2 Thách thức Chính trong Nghiên cứu EEG
Mehul Nayak
Đã cập nhật vào
31 thg 1, 2023
2 Thách thức Chính trong Nghiên cứu EEG
Mehul Nayak
Đã cập nhật vào
31 thg 1, 2023
2 Thách thức Chính trong Nghiên cứu EEG
Mehul Nayak
Đã cập nhật vào
31 thg 1, 2023
Những thách thức trong nghiên cứu & phân tích EEG đương đại là gì?
Vào năm 1925, bác sĩ tâm thần người Đức Hans Berger đã ghi lại điện não đồ (EEG) đầu tiên ở người. Kể từ đó, công nghệ trong các giao diện não-máy tính và tính toán đã và đang được cải thiện.
Bài viết này khám phá hai thách thức chính trong nghiên cứu EEG, đó là:
Sự phức tạp về mặt hậu cần của nghiên cứu EEG học thuật truyền thống, và
Sự đổi mới trong phần cứng EEG.
Sự phức tạp về mặt hậu cần của nghiên cứu EEG học thuật truyền thống
Các đối tượng dân số nghiên cứu bị hạn chế theo vùng, thiếu kinh phí và mang tính độc quyền
Trước tiên, hãy cùng tìm hiểu về nghiên cứu điện não đồ (EEG). Phương pháp nghiên cứu EEG và nghiên cứu khoa học thần kinh nhận thức liên quan đến việc ghi lại hoạt động điện của não người bằng cách sử dụng các điện cực không xâm lấn được đặt có chủ ý trên bề mặt đầu của đối tượng. Sử dụng các thiết kế thử nghiệm liên quan đến việc tiếp xúc với nhiều kích thích khác nhau, các thay đổi trong tín hiệu não có thể được phân tích và dữ liệu được suy rộng.
Bảng 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về các loại nghiên cứu và hoạt động được thực hiện bằng công nghệ EEG. Bạn cũng có thể thoải mái đọc hướng dẫn giới thiệu này về điện não đồ EEG.
Bảng 1: Các loại nghiên cứu Điện não đồ (EEG) (được điều chỉnh từ (Williams et al., 2020)
Giao diện não-máy tính (BCI) | Các nghiên cứu này kiểm tra và cho phép các tương tác giữa người và máy tính, như điều khiển cánh tay hoặc xe lăn hoặc cho phép giao tiếp ở những bệnh nhân khuyết tật. |
Lâm sàng | Các nghiên cứu này sử dụng EEG cho các ứng dụng chẩn đoán và điều trị. Bao gồm việc phát hiện các cơn co giật động kinh hoặc sử dụng phản hồi thần kinh trong trị liệu nhận thức. |
Nghiên cứu thực nghiệm | Các nghiên cứu này thu thập dữ liệu điện đồ để trả lời một câu hỏi hoặc giả thuyết khoa học thần kinh tính toán. |
Mặc dù EEG đã được áp dụng rộng rãi như một công cụ nghiên cứu hiệu quả, nhưng công tác hậu cần có thể gặp nhiều thách thức. Hầu hết các cơ quan tài trợ đều cung cấp kinh phí cho nghiên cứu lâm sàng, chuyển dịch hoặc ứng dụng. Tuy nhiên, có ít kinh phí hơn cho nghiên cứu thực nghiệm cơ bản. Việc thiếu kinh phí có thể làm trầm trọng thêm khó khăn hậu cần trong việc tuyển dụng người tham gia và tiến hành nghiên cứu thực nghiệm bài bản, dẫn đến quy mô mẫu nhỏ. Những quy mô mẫu nhỏ này được lựa chọn một cách thuận tiện từ một khu vực địa lý bị hạn chế.
