***اعلانِ دستبرداری - Emotiv مصنوعات صرف تحقیقی استعمالات اور ذاتی استعمال کے لیے استعمال کی جانے کے لیے ہیں۔ ہماری مصنوعات طبی آلات کے طور پر فروخت نہیں کی جاتیں جیسا کہ EU ہدایت 93/42/EEC میں بیان کیا گیا ہے۔ ہماری مصنوعات بیماری کی تشخیص یا علاج کے لیے استعمال ہونے کی نہ تو ڈیزائن کی گئی ہیں اور نہ ہی ان کا مقصد یہی ہے۔

EEG کی تعریف

EEG کا مطلب “electroencephalography” ہے، جو دماغ کی برقی سرگرمی کو ریکارڈ کرنے کا ایک برقی-فعلیاتی عمل ہے۔ EEG دماغ کے ذریعے پیدا ہونے والی برقی سرگرمی میں تبدیلیوں کی پیمائش کرتا ہے۔ وولٹیج میں تبدیلیاں نیورونز کہلانے والے بعض دماغی خلیات کے اندر اور ان کے درمیان آئنک کرنٹ سے پیدا ہوتی ہیں۔

EEG کیا ہے؟

ایک EEG ٹیسٹ دماغ کی برقی سرگرمی کا جائزہ لیتا ہے۔ EEG اسکینز EEG سینسرز — چھوٹے دھاتی ڈسکیں جنہیں EEG الیکٹروڈز بھی کہا جاتا ہے — کو آپ کی کھوپڑی پر رکھ کر کیے جاتے ہیں۔ یہ الیکٹروڈز آپ کے دماغ میں برقی سرگرمی کو پکڑتے اور ریکارڈ کرتے ہیں۔ جمع کیے گئے EEG سگنلز کو ایمپلی فائی کیا جاتا ہے، ڈیجیٹل بنایا جاتا ہے، اور پھر اسٹوریج اور ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے کمپیوٹر یا موبائل ڈیوائس کو بھیج دیا جاتا ہے۔

EEG ڈیٹا کا تجزیہ ادراکی عمل کا مطالعہ کرنے کا ایک غیر معمولی طریقہ ہے۔ یہ ڈاکٹروں کو طبی تشخیص قائم کرنے، محققین کو وہ دماغی عمل سمجھنے میں مدد دے سکتا ہے جو انسانی رویّے کی بنیاد بنتے ہیں، اور افراد کو اپنی پیداواری صلاحیت اور فلاح و بہبود بہتر بنانے میں بھی مدد دے سکتا ہے۔

EEG کیسے کام کرتا ہے؟

آپ کے دماغ کے اربوں خلیات بہت چھوٹے برقی سگنلز پیدا کرتے ہیں جو غیر خطی پیٹرنز بناتے ہیں جنہیں brainwaves کہا جاتا ہے۔ ایک EEG مشین دماغ کی بیرونی تہہ، یعنی cerebral cortex، میں ایک EEG ٹیسٹ کے دوران برقی سرگرمی کی پیمائش کرتی ہے۔ EEG سینسرز کسی شریکِ کار کے سر پر لگائے جاتے ہیں، پھر الیکٹروڈز بغیر جسمانی دخل کے subject سے brainwaves کا پتہ لگاتے ہیں۔

EEG سینسرز دماغ میں ایک ہی سیکنڈ کے اندر پیدا ہونے والی برقی سرگرمی کے کئی ہزار snapshots تک ریکارڈ کر سکتے ہیں۔ ریکارڈ کی گئی brainwaves کو amplifiers کو، پھر ڈیٹا پروسیس کرنے کے لیے کمپیوٹر یا cloud کو بھیج دیا جاتا ہے۔ amplified signals، جو لہردار لکیروں سے مشابہ ہوتے ہیں، کمپیوٹر، موبائل ڈیوائس، یا cloud database پر ریکارڈ کیے جا سکتے ہیں۔

Cloud-computing software کو EEG ڈیٹا پروسیسنگ میں ایک اہم جدت سمجھا جاتا ہے، کیونکہ یہ بڑے پیمانے پر recordings کے real-time تجزیے کی اجازت دیتا ہے — EEG پیمائش کے ابتدائی دور میں، لہریں صرف graph paper پر ریکارڈ کی جاتی تھیں۔ تعلیمی اور تجارتی تحقیق میں EEG systems عموماً ڈیٹا کو time series کے طور پر، یا voltages کے مسلسل بہاؤ کے طور پر دکھاتے ہیں۔

EEG Waves graph paper پر ریکارڈ کی گئی

EEG Waves ڈیجیٹل طور پر ریکارڈ کی گئی

جدید brain visualizer software میں EEG Waves

دماغ کی برقی سرگرمی کو نقشہ بنانے کے لیے بہتر یہ ہے کہ brain کی سطح کے گرد مختلف مقامات پر موجود کئی cortical structures کے ذریعے سگنلز سے EEG measurements حاصل کی جائیں۔

جدید brain visualizer time series graph میں EEG Waves

Brainwaves کی اقسام جن کی EEG پیمائش کرتی ہے

ایک EEG device کے electrodes مختلف EEG frequencies میں ظاہر ہونے والی برقی سرگرمی کو capture کرتے ہیں۔ Fast Fourier Transform (FFT) نامی algorithm استعمال کرتے ہوئے، یہ raw EEG signals مختلف frequencies والی الگ waves کے طور پر شناخت کیے جا سکتے ہیں۔ Frequency، جس سے مراد برقی oscillations کی رفتار ہے، cycles per second میں ناپی جاتی ہے — ایک Hertz (Hz) ایک cycle per second کے برابر ہے۔ Brainwaves کو frequency کے لحاظ سے چار بنیادی اقسام میں تقسیم کیا جاتا ہے: Beta, Alpha, Theta اور Delta۔

