçerli ve kaliteli bir veri setine (n=1000+) ihtiyaç duyulmaktadır. BCI (EEG) araştırmalarındaki sinyal işleme, sınıflandırma, doğrulama ve performans değerlendirme gereksinimleri göz önüne alındığında, bu yapay zeka yaklaşımlarının uygulanması bu alana muazzam faydalar sağlamaktadır. Nörobilimdeki mevcut deneysel araştırmaların yinelemeli doğasının üstesinden gelmek için, özellikle nörodejeneratif hastalıkların ve beyin-bilgisayar arayüzlerinin daha karmaşık uçlarında büyük veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Şimdiye kadar bu verilere ulaşılamıyordu.
Potansiyel örneklem popülasyonunu ve sonrasında toplanan beyin verilerini
artırmak için iki yaklaşım mevcuttur:
Dünya çapında kullanılabilecek, araştırma düzeyinde, taşınabilir ve düşük maliyetli BCI (EEG) donanımları geliştirmek.
Veri toplama, doğrulama ve otomatik analiz tekniklerini geliştirmek.
Zorlukları Ortadan Kaldırın, Değişimle Birlikte Büyüyün. Emotiv'i Seçin
Emotiv’in son on yıldaki BCI (EEG) yeniliklerinin gözden geçirilmesi
Nörobilim araştırmalarında ve klinik ortamlarda BCI (EEG) cihazlarının kullanımı artmaya devam ediyor (bkz. Şekil 3). Son on yıldır Emotiv, bu zorlukların üstesinden gelmek için dünyanın her yerindeki herkesin erişebileceği kalite kontrollerine sahip, araştırma düzeyinde, kablosuz, taşınabilir ve kullanımı kolay BCI (EEG) ekipmanları geliştirmektedir.
Şekil 3 –
Çağdaş BCI (EEG) araştırmaları ve analizindeki zorluklar nelerdir?
1925 yılında Alman psikiyatrist Hans Berger ilk insan elektroensefalogramını (EEG) kaydetti. O zamandan beri, beyin-bilgisayar arayüzleri ve hesaplama alanındaki teknoloji gelişmeye devam ediyor.
Bu yazı, BCI (EEG) araştırmalarındaki iki temel zorluğu incelemektedir ve bunlar şunlardır:
Geleneksel akademik BCI (EEG) araştırmalarının lojistik karmaşıklığı ve
BCI (EEG) donanımındaki yenilikler.
Geleneksel Akademik BCI (EEG) Araştırmalarının Lojistik Karmaşıklığı
Özel, Yetersiz Finanse Edilen, Bölgesel Olarak Sınırlandırılmış Denek Popülasyonları
Öncelikle elektroensefalogram (EEG) araştırmalarını anlayalım. BCI (EEG) araştırmaları ve bilişsel nörobilim araştırma metodolojisi, deneğin başının yüzeyine amaca yönelik olarak yerleştirilmiş, invaziv olmayan elektrotlar kullanarak insan beyninin elektriksel aktivitesinin kaydedilmesini içerir. Çeşitli uyarıcılara maruz kalmayı içeren deneysel tasarımlar kullanarak, beyin sinyallerindeki değişiklikler analiz edilebilir ve verilerden çıkarım yapılabilir.
Tablo 1, BCI (EEG) teknolojisiyle gerçekleştirilen çalışma ve faaliyet türlerine genel bir bakış sunmaktadır. BCI (EEG) elektroensefalografisine yönelik bu başlangıç kılavuzunu da okumaktan çekinmeyin.