Hiện tượng này được gọi là Vấn đề WEIRD. Nó đề cập đến những cá nhân phương Tây, có học thức, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ, những người là một phần của các mẫu nghiên cứu điển hình. Những quần thể mẫu này không đặc biệt mang tính hòa nhập vì hầu hết các cá nhân này đến từ các khuôn viên trường đại học. Nhóm nhân học WEIRD này không phản ánh sự đa dạng trong thế giới thực hoặc các đặc tính nhận thức và cảm xúc độc đáo tạo nên con người chúng ta.
Nhìn chung, tình trạng này làm hạn chế ý nghĩa thực tiễn và khả năng khái quát hóa của các thí nghiệm. Do đó, các phát hiện từ những nghiên cứu này rất khó để suy rộng thành những hiểu biết mới mẻ về toàn bộ nhận thức của con người (tức là khối lượng công việc trí óc, giải quyết vấn đề, v.v.).
Những đổi mới trong phần cứng EEG
Thiết bị cấp nghiên cứu, di động, chi phí thấp có sẵn trên toàn cầu
Thiết bị EEG
Trong vài năm qua, các nhà nghiên cứu đã phá vỡ các rào cản truyền thống trong nghiên cứu khoa học thần kinh với các thiết bị EEG di động. Giao diện Não-Máy tính (BCI), Giao diện Não-Máy (BMI) hoặc Giao diện Người-Máy tính (HCI) thực hiện chính xác điều đó. Chúng sử dụng tín hiệu EEG để mô tả và xác định các trạng thái nhận thức hoặc cảm xúc. BCI đang phát triển nhanh chóng như một phương tiện để thay đổi cách con người tương tác với môi trường của họ. Điều này được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong việc thu nhỏ phần cứng và cải tiến các thuật toán xử lý dữ liệu. Các hệ thống này trao quyền cho con người tự cải thiện bản thân thông qua phản hồi thần kinh và khuyến khích mọi người tương tác với môi trường xung quanh mà không cần can thiệp vật lý.
Tương lai của các thiết bị EEG
Trong ít nhất một thập kỷ qua, xu hướng chung của phần cứng EEG là làm cho các công cụ này nhỏ hơn, không dây, di động và có chi phí thấp hơn.
Hình 1: Tai nghe EPOC của Emotiv
Hình 2: Tai nghe EPOC Flex của Emotiv
Tuy nhiên, việc chuyển đổi những gì từng yêu cầu một phòng thí nghiệm chuyên dụng, đắt tiền sang một hệ thống di động, chi phí thấp không phải là không có những lo ngại. Một số nhà khoa học đã có những lo ngại về tính hợp lệ, chất lượng hoặc tính thực tiễn của tai nghe EEG. Để nghiên cứu điều này, các nhà nghiên cứu đã tiến hành nhiều nghiên cứu xác thực chứng minh tính hữu dụng khoa học của các hệ thống này.
Chi phí thấp và tính di động của tai nghe EEG cũng mở ra một phạm vi rộng lớn các câu hỏi nghiên cứu hiện có thể được trả lời ngay tại chỗ. Nghĩa là, sóng não của đối tượng có thể được đo lường trong các tình huống thực tế, trong khi phần cứng thế hệ cũ có khả năng di động tối thiểu. Trong tâm lý học vận động hoặc thể thao, đây là một sự thay đổi mang tính bước ngoặt.
Hãy tưởng tượng một nhóm nghiên cứu đang điều tra thời gian phản xạ ở một nhóm sinh viên đại học chơi thể thao được lấy mẫu cụ thể. Họ đặt câu hỏi liệu thủ môn bóng đá có thời gian phản xạ với bóng nhanh hơn các đồng đội khác hay không. Trong mô hình nghiên cứu cũ, các đối tượng này sẽ phải đến phòng thí nghiệm, kết nối dây nhợ, thực hiện một nhiệm vụ trên màn hình vật lý và báo cáo bằng các nút phần cứng hoặc phím nhấn. Với thiết bị EEG mới hơn, câu hỏi tương tự này giờ đây có thể được áp dụng và đo lường trong khi thực sự đang ở trên sân bóng đá.