اگلے پیراگراف چار بنیادی brain frequencies سے وابستہ بعض افعال پر گفتگو کرتے ہیں۔ یہ افعال محض مختلف brain frequencies کے ساتھ وابستہ پائے گئے ہیں — کسی frequency band اور brain کے کسی مخصوص function کے درمیان ایک-سے-ایک خطی مطابقت موجود نہیں ہے۔

Beta Waves (frequency range 14 Hz سے تقریباً 30 Hz تک)

Beta waves عموماً ہوشیار، بیدار، توجہ مرکوز اور alert حالت سے سب سے زیادہ وابستہ سمجھی جاتی ہیں۔ کم amplitude والی beta waves فعال concentration، یا ذہنی طور پر مصروف یا بے چینی کی حالت سے وابستہ ہیں۔ Beta waves موٹر فیصلوں (حرکت کی روک تھام اور حرکت کی حسی feedback) سے بھی وابستہ ہیں۔ جب EEG device سے پیمائش کی جاتی ہے تو سگنلز کو اکثر EEG beta waves کہا جاتا ہے۔

Alpha Waves (frequency range 7 Hz سے 13 Hz تک)

Alpha waves اکثر ایک relaxed، پرسکون اور lucid ذہنی حالت سے وابستہ سمجھی جاتی ہیں۔ Alpha waves دماغ کے occipital اور posterior علاقوں میں پائی جا سکتی ہیں۔ Alpha waves آنکھیں بند کرنے اور سکون اختیار کرنے سے پیدا کی جا سکتی ہیں، اور وہ شدید ادراکی عمل جیسے سوچ، ذہنی حساب اور مسئلہ حل کرنے کے دوران شاذ و نادر ہی موجود ہوتی ہیں۔ زیادہ تر بالغ افراد میں alpha waves کی frequency 9 سے 11 Hz کے درمیان ہوتی ہے۔ جب EEG device سے پیمائش کی جاتی ہے تو انہیں اکثر EEG alpha waves کہا جاتا ہے۔

Theta Waves (frequency range 4 Hz سے 7 Hz تک)

4 اور 7 Hz کے درمیان frequency range میں موجود brain activity کو Theta activity کہا جاتا ہے۔ EEG measurement میں پائی جانے والی Theta rhythm اکثر نوجوان بالغوں میں دیکھی جاتی ہے، خاص طور پر temporal regions پر اور hyperventilation کے دوران۔ زیادہ عمر کے افراد میں، تقریباً 30 millivolts (mV) سے زیادہ amplitude والی theta activity کم ہی دیکھی جاتی ہے، سوائے غنودگی کے دوران۔ جب EEG device سے پیمائش کی جاتی ہے تو انہیں اکثر EEG theta waves کہا جاتا ہے۔

Delta Waves (frequency range 4 Hz تک)

Delta activity زیادہ تر infants میں پائی جاتی ہے۔ Delta waves بڑی عمر کے افراد میں نیند کے گہرے مراحل سے وابستہ ہیں۔ Delta waves کو بین دورانیہ میں (دوروں کے درمیان) ان مریضوں میں درج کیا گیا ہے جنہیں absence seizures ہوتے ہیں، جن میں توجہ میں مختصر، اچانک خلا آ جاتے ہیں۔

Delta waves کی خصوصیت کم frequency (تقریباً 3 Hz)، زیادہ amplitude والی waves ہیں۔ Delta rhythms بیداری کے دوران بھی موجود ہو سکتے ہیں — یہ آنکھ کھولنے کے عمل پر ردعمل دیتے ہیں اور hyperventilation سے بھی بڑھ سکتے ہیں۔ جب EEG device سے پیمائش کی جاتی ہے تو انہیں اکثر EEG delta waves کہا جاتا ہے۔

Brain کے کام کرنے کے طریقے کو سمجھنے کے لیے EEG Waves کا استعمال

EEG کیا دکھاتا ہے؟

آپ کا دماغ مسلسل معلومات جذب اور پراسیس کرتا رہتا ہے، یہاں تک کہ جب آپ سو رہے ہوتے ہیں۔ یہ تمام سرگرمی برقی سگنلز پیدا کرتی ہے جنہیں EEG sensors پکڑ لیتے ہیں۔ اس سے دماغی سرگرمی میں ہونے والی تبدیلیاں ریکارڈ کی جا سکتی ہیں، چاہے کوئی ظاہری رویّہ جاتی ردِعمل موجود نہ ہو، جیسے حرکت یا چہرے کے تاثرات۔

ایک EEG monitor آپ کے دماغ کی بنائی ہوئی بجلی میں تبدیلیاں دکھاتا ہے، لیکن خیالات یا احساسات نہیں۔ یہ آپ کے دماغ میں کوئی بجلی داخل نہیں کرتا۔

دماغ کے اہم cortices میں سرگرمی کا پتہ لگانا اعلیٰ معیار کا EEG data حاصل کرنے کے لیے نہایت اہم ہے۔ نتائج بیرونی stimuli سے متاثر جذباتی حالتوں کا اندازہ لگانے کے لیے proxy کے طور پر استعمال ہو سکتے ہیں۔

EEG کی مختصر تاریخ

دماغ میں برقی سرگرمی کے مظاہر پر تحقیق 1875 تک جانوروں پر کی گئی تھی، جب معالج Richard Caton نے British Medical Journal میں خرگوشوں اور بندروں پر اپنے تجربات کے نتائج شائع کیے۔

1890 میں، Adolf Beck نے حسی تحریک کی جانچ کے لیے براہِ راست ایک کتے اور خرگوش کے دماغ کی سطح پر electrodes رکھے۔ دماغی برقی سرگرمی میں اتار چڑھاؤ کے ان کے مشاہدے نے brainwaves کی دریافت تک پہنچایا اور EEG کو ایک سائنسی شعبہ بننے میں مدد دی۔