Tablo 1: Elektroensefalogram (BCI (EEG)) Çalışma Türleri (Williams ve ark., 2020'den uyarlanmıştır)
Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) | Bu çalışmalar, bir kolu veya tekerlekli sandalyeyi kontrol etmek veya engelli hastalarda iletişimi sağlamak gibi insan-bilgisayar etkileşimlerini inceler ve mümkün kılar. |
Klinik | Bu çalışmalar BCI (EEG)'yi tanısal ve terapötik uygulamalar için kullanır. Epileptik nöbetlerin tespit edilmesi veya bilişsel terapide nörogeribildirimin kullanılması da buna dahildir. |
Deneysel Araştırma | Bu çalışmalar, hesaplamalı bir nörobilim sorusuna veya hipotezine yanıt vermek için elektrogram verileri toplar. |
BCI (EEG), etkili bir araştırma aracı olarak yaygın şekilde benimsenmiş olsa da, lojistik zorlu olabilir. Fon sağlayan kuruluşların çoğu klinik, translasyonel veya uygulamalı araştırmalar için finansman sağlamaktadır. Ancak temel deneysel araştırmalar için daha az fon bulunmaktadır. Daha az fon sağlanması, katılımcı bulma ve sağlam deneysel araştırmalar yürütme konusundaki lojistik zorlukları artırabilir ve bu da küçük örneklem boyutlarına yol açabilir. Bu küçük örneklem boyutları pratik bir şekilde kısıtlı bir coğrafi bölgeden seçilmektedir.
Bu fenomen WEIRD Problemi olarak bilinir. Tipik araştırma örneklemlerinin bir parçası olan batılı, eğitimli, sanayileşmiş, zengin ve demokratik bireyleri ifade eder. Bu örneklem popülasyonları özellikle kapsayıcı değildir çünkü bu bireylerin çoğu üniversite kampüslerinden gelmektedir. Bu WEIRD demografisi, gerçek dünyadaki çeşitliliği veya bizi insan yapan benzersiz bilişsel ve duygusal nitelikleri yansıtmamaktadır.
Toplu olarak ele alındığında bu durum, deneylerin pratik önemini ve genellenebilirliğini sınırlamaktadır. Bu nedenle, bu çalışmalardan elde edilen bulguları tüm insan bilişine (yani zihinsel iş yükü, problem çözme vb.) ilişkin yeni çıkarımlara genelleyebilmek zordur.
BCI (EEG) Donanımındaki Yenilikler
Dünya çapında erişilebilir, araştırma düzeyinde, taşınabilir ve düşük maliyetli ekipmanlar
BCI (EEG) Cihazları
Geçtiğimiz birkaç yıl içinde araştırmacılar, taşınabilir BCI (EEG) cihazlarıyla nörobilim araştırmalarındaki geleneksel engelleri aştılar. Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI), Beyin-Makine Arayüzleri (BMI) veya İnsan-Bilgisayar Arayüzleri (HCI) tam olarak bunu yapmaktadır. Bilişsel veya duygusal durumları karakterize etmek ve tanımlamak için BCI (EEG) sinyallerini kullanırlar. BCI, donanım minyatürleştirmesindeki ilerlemeler ve veri işleme algoritmalarındaki iyileşmeler sayesinde, insanların çevreleriyle nasıl etkileşime girdiğini dönüştürmenin bir yolu olarak hızla gelişmektedir. Bu sistemler, insanları nörogeribildirim yoluyla kendilerini geliştirmeleri için güçlendiriyor ve insanları fiziksel müdahale olmadan çevreleriyle etkileşime girmeye teşvik ediyor.
BCI (EEG) Cihazlarının Geleceği
En azından son on yıldır, BCI (EEG) donanımındaki genel eğilim bu araçları daha küçük, kablosuz, taşınabilir ve daha düşük maliyetli hale getirmek yönünde olmuştur.
Şekil 1: Emotiv’in EPOC Başlığı
Şekil 2: Emotiv’in EPOC Flex Başlığı
Ancak, bir zamanlar pahalı ve özel bir laboratuvar gerektiren şeyleri taşınabilir, düşük maliyetli bir sisteme taşımak endişeleri de beraberinde getirdi. Bazı bilim insanları, BCI (EEG) başlıklarının geçerliliği, kalitesi veya pratikliği konusunda endişeler taşımaktadır. Bunu araştırmak için araştırmacılar, bu sistemlerin bilimsel faydasını gösteren birçok doğrulama çalışması yürütmüşlerdir.
BCI (EEG) başlıklarının düşük maliyetli ve taşınabilir olması, şu anda yerinde (in situ) yanıtlanabilecek geniş bir araştırma sorusu yelpazesi de açmıştır. Diğer bir deyişle, eski donanımların hareket kabiliyeti son derece sınırlıyken, bir deneğin beyin dalgaları gerçek dünya ortamlarında ölçülebilmektedir. Hareket veya spor psikolojisinde bu çok büyük bir değişimdir.