Nhìn chung, những đổi mới này trong phần cứng EEG đã mở ra các ứng dụng thực tế bên ngoài phòng thí nghiệm. Như vậy, chúng đã làm tăng năng lực và phạm vi của nghiên cứu khoa học thần kinh.
Đón nhận sự đổi mới – Đón nhận Emotiv
Đã có những phát triển thú vị trong phân tích học sâu và các phân tích học máy khác trong vài năm qua. Vì lý do này, một tập dữ liệu lớn, hợp lệ và chất lượng (n=1000+) là bắt buộc để khai thác giá trị của các chương trình này. Với các yêu cầu về xử lý tín hiệu, phân loại, xác thực và đánh giá hiệu suất trong nghiên cứu EEG, lĩnh vực này sẽ được hưởng lợi to lớn nếu các phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo này được áp dụng. Dữ liệu lớn là cần thiết để vượt qua bản chất lặp đi lặp lại của nghiên cứu thực nghiệm hiện tại trong khoa học thần kinh, đặc biệt là ở khía cạnh phức tạp hơn của các bệnh thoái hóa thần kinh và giao diện não-máy tính. Cho đến nay, dữ liệu đó vẫn chưa có sẵn.
Có hai cách tiếp cận để tăng quy mô dân số mẫu tiềm năng và
dữ liệu được thu thập sau đó:
Phát triển phần cứng EEG cấp nghiên cứu, di động, chi phí thấp có thể được sử dụng trên toàn cầu.
Cải thiện kỹ thuật thu thập dữ liệu, xác thực và phân tích tự động.
Xóa bỏ thách thức, phát triển cùng những thay đổi. Hãy chọn Emotiv
Đánh giá về các cải tiến EEG của Emotiv trong thập kỷ qua
Việc sử dụng các thiết bị EEG trong nghiên cứu khoa học thần kinh và môi trường lâm sàng tiếp tục tăng lên (xem Hình 3). Trong thập kỷ qua, Emotiv đã phát triển thiết bị EEG cấp nghiên cứu, không dây, di động và dễ sử dụng với các kiểm soát chất lượng có thể tiếp cận được cho bất kỳ ai, ở bất kỳ đâu trên thế giới, nhằm giải quyết những thách thức này.
Hình 3 – Số lượng ấn phẩm có chứa “EEG” (1940 – 2021) thông qua Khung thông tin khoa học thần kinh (Neuroscience Information Framework)
Sự phát triển của phần cứng
Ngoài ra, phần cứng EEG đã phát triển từ điện cực ướt sang điện cực khô. Các điện cực ướt tốn nhiều thời gian để lắp đặt, không thoải mái khi đeo và hạn chế khả năng di chuyển. Tai nghe có điện cực khô hoặc điện cực lai hoạt động nhanh chóng, di động và rẻ hơn đáng kể để sản xuất và vận hành. Những tiến bộ công nghệ này đang đưa chúng ta đến gần hơn với những đột phá trong nghiên cứu thần kinh, nhưng chúng ta vẫn chưa hoàn toàn đạt được điều đó.
Đảm bảo các tập mẫu đa dạng
Emotiv có thể giúp bạn tăng tính đa dạng cho các nghiên cứu của mình. Dòng tai nghe Emotiv EEG EPOC đã ra đời hơn một thập kỷ và đã được xác thực độc lập bởi các tổ chức nghiên cứu trên toàn thế giới. Chúng đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm điều khiển các chi robot và xe lăn, xác thực người dùng bằng sinh trắc học trong các hệ thống bảo mật, và xác định các trạng thái tâm thần nhận thức và cảm xúc.
Khả năng sử dụng toàn cầu của Emotiv và rào cản tài chính thấp tạo điều kiện thuận lợi cho việc nghiên cứu đối với những người có nguồn lực hạn chế. Ví dụ, Parameshwaran và Thiagarajan đã sử dụng thiết bị Emotiv EEG ở các vùng nông thôn và thành thị tại Ấn Độ để chứng minh sự khác biệt trong các đặc trưng EEG liên quan đến tình trạng kinh tế xã hội, việc tiếp xúc với công nghệ và trải nghiệm du lịch.