جرمن فزیالوجسٹ اور ماہرِ نفسیات Hans Berger کو 1924 میں پہلی انسانی EEG brainwaves ریکارڈ کرنے کا اعزاز حاصل ہے۔ Berger نے electroencephalogram ایجاد کیا، جو ایک ایسا آلہ ہے جو EEG signals ریکارڈ کرتا ہے۔ اپنی کتاب “The Origins of EEG” میں مصنف David Millet نے اس ایجاد کو “clinical neurology کی تاریخ کی سب سے زیادہ حیران کن، قابلِ ذکر، اور اہم پیش رفتوں میں سے ایک” قرار دیا۔

پہلی انسانی EEG recording Hans Berger نے 1924 میں حاصل کی۔ اوپر والا signal EEG ہے اور نیچے والا 10 Hz timing signal ہے۔

Hans Berger، وہ پہلا شخص جس نے انسانوں میں EEG brainwaves ریکارڈ کیں۔

Clinical electroencephalography کا شعبہ 1935 میں شروع ہوا۔ اس کی بنیاد neuroscientist Frederic Gibbs، Hallowell Davis اور William Lennox کی research پر تھی، جنہوں نے epileptiform spikes، interictal spike waves اور clinical absence EEG seizures کے تین cycles پر کام کیا۔ Gibbs اور scientist Herbert Jasper نے نتیجہ اخذ کیا کہ interictal spikes مرگی کی ایک الگ علامت ہیں۔ پہلی EEG laboratory 1936 میں Massachusetts General Hospital میں کھلی۔

1947 میں، The American EEG Society، جسے اب The American Clinical Neurophysiology Society کہا جاتا ہے، قائم کی گئی اور پہلا International EEG Congress منعقد ہوا۔

1950s میں، William Grey Walter نے EEG topography تیار کی، جو EEG کی ایک supplementary تکنیک تھی، جس نے دماغ کی سطح پر برقی سرگرمی کی mapping ممکن بنائی۔ یہ 1980s میں خاصی مقبول ہوئی، لیکن اسے کبھی مرکزی neurology نے اختیار نہیں کیا۔

Stevo Bozinovski، Liljana Bozinovska، اور Mihail Sestakov پہلے سائنس دان تھے جنہوں نے 1988 میں EEG machine استعمال کرتے ہوئے ایک جسمانی شے پر کنٹرول حاصل کیا۔ 2011 میں، EEG صارفین کی مارکیٹ میں داخل ہوا جب tech entrepreneurs Tan Le اور Dr. Geoff Mackellar نے کمپنی Emotiv لانچ کی۔

ہیڈسیٹس اور کیپس جیسی EEG technology، BCI (Brain-Computer Interface) کے اجزاء ہیں۔ BCI کو HMI (Human Machine Interface)، MMI (Mind Machine Interface)، BMI (Brain Machine Interface) اور DNI (Direct Neural Interface) بھی کہا جاتا ہے — DNI دماغ اور اعصابی نظام کے دیگر حصوں سے signals decode کر سکتا ہے۔ BCI کا مقصد تربیت یافتہ ذہنی احکامات کی machine learning کے ذریعے ادراکی کارکردگی کو ٹریک کرنا اور virtual اور physical دونوں اشیا کو کنٹرول کرنا ہے۔

2017 میں، quadriplegic racer Rodrigo Hübner Mendes ایموٹیو ہیڈسیٹ کی بدولت صرف اپنی brainwaves استعمال کرتے ہوئے Formula 1 car چلانے والے پہلے فرد بنے۔

EEG کس لیے استعمال ہوتا ہے؟

کارکردگی اور فلاح و بہبود

ایتھلیٹس، biohackers، اور کوئی بھی دلچسپی رکھنے والا صارف EEG کے ذریعے اپنی brain activity کو اسی طرح "track" کر سکتا ہے جیسے وہ دن میں کیے گئے قدموں کی تعداد track کرتا ہے۔ EEG ادراکی افعال — جیسے توجہ اور distraction، stress اور cognitive load (کسی بھی لمحے working memory پر عائد ذہنی سرگرمی کی مجموعی گنجائش) — کی پیمائش کر سکتا ہے۔ یہ مشاہدات اس بات پر قیمتی insights فراہم کر سکتے ہیں کہ دماغ روزمرہ زندگی کے واقعات پر کیسے ردِعمل دیتا ہے۔ EEG data ایسا feedback فراہم کرتا ہے جسے stress کم کرنے، focus بہتر بنانے یا meditation کو مضبوط کرنے کے لیے سائنسی طور پر باخبر حکمتِ عملیاں بنانے میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔

صارفین کی تحقیق

EEG data صارفین کی بصیرت کے لیے ایک طاقتور search-tool ہو سکتا ہے۔ دماغی ردِعمل بے مثال consumer feedback فراہم کرتے ہیں — کیونکہ EEG اس فرق کو ناپنے کے لیے استعمال ہو رہا ہے کہ صارفین اصل میں کس چیز پر توجہ دیتے ہیں بمقابلہ وہ خود کیا پسند کرنے یا نوٹ کرنے کی رپورٹ کرتے ہیں۔ EEG کو eye-tracking، چہرے کے تاثرات کے تجزیے، اور دل کی دھڑکن کی پیمائش جیسے دیگر biometric sensors کے ساتھ ملا کر کمپنیوں کو صارفین کے رویّے کی مکمل سمجھ فراہم کی جا سکتی ہے۔ صارفین کے ردِعمل کے مطالعے کے لیے EEG جیسی neurotechnologies کے استعمال کو neuromarketing کہا جاتا ہے۔