Spor yapan üniversite öğrencilerinden oluşan özel olarak seçilmiş bir grupta reaksiyon sürelerini araştıran bir araştırma grubu hayal edin. Futbol kalecilerinin topa karşı reaksiyon süresinin diğer takım arkadaşlarına göre daha hızlı olup olmadığını soruyorlar. Eski araştırma paradigmasında, bu deneklerin laboratuvara gelmesi, kablolarla bağlanması, fiziksel bir ekranda bir görevi yerine getirmesi ve donanım düğmeleri veya tuş vuruşları ile bildirimde bulunması gerekiyordu. Yeni BCI (EEG) ekipmanıyla, aynı soru artık futbol sahasındayken de uygulanabilir ve ölçülebilir hale geldi.
Genel olarak, BCI (EEG) donanımındaki bu yenilikler laboratuvar dışındaki pratik uygulamaların önünü açmıştır. Dolayısıyla, nörobilim araştırmalarının kapasitesini ve kapsamını artırmışlardır.
Yenilikle Tanışın – Emotiv ile Tanışın
Son birkaç yılda derin öğrenme ve diğer makine öğrenimi analizlerinde heyecan verici gelişmeler yaşandı. Bu nedenle, bu programların değerinden yararlanmak için geniş, geçerli ve kaliteli bir veri setine (n=1000+) ihtiyaç duyulmaktadır. BCI (EEG) araştırmalarındaki sinyal işleme, sınıflandırma, doğrulama ve performans değerlendirme gereksinimleri göz önüne alındığında, bu yapay zeka yaklaşımlarının uygulanması bu alana muazzam faydalar sağlamaktadır. Nörobilimdeki mevcut deneysel araştırmaların yinelemeli doğasının üstesinden gelmek için, özellikle nörodejeneratif hastalıkların ve beyin-bilgisayar arayüzlerinin daha karmaşık uçlarında büyük veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Şimdiye kadar bu verilere ulaşılamıyordu.
Potansiyel örneklem popülasyonunu ve sonrasında toplanan beyin verilerini
artırmak için iki yaklaşım mevcuttur:
Dünya çapında kullanılabilecek, araştırma düzeyinde, taşınabilir ve düşük maliyetli BCI (EEG) donanımları geliştirmek.
Veri toplama, doğrulama ve otomatik analiz tekniklerini geliştirmek.
Zorlukları Ortadan Kaldırın, Değişimle Birlikte Büyüyün. Emotiv'i Seçin
Emotiv’in son on yıldaki BCI (EEG) yeniliklerinin gözden geçirilmesi
Nörobilim araştırmalarında ve klinik ortamlarda BCI (EEG) cihazlarının kullanımı artmaya devam ediyor (bkz. Şekil 3). Son on yıldır Emotiv, bu zorlukların üstesinden gelmek için dünyanın her yerindeki herkesin erişebileceği kalite kontrollerine sahip, araştırma düzeyinde, kablosuz, taşınabilir ve kullanımı kolay BCI (EEG) ekipmanları geliştirmektedir.
Şekil 3 –
Çağdaş BCI (EEG) araştırmaları ve analizindeki zorluklar nelerdir?
1925 yılında Alman psikiyatrist Hans Berger ilk insan elektroensefalogramını (EEG) kaydetti. O zamandan beri, beyin-bilgisayar arayüzleri ve hesaplama alanındaki teknoloji gelişmeye devam ediyor.
Bu yazı, BCI (EEG) araştırmalarındaki iki temel zorluğu incelemektedir ve bunlar şunlardır:
Geleneksel akademik BCI (EEG) araştırmalarının lojistik karmaşıklığı ve
BCI (EEG) donanımındaki yenilikler.
Geleneksel Akademik BCI (EEG) Araştırmalarının Lojistik Karmaşıklığı
Özel, Yetersiz Finanse Edilen, Bölgesel Olarak Sınırlandırılmış Denek Popülasyonları
Öncelikle elektroensefalogram (EEG) araştırmalarını anlayalım. BCI (EEG) araştırmaları ve bilişsel nörobilim araştırma metodolojisi, deneğin başının yüzeyine amaca yönelik olarak yerleştirilmiş, invaziv olmayan elektrotlar kullanarak insan beyninin elektriksel aktivitesinin kaydedilmesini içerir. Çeşitli uyarıcılara maruz kalmayı içeren deneysel tasarımlar kullanarak, beyin sinyallerindeki değişiklikler analiz edilebilir ve verilerden çıkarım yapılabilir.