Những thách thức trong nghiên cứu & phân tích EEG đương đại là gì?
Vào năm 1925, bác sĩ tâm thần người Đức Hans Berger đã ghi lại điện não đồ (EEG) đầu tiên ở người. Kể từ đó, công nghệ trong các giao diện não-máy tính và tính toán đã và đang được cải thiện.
Bài viết này khám phá hai thách thức chính trong nghiên cứu EEG, đó là:
Sự phức tạp về mặt hậu cần của nghiên cứu EEG học thuật truyền thống, và
Sự đổi mới trong phần cứng EEG.
Sự phức tạp về mặt hậu cần của nghiên cứu EEG học thuật truyền thống
Các đối tượng dân số nghiên cứu bị hạn chế theo vùng, thiếu kinh phí và mang tính độc quyền
Trước tiên, hãy cùng tìm hiểu về nghiên cứu điện não đồ (EEG). Phương pháp nghiên cứu EEG và nghiên cứu khoa học thần kinh nhận thức liên quan đến việc ghi lại hoạt động điện của não người bằng cách sử dụng các điện cực không xâm lấn được đặt có chủ ý trên bề mặt đầu của đối tượng. Sử dụng các thiết kế thử nghiệm liên quan đến việc tiếp xúc với nhiều kích thích khác nhau, các thay đổi trong tín hiệu não có thể được phân tích và dữ liệu được suy rộng.
Bảng 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về các loại nghiên cứu và hoạt động được thực hiện bằng công nghệ EEG. Bạn cũng có thể thoải mái đọc hướng dẫn giới thiệu này về điện não đồ EEG.
Bảng 1: Các loại nghiên cứu Điện não đồ (EEG) (được điều chỉnh từ (Williams et al., 2020)
Giao diện não-máy tính (BCI) | Các nghiên cứu này kiểm tra và cho phép các tương tác giữa người và máy tính, như điều khiển cánh tay hoặc xe lăn hoặc cho phép giao tiếp ở những bệnh nhân khuyết tật. |
Lâm sàng | Các nghiên cứu này sử dụng EEG cho các ứng dụng chẩn đoán và điều trị. Bao gồm việc phát hiện các cơn co giật động kinh hoặc sử dụng phản hồi thần kinh trong trị liệu nhận thức. |
Nghiên cứu thực nghiệm | Các nghiên cứu này thu thập dữ liệu điện đồ để trả lời một câu hỏi hoặc giả thuyết khoa học thần kinh tính toán. |
Mặc dù EEG đã được áp dụng rộng rãi như một công cụ nghiên cứu hiệu quả, nhưng công tác hậu cần có thể gặp nhiều thách thức. Hầu hết các cơ quan tài trợ đều cung cấp kinh phí cho nghiên cứu lâm sàng, chuyển dịch hoặc ứng dụng. Tuy nhiên, có ít kinh phí hơn cho nghiên cứu thực nghiệm cơ bản. Việc thiếu kinh phí có thể làm trầm trọng thêm khó khăn hậu cần trong việc tuyển dụng người tham gia và tiến hành nghiên cứu thực nghiệm bài bản, dẫn đến quy mô mẫu nhỏ. Những quy mô mẫu nhỏ này được lựa chọn một cách thuận tiện từ một khu vực địa lý bị hạn chế.
Hiện tượng này được gọi là Vấn đề WEIRD. Nó đề cập đến những cá nhân phương Tây, có học thức, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ, những người là một phần của các mẫu nghiên cứu điển hình. Những quần thể mẫu này không đặc biệt mang tính hòa nhập vì hầu hết các cá nhân này đến từ các khuôn viên trường đại học. Nhóm nhân học WEIRD này không phản ánh sự đa dạng trong thế giới thực hoặc các đặc tính nhận thức và cảm xúc độc đáo tạo nên con người chúng ta.