صحت کی دیکھ بھال

چونکہ EEG tests ایک کنٹرول شدہ طریقۂ کار کے دوران دماغی سرگرمی دکھاتے ہیں، اس لیے نتائج میں ایسی معلومات ہو سکتی ہیں جو مختلف دماغی امراض کی تشخیص کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ غیر معمولی EEG data بے ترتیب brainwaves کے ذریعے ظاہر ہوتا ہے۔ غیر معمولی EEG data دماغی dysfunction، head trauma، sleep disorders، memory problems، brain tumors، stroke، dementia، seizure disorders جیسے epilepsy اور دیگر مختلف حالتوں کی علامات کی نشاندہی کر سکتا ہے۔ مطلوبہ تشخیص کے مطابق، ڈاکٹر بعض اوقات EEG کو cognitive tests، brain activity monitoring اور neuroimaging techniques کے ساتھ ملا دیتے ہیں

دوروں کی تشخیص

EEG tests اکثر ان مریضوں کے لیے تجویز کیے جاتے ہیں جو seizure activity کا سامنا کر رہے ہوں۔ ایسے معاملات میں، ڈاکٹر ambulatory EEG کر سکتے ہیں۔ ambulatory EEG مسلسل 72 گھنٹے تک ریکارڈ کرتا ہے، جبکہ روایتی EEG 1-2 گھنٹے تک رہتا ہے۔ مریض کو EEG ہیڈسیٹ پہن کر اپنے گھر میں گھومنے پھرنے کی اجازت ہوتی ہے۔ ریکارڈنگ کو طویل کرنے سے غیر معمولی دماغی سرگرمی ریکارڈ ہونے کے امکانات بڑھ جاتے ہیں۔ اسی وجہ سے، ambulatory EEGs اکثر epilepsy (EEG epilepsy)، seizure disorders یا sleep disorders کی تشخیص کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔

نیند کے امراض کے لیے sleep study

ایک EEG sleep study یا “polysomnography” ٹیسٹ دماغی اسکین کے علاوہ جسمانی سرگرمی بھی ناپتا ہے۔ ایک EEG technologist رات بھر جاری رہنے والے طریقۂ کار کے دوران آپ کی دل کی دھڑکن، سانس اور خون میں آکسیجن کی سطحوں کی نگرانی کرتا ہے۔ Polysomnography زیادہ تر طبی تحقیق اور sleep disorders کے لیے تشخیصی ٹیسٹ کے طور پر استعمال ہوتی ہے۔

مقداری نیوروسائنس

چونکہ EEG دماغ کی بیرونی تہہ (cerebral cortex) میں برقی سرگرمی ناپتا ہے، یہ آپ کی کھوپڑی سے brainwaves پکڑ سکتا ہے۔ EEG brain tests کو دیگر brain monitoring techniques کے ڈیٹا کے ساتھ ملا کر، محققین ہمارے دماغوں — اور ہمارے جسموں — میں ہونے والی پیچیدہ باہمی تعاملات کے بارے میں نئی بصیرت حاصل کر سکتے ہیں۔

یہی وہ چیز ہے جسے quantitative electroencephalography (qEEG) حاصل کرنا چاہتی ہے۔ Quantitative EEG آپ کی brainwaves کو بالکل روایتی EEG کی طرح ریکارڈ کرتی ہے۔ Machine learning استعمال کرتے ہوئے، qEEG آپ کی brainwaves کا موازنہ اسی جنس اور عمر کے افراد کی brainwaves سے کرتی ہے، مگر ان لوگوں سے جو brain dysfunction نہیں رکھتے۔ qEEG process مقداری موازنہ کے ذریعے آپ کے دماغ کا ایک “map” بناتی ہے۔ یہ عمل neuroscience کی اس ذیلی شاخ میں عام ہے جسے computational neuroscience کہا جاتا ہے۔

EEG electrode placement کامیاب qEEG کا ایک اہم حصہ ہے۔ روایتی EEG lead placements 10-20 system کی پیروی کرتے ہیں، جو آپ کی کھوپڑی سے منسلک الیکٹروڈز لگانے کا بین الاقوامی طور پر تسلیم شدہ معیار ہے۔ “10-20” سے مراد EEG leads کے درمیان فاصلہ کھوپڑی کی کل دوری کا 10% یا 20% ہونا ہے۔

ایک device پر electrodes کی تعداد مختلف ہو سکتی ہے — بعض EEG recording systems میں 256 electrodes تک ہو سکتے ہیں۔ qEEG کی recordings آپ کی کھوپڑی کے تمام 19 علاقوں سے data جمع کرنے کے لیے 19-sensor cap استعمال کرتی ہیں۔ چونکہ EEG leads انہی مقامات سے signals کو amplify کرتی ہیں جہاں وہ لگائی گئی ہوں، اس لیے qEEG brain mappings حاصل کرنا brain level پر اس dysfunction کی وجہ کی نشاندہی کرتا ہے جو رویّے اور/یا ادراکی سطح پر دیکھی گئی ہو۔

تعلیمی تحقیق

غیر معمولی EEG نتائج ہی EEG test result سے حاصل ہونے والی واحد قیمتی معلومات نہیں ہیں۔ بہت سے محققین اپنی تحقیق میں نارمل EEG استعمال کرتے ہیں، جن میں REM sleep کے دوران brain activity پر 1957 کی ایک اہم study بھی شامل ہے۔

جیسا کہ EEG کی جانب سے ناپی جانے والی brainwaves کی اقسام کے حصے میں بتایا گیا، EEG recordings کا مطالعہ دماغی سگنلز میں موجود مختلف frequencies کو ظاہر کرتا ہے۔ یہ frequencies مختلف توجہی اور ادراکی حالتوں کی عکاسی کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، محققین نے meditation (EEG meditation) کے دوران عصبی ردِعمل کی جانچ کرتے ہوئے gamma-band activity (جو اکثر conscious attention سے وابستہ ہوتی ہے) کی نگرانی کی ہے۔