Tablo 1, BCI (EEG) teknolojisiyle gerçekleştirilen çalışma ve faaliyet türlerine genel bir bakış sunmaktadır. BCI (EEG) elektroensefalografisine yönelik bu başlangıç kılavuzunu da okumaktan çekinmeyin.
Tablo 1: Elektroensefalogram (BCI (EEG)) Çalışma Türleri (Williams ve ark., 2020'den uyarlanmıştır)
Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) | Bu çalışmalar, bir kolu veya tekerlekli sandalyeyi kontrol etmek veya engelli hastalarda iletişimi sağlamak gibi insan-bilgisayar etkileşimlerini inceler ve mümkün kılar. |
Klinik | Bu çalışmalar BCI (EEG)'yi tanısal ve terapötik uygulamalar için kullanır. Epileptik nöbetlerin tespit edilmesi veya bilişsel terapide nörogeribildirimin kullanılması da buna dahildir. |
Deneysel Araştırma | Bu çalışmalar, hesaplamalı bir nörobilim sorusuna veya hipotezine yanıt vermek için elektrogram verileri toplar. |
BCI (EEG), etkili bir araştırma aracı olarak yaygın şekilde benimsenmiş olsa da, lojistik zorlu olabilir. Fon sağlayan kuruluşların çoğu klinik, translasyonel veya uygulamalı araştırmalar için finansman sağlamaktadır. Ancak temel deneysel araştırmalar için daha az fon bulunmaktadır. Daha az fon sağlanması, katılımcı bulma ve sağlam deneysel araştırmalar yürütme konusundaki lojistik zorlukları artırabilir ve bu da küçük örneklem boyutlarına yol açabilir. Bu küçük örneklem boyutları pratik bir şekilde kısıtlı bir coğrafi bölgeden seçilmektedir.
Bu fenomen WEIRD Problemi olarak bilinir. Tipik araştırma örneklemlerinin bir parçası olan batılı, eğitimli, sanayileşmiş, zengin ve demokratik bireyleri ifade eder. Bu örneklem popülasyonları özellikle kapsayıcı değildir çünkü bu bireylerin çoğu üniversite kampüslerinden gelmektedir. Bu WEIRD demografisi, gerçek dünyadaki çeşitliliği veya bizi insan yapan benzersiz bilişsel ve duygusal nitelikleri yansıtmamaktadır.
Toplu olarak ele alındığında bu durum, deneylerin pratik önemini ve genellenebilirliğini sınırlamaktadır. Bu nedenle, bu çalışmalardan elde edilen bulguları tüm insan bilişine (yani zihinsel iş yükü, problem çözme vb.) ilişkin yeni çıkarımlara genelleyebilmek zordur.
BCI (EEG) Donanımındaki Yenilikler
Dünya çapında erişilebilir, araştırma düzeyinde, taşınabilir ve düşük maliyetli ekipmanlar
BCI (EEG) Cihazları
Geçtiğimiz birkaç yıl içinde araştırmacılar, taşınabilir BCI (EEG) cihazlarıyla nörobilim araştırmalarındaki geleneksel engelleri aştılar. Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI), Beyin-Makine Arayüzleri (BMI) veya İnsan-Bilgisayar Arayüzleri (HCI) tam olarak bunu yapmaktadır. Bilişsel veya duygusal durumları karakterize etmek ve tanımlamak için BCI (EEG) sinyallerini kullanırlar. BCI, donanım minyatürleştirmesindeki ilerlemeler ve veri işleme algoritmalarındaki iyileşmeler sayesinde, insanların çevreleriyle nasıl etkileşime girdiğini dönüştürmenin bir yolu olarak hızla gelişmektedir. Bu sistemler, insanları nörogeribildirim yoluyla kendilerini geliştirmeleri için güçlendiriyor ve insanları fiziksel müdahale olmadan çevreleriyle etkileşime girmeye teşvik ediyor.
BCI (EEG) Cihazlarının Geleceği
En azından son on yıldır, BCI (EEG) donanımındaki genel eğilim bu araçları daha küçük, kablosuz, taşınabilir ve daha düşük maliyetli hale getirmek yönünde olmuştur.