Nhìn chung, tình trạng này làm hạn chế ý nghĩa thực tiễn và khả năng khái quát hóa của các thí nghiệm. Do đó, các phát hiện từ những nghiên cứu này rất khó để suy rộng thành những hiểu biết mới mẻ về toàn bộ nhận thức của con người (tức là khối lượng công việc trí óc, giải quyết vấn đề, v.v.).
Những đổi mới trong phần cứng EEG
Thiết bị cấp nghiên cứu, di động, chi phí thấp có sẵn trên toàn cầu
Thiết bị EEG
Trong vài năm qua, các nhà nghiên cứu đã phá vỡ các rào cản truyền thống trong nghiên cứu khoa học thần kinh với các thiết bị EEG di động. Giao diện Não-Máy tính (BCI), Giao diện Não-Máy (BMI) hoặc Giao diện Người-Máy tính (HCI) thực hiện chính xác điều đó. Chúng sử dụng tín hiệu EEG để mô tả và xác định các trạng thái nhận thức hoặc cảm xúc. BCI đang phát triển nhanh chóng như một phương tiện để thay đổi cách con người tương tác với môi trường của họ. Điều này được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong việc thu nhỏ phần cứng và cải tiến các thuật toán xử lý dữ liệu. Các hệ thống này trao quyền cho con người tự cải thiện bản thân thông qua phản hồi thần kinh và khuyến khích mọi người tương tác với môi trường xung quanh mà không cần can thiệp vật lý.
Tương lai của các thiết bị EEG
Trong ít nhất một thập kỷ qua, xu hướng chung của phần cứng EEG là làm cho các công cụ này nhỏ hơn, không dây, di động và có chi phí thấp hơn.
Hình 1: Tai nghe EPOC của Emotiv
Hình 2: Tai nghe EPOC Flex của Emotiv
Tuy nhiên, việc chuyển đổi những gì từng yêu cầu một phòng thí nghiệm chuyên dụng, đắt tiền sang một hệ thống di động, chi phí thấp không phải là không có những lo ngại. Một số nhà khoa học đã có những lo ngại về tính hợp lệ, chất lượng hoặc tính thực tiễn của tai nghe EEG. Để nghiên cứu điều này, các nhà nghiên cứu đã tiến hành nhiều nghiên cứu xác thực chứng minh tính hữu dụng khoa học của các hệ thống này.
Chi phí thấp và tính di động của tai nghe EEG cũng mở ra một phạm vi rộng lớn các câu hỏi nghiên cứu hiện có thể được trả lời ngay tại chỗ. Nghĩa là, sóng não của đối tượng có thể được đo lường trong các tình huống thực tế, trong khi phần cứng thế hệ cũ có khả năng di động tối thiểu. Trong tâm lý học vận động hoặc thể thao, đây là một sự thay đổi mang tính bước ngoặt.
Hãy tưởng tượng một nhóm nghiên cứu đang điều tra thời gian phản xạ ở một nhóm sinh viên đại học chơi thể thao được lấy mẫu cụ thể. Họ đặt câu hỏi liệu thủ môn bóng đá có thời gian phản xạ với bóng nhanh hơn các đồng đội khác hay không. Trong mô hình nghiên cứu cũ, các đối tượng này sẽ phải đến phòng thí nghiệm, kết nối dây nhợ, thực hiện một nhiệm vụ trên màn hình vật lý và báo cáo bằng các nút phần cứng hoặc phím nhấn. Với thiết bị EEG mới hơn, câu hỏi tương tự này giờ đây có thể được áp dụng và đo lường trong khi thực sự đang ở trên sân bóng đá.
Nhìn chung, những đổi mới này trong phần cứng EEG đã mở ra các ứng dụng thực tế bên ngoài phòng thí nghiệm. Như vậy, chúng đã làm tăng năng lực và phạm vi của nghiên cứu khoa học thần kinh.