Gamma band activity اعلیٰ ترین ذہنی یا جسمانی کارکردگی سے وابستہ ہے۔ ایسے تجربات جن میں EEG device پہنے ہوئے subject نے گہری meditation کی مشق کی، اس نظریے کو جنم دیتے ہیں کہ gamma waves conscious تجربات یا ماورائی ذہنی حالتوں سے وابستہ ہیں۔ تاہم، academic researchers میں اس بات پر اتفاق نہیں کہ gamma-band activity کن ادراکی افعال سے وابستہ ہے۔

محققین کو اپنے جمع کیے گئے دماغی ڈیٹا کے پورے خزانے کو پراسیس اور سنبھالنے — اور یہاں تک کہ اسے مختلف اداروں کے ساتھ شیئر کرنے — کا ایک طریقہ درکار ہوتا ہے۔ “Neuroinformatics” تحقیق کا وہ شعبہ ہے جو neuroscience data کے لیے computational tools اور mathematical models فراہم کرتا ہے۔ Neuroinformatics کا مقصد databases، data sharing، اور data modeling کے لیے ٹیکنالوجیز بنانا ہے۔ یہ مختلف نوعیت کے ڈیٹا سے متعلق ہے، کیونکہ “neuroscience” کی تعریف وسیع طور پر اعصابی نظام کے سائنسی مطالعے کے طور پر کی جاتی ہے۔ neuroscience کی ذیلی شاخوں میں cognitive psychology بھی شامل ہے، جو EEG جیسے neuroimaging methods استعمال کر کے یہ تجزیہ کرتی ہے کہ دماغ اور اعصابی نظام کے کون سے حصے کون سے ادراکی عمل کی بنیاد ہیں۔

مارکیٹ ریسرچ: جذباتی اور ادراکی حالت کو سمجھنے کے لیے EEG ہیڈسیٹس کا استعمال

EEG ٹیسٹنگ کا عمل

EEG طریقۂ کار کی تیاری

EEG monitoring، interpretation اور results پر درج ذیل حصے اُن افراد کے لیے معلومات شامل کرتے ہیں جو صحت کی دیکھ بھال کے ماحول میں EEG tests سے گزر رہے ہوں۔ ٹیسٹ کی تیاری کا بہترین طریقہ ہمیشہ یہی ہے کہ ٹیسٹ لینے والے سے مخصوص تیاری کی ہدایات پوچھی جائیں۔ تیاری کی ہدایات استعمال کے کیس کے مطابق مختلف ہو سکتی ہیں — مثال کے طور پر، consumer research، academic research یا performance and wellness کے لیے EEG recordings میں subject سے یہ مطالبہ ہو سکتا ہے کہ وہ لیٹنے کے بجائے متحرک رہے۔

Emotiv جیسی کمپنیوں نے EEG technology میں ایسی پیش رفت کی راہ ہموار کی ہے جو tests کو انجام دینا، پراسیس کرنا اور تشریح کرنا زیادہ تیز اور زیادہ آسان بنا دیتی ہے۔ Emotiv کے موبائل اور wireless EEG headsets پانچ منٹ سے بھی کم وقت میں سیٹ اپ کیے جا سکتے ہیں، اور یہ participant کو testing facility تک محدود رکھنے کے بجائے آزادانہ حرکت کی اجازت دیتے ہیں۔

EEG test سے پہلے، ٹیسٹ کرنے والے پیشہ ور کو — خواہ وہ ڈاکٹر ہو، آجر ہو یا محقق — اپنی کسی بھی باقاعدہ دوا کے بارے میں ضرور بتائیں۔ یہ تجویز کیا جاتا ہے کہ آپ طریقۂ کار سے ایک رات پہلے اپنے بال دھوئیں اور ان میں کوئی product نہ رہنے دیں۔ ٹیسٹ سے کم از کم 8 گھنٹے پہلے کوئی caffeine پینے یا کھانے سے پرہیز کریں۔ اگر EEG طریقۂ کار کے دوران آپ کو سونا پڑے، تو ہو سکتا ہے آپ کو مشورہ دیا جائے کہ اگلی رات اپنی نیند محدود رکھیں تاکہ ٹیسٹ کے دوران آپ کا دماغ مناسب طور پر آرام کر سکے۔

EEG مانیٹرنگ

EEG طریقۂ کار کے دوران آپ کو کوئی درد یا تکلیف محسوس نہیں ہوگی۔ Clinical EEG طریقۂ کار میں آپ بستر یا recliner chair پر لیٹے ہوں گے اور آپ کو آنکھیں بند کرنے کی ہدایت دی جائے گی۔ ایک EEG technician آپ کے سر کی پیمائش کرتا ہے اور نشان لگاتا ہے کہ leads کہاں لگانی ہیں۔

جب ٹیسٹ شروع ہوتا ہے، الیکٹروڈز آپ کی brainwaves کو ریکارڈ کرتے ہیں اور سرگرمی کو recording machine تک بھیجتے ہیں۔ پھر EEG machine data کو تشریح کے لیے wave pattern میں تبدیل کرتی ہے۔ ریکارڈنگ مکمل ہونے کے بعد، technician آپ کی کھوپڑی سے الیکٹروڈز ہٹا دے گا۔

سائنسی یا clinical settings میں معمول کے EEG tests کو مکمل ہونے میں 30-60 منٹ لگتے ہیں، جن میں تقریباً 20 منٹ ابتدائی setup time شامل ہوتا ہے۔ Consumer، individual performance اور workplace research کے لیے کیے جانے والے EEG tests، test purposes کے مطابق کم یا زیادہ مدت کے ہو سکتے ہیں۔ Emotiv کے wireless EEG headsets ان استعمالات کے لیے تیز تر setup فراہم کرتے ہیں (پانچ منٹ سے کم)۔