Şekil 1: Emotiv’in EPOC Başlığı
Şekil 2: Emotiv’in EPOC Flex Başlığı
Ancak, bir zamanlar pahalı ve özel bir laboratuvar gerektiren şeyleri taşınabilir, düşük maliyetli bir sisteme taşımak endişeleri de beraberinde getirdi. Bazı bilim insanları, BCI (EEG) başlıklarının geçerliliği, kalitesi veya pratikliği konusunda endişeler taşımaktadır. Bunu araştırmak için araştırmacılar, bu sistemlerin bilimsel faydasını gösteren birçok doğrulama çalışması yürütmüşlerdir.
BCI (EEG) başlıklarının düşük maliyetli ve taşınabilir olması, şu anda yerinde (in situ) yanıtlanabilecek geniş bir araştırma sorusu yelpazesi de açmıştır. Diğer bir deyişle, eski donanımların hareket kabiliyeti son derece sınırlıyken, bir deneğin beyin dalgaları gerçek dünya ortamlarında ölçülebilmektedir. Hareket veya spor psikolojisinde bu çok büyük bir değişimdir.
Spor yapan üniversite öğrencilerinden oluşan özel olarak seçilmiş bir grupta reaksiyon sürelerini araştıran bir araştırma grubu hayal edin. Futbol kalecilerinin topa karşı reaksiyon süresinin diğer takım arkadaşlarına göre daha hızlı olup olmadığını soruyorlar. Eski araştırma paradigmasında, bu deneklerin laboratuvara gelmesi, kablolarla bağlanması, fiziksel bir ekranda bir görevi yerine getirmesi ve donanım düğmeleri veya tuş vuruşları ile bildirimde bulunması gerekiyordu. Yeni BCI (EEG) ekipmanıyla, aynı soru artık futbol sahasındayken de uygulanabilir ve ölçülebilir hale geldi.
Genel olarak, BCI (EEG) donanımındaki bu yenilikler laboratuvar dışındaki pratik uygulamaların önünü açmıştır. Dolayısıyla, nörobilim araştırmalarının kapasitesini ve kapsamını artırmışlardır.
Yenilikle Tanışın – Emotiv ile Tanışın
Son birkaç yılda derin öğrenme ve diğer makine öğrenimi analizlerinde heyecan verici gelişmeler yaşandı. Bu nedenle, bu programların değerinden yararlanmak için geniş, geçerli ve kaliteli bir veri setine (n=1000+) ihtiyaç duyulmaktadır. BCI (EEG) araştırmalarındaki sinyal işleme, sınıflandırma, doğrulama ve performans değerlendirme gereksinimleri göz önüne alındığında, bu yapay zeka yaklaşımlarının uygulanması bu alana muazzam faydalar sağlamaktadır. Nörobilimdeki mevcut deneysel araştırmaların yinelemeli doğasının üstesinden gelmek için, özellikle nörodejeneratif hastalıkların ve beyin-bilgisayar arayüzlerinin daha karmaşık uçlarında büyük veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Şimdiye kadar bu verilere ulaşılamıyordu.
Potansiyel örneklem popülasyonunu ve sonrasında toplanan beyin verilerini
artırmak için iki yaklaşım mevcuttur:
Dünya çapında kullanılabilecek, araştırma düzeyinde, taşınabilir ve düşük maliyetli BCI (EEG) donanımları geliştirmek.
Veri toplama, doğrulama ve otomatik analiz tekniklerini geliştirmek.
Zorlukları Ortadan Kaldırın, Değişimle Birlikte Büyüyün. Emotiv'i Seçin
Emotiv’in son on yıldaki BCI (EEG) yeniliklerinin gözden geçirilmesi
Nörobilim araştırmalarında ve klinik ortamlarda BCI (EEG) cihazlarının kullanımı artmaya devam ediyor (bkz. Şekil 3). Son on yıldır Emotiv, bu zorlukların üstesinden gelmek için dünyanın her yerindeki herkesin erişebileceği kalite kontrollerine sahip, araştırma düzeyinde, kablosuz, taşınabilir ve kullanımı kolay BCI (EEG) ekipmanları geliştirmektedir.
Şekil 3 –
Okumaya devam et