Đón nhận sự đổi mới – Đón nhận Emotiv
Đã có những phát triển thú vị trong phân tích học sâu và các phân tích học máy khác trong vài năm qua. Vì lý do này, một tập dữ liệu lớn, hợp lệ và chất lượng (n=1000+) là bắt buộc để khai thác giá trị của các chương trình này. Với các yêu cầu về xử lý tín hiệu, phân loại, xác thực và đánh giá hiệu suất trong nghiên cứu EEG, lĩnh vực này sẽ được hưởng lợi to lớn nếu các phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo này được áp dụng. Dữ liệu lớn là cần thiết để vượt qua bản chất lặp đi lặp lại của nghiên cứu thực nghiệm hiện tại trong khoa học thần kinh, đặc biệt là ở khía cạnh phức tạp hơn của các bệnh thoái hóa thần kinh và giao diện não-máy tính. Cho đến nay, dữ liệu đó vẫn chưa có sẵn.
Có hai cách tiếp cận để tăng quy mô dân số mẫu tiềm năng và
dữ liệu được thu thập sau đó:
Phát triển phần cứng EEG cấp nghiên cứu, di động, chi phí thấp có thể được sử dụng trên toàn cầu.
Cải thiện kỹ thuật thu thập dữ liệu, xác thực và phân tích tự động.
Xóa bỏ thách thức, phát triển cùng những thay đổi. Hãy chọn Emotiv
Đánh giá về các cải tiến EEG của Emotiv trong thập kỷ qua
Việc sử dụng các thiết bị EEG trong nghiên cứu khoa học thần kinh và môi trường lâm sàng tiếp tục tăng lên (xem Hình 3). Trong thập kỷ qua, Emotiv đã phát triển thiết bị EEG cấp nghiên cứu, không dây, di động và dễ sử dụng với các kiểm soát chất lượng có thể tiếp cận được cho bất kỳ ai, ở bất kỳ đâu trên thế giới, nhằm giải quyết những thách thức này.
Hình 3 – Số lượng ấn phẩm có chứa “EEG” (1940 – 2021) thông qua Khung thông tin khoa học thần kinh (Neuroscience Information Framework)
Sự phát triển của phần cứng
Ngoài ra, phần cứng EEG đã phát triển từ điện cực ướt sang điện cực khô. Các điện cực ướt tốn nhiều thời gian để lắp đặt, không thoải mái khi đeo và hạn chế khả năng di chuyển. Tai nghe có điện cực khô hoặc điện cực lai hoạt động nhanh chóng, di động và rẻ hơn đáng kể để sản xuất và vận hành. Những tiến bộ công nghệ này đang đưa chúng ta đến gần hơn với những đột phá trong nghiên cứu thần kinh, nhưng chúng ta vẫn chưa hoàn toàn đạt được điều đó.
Đảm bảo các tập mẫu đa dạng
Emotiv có thể giúp bạn tăng tính đa dạng cho các nghiên cứu của mình. Dòng tai nghe Emotiv EEG EPOC đã ra đời hơn một thập kỷ và đã được xác thực độc lập bởi các tổ chức nghiên cứu trên toàn thế giới. Chúng đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm điều khiển các chi robot và xe lăn, xác thực người dùng bằng sinh trắc học trong các hệ thống bảo mật, và xác định các trạng thái tâm thần nhận thức và cảm xúc.
Khả năng sử dụng toàn cầu của Emotiv và rào cản tài chính thấp tạo điều kiện thuận lợi cho việc nghiên cứu đối với những người có nguồn lực hạn chế. Ví dụ, Parameshwaran và Thiagarajan đã sử dụng thiết bị Emotiv EEG ở các vùng nông thôn và thành thị tại Ấn Độ để chứng minh sự khác biệt trong các đặc trưng EEG liên quan đến tình trạng kinh tế xã hội, việc tiếp xúc với công nghệ và trải nghiệm du lịch.
Những thách thức trong nghiên cứu & phân tích EEG đương đại là gì?