طریقۂ کار کے بعد recovery time کی ضرورت نہیں ہونی چاہیے۔ اگر آپ نے ٹیسٹ کے دوران سونے کے لیے ایسی دوا لی ہو جس سے غنودگی ہوئی ہو، تو test administrator آپ کو مشورہ دے سکتا ہے کہ اثرات ختم ہونے تک facility میں انتظار کریں یا کوئی آپ کو گھر لے جائے۔

EEG test کے مضر اثرات نایاب ہیں۔ الیکٹروڈز کوئی احساس پیدا نہیں کرتے؛ وہ صرف دماغی سرگرمی ریکارڈ کرتے ہیں۔ epilepsy کے مریضوں کو طریقۂ کار کے دوران flashing lights جیسے stimuli سے دورہ پڑ سکتا ہے۔ EEG test کے دوران seizure سے گھبرانے کی ضرورت نہیں — یہ دراصل ڈاکٹروں کو epilepsy کی قسم تشخیص کرنے اور اسی کے مطابق علاج ترتیب دینے میں مدد دے سکتا ہے۔

EEG کی تشریح اور طریقۂ کار کے نتائج

اگر آپ کو طبی وجوہات کی بنا پر EEG test تجویز کیا گیا ہے، تو آپ کے test results کی تشریح اعصابی نظام کے ماہر ڈاکٹر کریں گے۔ نیورولوجسٹ ریکارڈنگ میں نارمل اور غیر معمولی دماغی پیٹرنز کا مطالعہ کرے گا۔ Brain wave patterns اپنی waveforms کی خصوصیات کی وجہ سے بہت آسانی سے پہچانے جاتے ہیں۔ مثال کے طور پر، burst suppression pattern، جو اکثر غیر فعال دماغی حالتوں جیسے coma یا general anesthesia والے مریضوں میں دیکھا جاتا ہے، مختصر spikes (burst) اور پھر ہمواری کے ادوار (suppression) کو باری باری دکھاتا ہے۔

مرگی کی مختلف اقسام کی شناخت مخصوص EEG patterns سے کی جاتی ہے۔ Spike-wave pattern — ایک عمومی، متقارن EEG pattern — اکثر absence seizure کے دوران دیکھا جاتا ہے، جس میں شخص کو مختصر طور پر ہوش میں کمی محسوس ہوتی ہے۔ Partial focal seizure، جس میں seizure activity دماغ کے صرف ایک حصے کو متاثر کرتی ہے، low-voltage، fast rhythm pattern سے پہچانا جاتا ہے جو اس علاقے سے متعلق EEG data channel میں ظاہر ہوتا ہے۔

اس کے بعد نیورولوجسٹ EEG measurement اس ڈاکٹر کو واپس بھیج دیتا ہے جس نے test تجویز کیا تھا۔ آپ کا ڈاکٹر EEG images کا جائزہ لینے اور نتائج آپ کے ساتھ زیرِ بحث لانے کے لیے ملاقات مقرر کر سکتا ہے۔ آپ کی حالت کے مطابق، follow-up کے طور پر EEG neurofeedback یا biofeedback نامی خدمت تجویز کی جا سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، وہ لوگ جو focus سے متعلق brainwave patterns کو مضبوط بنانا چاہتے ہیں، neurofeedback ADHD therapy میں حصہ لے سکتے ہیں۔

Biofeedback therapy subjects کو غیر ارادی جسمانی عمل پر قابو پانے میں مدد دیتی ہے۔ مثال کے طور پر، ہائی بلڈ پریشر کا سامنا کرنے والا subject اپنی جسمانی پیمائشیں ایک monitor پر دیکھ سکتا ہے جو اس کی جلد پر موجود electrodes سے data وصول کر رہا ہوتا ہے۔ اس سرگرمی کی نگرانی آرام اور ذہنی مشقیں سکھانے میں مدد دیتی ہے جو علامات کو کم کر سکتی ہیں۔

اسی طرح، Neurofeedback دماغ کو بہتر کام کرنے کی تربیت دینے کے لیے EEG پر انحصار کرتا ہے۔ اس تربیت کے دوران، مریض EEG machine سے منسلک ہوتا ہے اور اپنی دماغی سرگرمی کو عمل میں دیکھ رہا ہوتا ہے۔ یہ اکثر ویڈیو گیم کی ایک قسم جیسا محسوس ہوتا ہے جہاں مریض اپنے دماغ کے ذریعے گیم "کھیل" رہا ہوتا ہے تاکہ اپنی دماغی سرگرمی کو کنٹرول کر سکے۔ مریض brain dysfunction سے وابستہ دماغی frequencies کو بہتر بنانے کی کوشش کرتا ہے، بالکل اسی طرح جیسے کوئی ایتھلیٹ کسی کمزور پٹھے پر کام کرتا ہے۔ EEG neurofeedback اکثر epilepsy، bipolar disorder، ADHD اور autism جیسی حالتوں کے لیے تجویز کیا جاتا ہے۔ اگرچہ یہ ان امراض میں مدد دے سکتا ہے، لیکن انہیں ختم نہیں کر سکتا۔

EEG Devices کی مختلف اقسام

EEG machines چند مختلف wearable EEG devices کی شکل میں آتی ہیں۔ سب سے اعلیٰ سطح پر clinical EEG devices (صحت کی دیکھ بھال اور سائنسی تحقیق کے ماحول میں استعمال ہونے والی) اور consumer EEG devices (consumer research، academic research اور performance and wellness میں استعمال ہونے والی) کے درمیان فرق ہے۔ Clinical devices کے ساتھ، participant device پہنے ہوئے حرکت نہیں کر سکتے، اور سگنل کو خراب ہونے سے بچانے کے لیے data کو ایک کنٹرول شدہ اور shielded ماحول میں جمع کرنا پڑتا ہے۔ Emotiv کے wireless headsets جیسے consumer EEG devices صارفین کو کہیں بھی دماغی سرگرمی مانیٹر کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔

مختلف اقسام کے wearable EEG devices کے درمیان فرق ان پیشہ ور افراد کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ضروری ہے جو EEG systems استعمال کرتے ہیں اور ان ماحولات کے لیے جن میں data جمع کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، نیورولوجسٹ اور نیورو سائنس دان اکثر data analysis کے لیے ایک consumer researcher کے مقابلے میں زیادہ sensor density کی ضرورت رکھتے ہیں۔ EEG electrode placement کے علاوہ، EEG systems کے درمیان غور کرنے کے لیے چند دیگر نمایاں فرق بھی ہیں۔

EEG Caps بمقابلہ EEG Headsets

EEG cap اور EEG headset میں کیا فرق ہے؟ ان دو سب سے عام wearable EEG devices کے درمیان بنیادی فرق electrodes کی تعداد میں ہے۔ Headsets عموماً 5-20 electrodes کے درمیان ہوتے ہیں۔ Caps زیادہ sensors کو سہارا دے سکتے ہیں، کیونکہ ان کے پاس electrode placement کے لیے زیادہ سطحی رقبہ ہوتا ہے۔ EEG caps، جیسے کہ Emotiv EPOC FLEX لچکدار positioning کے لیے متحرک sensors فراہم کرتے ہیں۔ Emotiv INSIGHT اور Epoc X headsets میں sensor configuration fixed ہے۔

EPOC Flex

Gel یا Saline sensors

EPOC+ and EPOC X

Saline sensors

Wet بمقابلہ Dry EEG Electrodes

EEG devices عموماً wet یا dry electrodes استعمال کرتے ہیں۔ Electrodes کی ایک نئی تیار شدہ قسم بھی موجود ہے جسے “tattoo electrodes” کہا جاتا ہے، جو temporary tattoo کی طرح لگائے جانے والے printed electrodes ہیں۔ Wet electrodes بہتر data accuracy دیتے ہیں کیونکہ یہ کھوپڑی کے ساتھ بہتر رابطے کے لیے adhesive gel استعمال کرتے ہیں۔ Wet electrodes زیادہ تر clinical اور research settings میں استعمال ہوتے ہیں۔ Dry electrodes کو adhesive gel کی ضرورت نہیں ہوتی۔ Dry electrodes والے EEG devices اکثر EEG consumer research میں استعمال ہوتے ہیں، کیونکہ یہ تیز تر setup time دیتے ہیں۔ Researchers مسلسل wet بمقابلہ dry EEG electrodes کے فوائد اور نقصانات کا موازنہ کر رہے ہیں۔

Wired بمقابلہ Wireless EEG Devices

EEG کے ابتدائی دور میں، مریضوں کو clinical setting میں EEG machine سے منسلک ہونا پڑتا تھا۔ اب wireless EEG tests ممکن ہیں، کیونکہ EEG signals کو digitized کر کے recording machine جیسے smartphone، computer یا cloud کو بھیجا جا سکتا ہے۔ Portable EEGs کے ذریعے مختلف ماحولات میں tests کیے جا سکتے ہیں۔ آپ ایک ایسا experiment کر سکتے ہیں جس میں subjects wireless EEG headsets پہن کر پارک میں چلیں، اور subject کی movement صرف data transmission range تک محدود ہوگی۔ اگر آپ کو flashing lights جیسے stimuli دینے کے لیے test environment کو کنٹرول کرنا ہو، تو آپ clinical setting اختیار کر سکتے ہیں — ایسی صورت میں wired EEG machine استعمال کرنے کی کوئی پابندی نہیں۔

Wired EEG headsets

Cable connection

Wireless Emotiv EEG Headset

Bluetooth wireless technology

EEG Measurement بمقابلہ دیگر Brain Measurement Techniques

EEG measurement کا فائدہ یہ ہے کہ یہ دماغی سرگرمی کی سب سے کم دخل اندازی والی پیمائش ہے جو ہمارے پاس دستیاب ہے، اور متعلقہ ادراکی عمل کے دوران بہت سی مقداری معلومات فراہم کرتی ہے۔ دماغی function کے مطالعے کے دیگر طریقوں میں شامل ہیں:

• Functional magnetic resonance imaging (fMRI)

• Magnetoencephalography (MEG)

• Nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR or MRS)

• Electrocorticography

• Single-photon emission computed tomography (SPECT)

• Positron emission tomography (PET)

• Near-infrared spectroscopy (NIRS)

• Event-related optical signal (EROS)

EEG کے فوائد

EEG کی نسبتاً کم spatial sensitivity کے باوجود، اس کے کئی فوائد ہیں جو پہلے درج کردہ بعض brain imaging اور brain research techniques پر فوقیت رکھتے ہیں:

• fMRI کے مقابلے میں EEG کی temporal resolution بہت زیادہ ہے۔ یہ دماغ کے ان فوری ردِعمل کو پکڑ سکتا ہے جو milliseconds کی رفتار سے ہوتے ہیں، جس سے دماغ اور ماحول میں ہونے والی چیزوں کو درست طور پر ہم آہنگ کیا جا سکتا ہے۔ Clinical اور research settings میں EEG 250 اور 2000 Hz کے درمیان sampling rates پر ریکارڈ کیا جاتا ہے۔ زیادہ جدید EEG data collection systems، اگر چاہیں تو، 20,000 Hz سے اوپر sampling rates پر بھی ریکارڈ کر سکتے ہیں۔

• ہارڈویئر لاگت اور total cost of ownership (TCO) نمایاں طور پر کم ہوتی ہے۔

• Electrocorticography کے برعکس، جس میں electrodes کو براہِ راست دماغ کی سطح پر رکھنے کے لیے neurosurgery درکار ہوتی ہے، EEG data غیر دخل اندازی کے ساتھ جمع کیا جاتا ہے۔