Vào năm 1925, bác sĩ tâm thần người Đức Hans Berger đã ghi lại điện não đồ (EEG) đầu tiên ở người. Kể từ đó, công nghệ trong các giao diện não-máy tính và tính toán đã và đang được cải thiện.
Bài viết này khám phá hai thách thức chính trong nghiên cứu EEG, đó là:
Sự phức tạp về mặt hậu cần của nghiên cứu EEG học thuật truyền thống, và
Sự đổi mới trong phần cứng EEG.
Sự phức tạp về mặt hậu cần của nghiên cứu EEG học thuật truyền thống
Các đối tượng dân số nghiên cứu bị hạn chế theo vùng, thiếu kinh phí và mang tính độc quyền
Trước tiên, hãy cùng tìm hiểu về nghiên cứu điện não đồ (EEG). Phương pháp nghiên cứu EEG và nghiên cứu khoa học thần kinh nhận thức liên quan đến việc ghi lại hoạt động điện của não người bằng cách sử dụng các điện cực không xâm lấn được đặt có chủ ý trên bề mặt đầu của đối tượng. Sử dụng các thiết kế thử nghiệm liên quan đến việc tiếp xúc với nhiều kích thích khác nhau, các thay đổi trong tín hiệu não có thể được phân tích và dữ liệu được suy rộng.
Bảng 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về các loại nghiên cứu và hoạt động được thực hiện bằng công nghệ EEG. Bạn cũng có thể thoải mái đọc hướng dẫn giới thiệu này về điện não đồ EEG.
Bảng 1: Các loại nghiên cứu Điện não đồ (EEG) (được điều chỉnh từ (Williams et al., 2020)
Giao diện não-máy tính (BCI) | Các nghiên cứu này kiểm tra và cho phép các tương tác giữa người và máy tính, như điều khiển cánh tay hoặc xe lăn hoặc cho phép giao tiếp ở những bệnh nhân khuyết tật. |
Lâm sàng | Các nghiên cứu này sử dụng EEG cho các ứng dụng chẩn đoán và điều trị. Bao gồm việc phát hiện các cơn co giật động kinh hoặc sử dụng phản hồi thần kinh trong trị liệu nhận thức. |
Nghiên cứu thực nghiệm | Các nghiên cứu này thu thập dữ liệu điện đồ để trả lời một câu hỏi hoặc giả thuyết khoa học thần kinh tính toán. |
Mặc dù EEG đã được áp dụng rộng rãi như một công cụ nghiên cứu hiệu quả, nhưng công tác hậu cần có thể gặp nhiều thách thức. Hầu hết các cơ quan tài trợ đều cung cấp kinh phí cho nghiên cứu lâm sàng, chuyển dịch hoặc ứng dụng. Tuy nhiên, có ít kinh phí hơn cho nghiên cứu thực nghiệm cơ bản. Việc thiếu kinh phí có thể làm trầm trọng thêm khó khăn hậu cần trong việc tuyển dụng người tham gia và tiến hành nghiên cứu thực nghiệm bài bản, dẫn đến quy mô mẫu nhỏ. Những quy mô mẫu nhỏ này được lựa chọn một cách thuận tiện từ một khu vực địa lý bị hạn chế.
Hiện tượng này được gọi là Vấn đề WEIRD. Nó đề cập đến những cá nhân phương Tây, có học thức, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ, những người là một phần của các mẫu nghiên cứu điển hình. Những quần thể mẫu này không đặc biệt mang tính hòa nhập vì hầu hết các cá nhân này đến từ các khuôn viên trường đại học. Nhóm nhân học WEIRD này không phản ánh sự đa dạng trong thế giới thực hoặc các đặc tính nhận thức và cảm xúc độc đáo tạo nên con người chúng ta.
Nhìn chung, tình trạng này làm hạn chế ý nghĩa thực tiễn và khả năng khái quát hóa của các thí nghiệm. Do đó, các phát hiện từ những nghiên cứu này rất khó để suy rộng thành những hiểu biết mới mẻ về toàn bộ nhận thức của con người (tức là khối lượng công việc trí óc, giải quyết vấn đề, v.v.).