• Mobile EEG sensors کو fMRI، SPECT، PET، MRS، یا MEG کے مقابلے میں زیادہ جگہوں پر استعمال کیا جا سکتا ہے، کیونکہ یہ تکنیکیں بھاری، مہنگے اور غیر متحرک آلات پر انحصار کرتی ہیں۔

• EEG خاموش ہوتا ہے، تاکہ سمعی stimuli کے ردِعمل کا مطالعہ کیا جا سکے۔

• fMRI اور MRI کے مقابلے میں، EEG machine کے اردگرد کوئی جسمانی خطرہ نہیں ہوتا۔ fMRI اور MRI طاقتور magnets ہیں جو pacemakers جیسے دھاتی آلات والے مریضوں کے استعمال کو روکتے ہیں۔

• fMRI، PET، MRS، اور SPECT claustrophobia کو بڑھا سکتے ہیں جس سے test results خراب ہو سکتے ہیں۔ EEG claustrophobia پیدا نہیں کرتا کیونکہ subjects کسی چھوٹی جگہ تک محدود نہیں ہوتے۔

• Consumer EEG scans، زیادہ تر دیگر neuroimaging techniques کے برعکس، testing کے دوران subject کی زیادہ حرکت کی اجازت دیتے ہیں۔

• EEG میں radioligands کے exposure شامل نہیں ہوتا، برخلاف positron emission tomography کے، یا MRI یا fMRI جیسے high-level magnetic fields کے۔

• EEG میں high-intensity (>1 tesla) magnetic fields کے exposure شامل نہیں ہوتا۔

• رویّہ جاتی testing methods کے مقابلے میں، EEG covert processing (ایسی processing جس کے لیے ردِعمل درکار نہیں ہوتا) کا پتہ لگا سکتا ہے۔ یہ technology ایسے subjects میں بھی استعمال ہوتی ہے جو motor response دینے کے قابل نہیں ہوتے۔

• Consumer استعمال کے لیے EEG میں داخلے کی رکاوٹ کم ہے، لہٰذا یہ روزمرہ کی مختلف سرگرمیوں کے دوران دماغی سرگرمی کو track اور record کرنے کا ایک طاقتور tool ہے، جس سے تقریباً لامحدود applications ممکن ہو جاتی ہیں۔

• EEG sleep analysis دماغی نشوونما کے وقت سے متعلق اہم پہلوؤں کی نشاندہی کر سکتی ہے، جن میں نوعمری کے دماغ کی پختگی کا جائزہ شامل ہے۔

• fMRI میں استعمال ہونے والی BOLD (Blood-oxygen-level-dependent) imaging کے مقابلے میں یہ بہتر سمجھ موجود ہے کہ EEG کے ذریعے بالکل کون سا signal ناپا جاتا ہے۔

EEG Games

EEG technology کو طبی اور تفریحی دونوں مقاصد کے لیے gaming world میں ڈھال لیا گیا ہے۔ کمپنیاں VR، AR اور BCI میں video games کے ساتھ تعامل کے طریقے فراہم کرنے کے لیے EEG استعمال کر رہی ہیں۔ EEG machines signal کو detect کرتی ہیں اور software میں موجود algorithms آپ کے brainwaves کی تشریح کر کے اسکرین پر آپ کے avatar کو کنٹرول کرتے ہیں۔

Emotiv کا EPOC headset پہلا high-fidelity brain-computer interface (BCI) ہے جو شعوری اور لاشعوری خیالات اور جذبات کی نگرانی اور تشریح کر سکتا ہے۔ BCI 30 مختلف expressions، emotions اور actions کی پیچیدہ brainwaves کا پتہ لگا سکتا ہے۔ یہ detection machine learning کے ذریعے حاصل کی جاتی ہے۔ Machine learning algorithms کو ان brain patterns کی شناخت کے لیے تربیت دی گئی ہے جو اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب participant مختلف expressions، emotions اور actions پر عمل کر رہا ہوتا ہے۔

جب algorithms اپنے data set میں کوئی EEG brainwave پکڑ لیتے ہیں، تو BCI اس pattern کو جسمانی یا ڈیجیٹل حکم کے ساتھ جوڑ سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، "push!" جیسا trigger word سوچنے سے آپ کا avatar اپنے راستے میں آنے والی چیز کو دھکا دے گا۔

TechCrunch TV: Mind Controlled Devices and More Using EEG

EEG کے استعمال کے کیسز

EEG measurement کے کئی جدید استعمال ہیں۔ کچھ قابلِ ذکر EEG use cases میں شامل ہیں:

• Neuroscience

• Brain education programs

• Neuromarketing

• Sleep Studies

• Brain Computer Interface (BCI)

• Cognitive Performance

• Self-Quantification

• Emotional States

• ADHD Therapy

• Neurological disorders

• Brainwave entrainment

• Cognitive behavioral therapy

• Neuroinformatics

• Brainwave gaming

• AR & VR supplement

• Dysphagia and Dementia

• Stroke rehabilitation

• Working memory tests (N-back)

نوٹ: یہ EEG کے بارے میں صرف عمومی معلومات ہیں۔ Emotiv مصنوعات صرف تحقیقی استعمالات اور ذاتی استعمال کے لیے استعمال کی جانے کے لیے ہیں۔ ہماری مصنوعات طبی آلات کے طور پر فروخت نہیں کی جاتیں جیسا کہ EU ہدایت 93/42/EEC میں بیان کیا گیا ہے۔ ہماری مصنوعات بیماری کی تشخیص یا علاج کے لیے استعمال ہونے کی نہ تو ڈیزائن کی گئی ہیں اور نہ ہی ان کا مقصد یہی ہے۔