Những đổi mới trong phần cứng EEG
Thiết bị cấp nghiên cứu, di động, chi phí thấp có sẵn trên toàn cầu
Thiết bị EEG
Trong vài năm qua, các nhà nghiên cứu đã phá vỡ các rào cản truyền thống trong nghiên cứu khoa học thần kinh với các thiết bị EEG di động. Giao diện Não-Máy tính (BCI), Giao diện Não-Máy (BMI) hoặc Giao diện Người-Máy tính (HCI) thực hiện chính xác điều đó. Chúng sử dụng tín hiệu EEG để mô tả và xác định các trạng thái nhận thức hoặc cảm xúc. BCI đang phát triển nhanh chóng như một phương tiện để thay đổi cách con người tương tác với môi trường của họ. Điều này được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong việc thu nhỏ phần cứng và cải tiến các thuật toán xử lý dữ liệu. Các hệ thống này trao quyền cho con người tự cải thiện bản thân thông qua phản hồi thần kinh và khuyến khích mọi người tương tác với môi trường xung quanh mà không cần can thiệp vật lý.
Tương lai của các thiết bị EEG
Trong ít nhất một thập kỷ qua, xu hướng chung của phần cứng EEG là làm cho các công cụ này nhỏ hơn, không dây, di động và có chi phí thấp hơn.
Hình 1: Tai nghe EPOC của Emotiv
Hình 2: Tai nghe EPOC Flex của Emotiv
Tuy nhiên, việc chuyển đổi những gì từng yêu cầu một phòng thí nghiệm chuyên dụng, đắt tiền sang một hệ thống di động, chi phí thấp không phải là không có những lo ngại. Một số nhà khoa học đã có những lo ngại về tính hợp lệ, chất lượng hoặc tính thực tiễn của tai nghe EEG. Để nghiên cứu điều này, các nhà nghiên cứu đã tiến hành nhiều nghiên cứu xác thực chứng minh tính hữu dụng khoa học của các hệ thống này.
Chi phí thấp và tính di động của tai nghe EEG cũng mở ra một phạm vi rộng lớn các câu hỏi nghiên cứu hiện có thể được trả lời ngay tại chỗ. Nghĩa là, sóng não của đối tượng có thể được đo lường trong các tình huống thực tế, trong khi phần cứng thế hệ cũ có khả năng di động tối thiểu. Trong tâm lý học vận động hoặc thể thao, đây là một sự thay đổi mang tính bước ngoặt.
Hãy tưởng tượng một nhóm nghiên cứu đang điều tra thời gian phản xạ ở một nhóm sinh viên đại học chơi thể thao được lấy mẫu cụ thể. Họ đặt câu hỏi liệu thủ môn bóng đá có thời gian phản xạ với bóng nhanh hơn các đồng đội khác hay không. Trong mô hình nghiên cứu cũ, các đối tượng này sẽ phải đến phòng thí nghiệm, kết nối dây nhợ, thực hiện một nhiệm vụ trên màn hình vật lý và báo cáo bằng các nút phần cứng hoặc phím nhấn. Với thiết bị EEG mới hơn, câu hỏi tương tự này giờ đây có thể được áp dụng và đo lường trong khi thực sự đang ở trên sân bóng đá.
Nhìn chung, những đổi mới này trong phần cứng EEG đã mở ra các ứng dụng thực tế bên ngoài phòng thí nghiệm. Như vậy, chúng đã làm tăng năng lực và phạm vi của nghiên cứu khoa học thần kinh.
Đón nhận sự đổi mới – Đón nhận Emotiv
Đã có những phát triển thú vị trong phân tích học sâu và các phân tích học máy khác trong vài năm qua. Vì lý do này, một tập dữ liệu lớn, hợp lệ và chất lượng (n=1000+) là bắt buộc để khai thác giá trị của các chương trình này. Với các yêu cầu về xử lý tín hiệu, phân loại, xác thực và đánh giá hiệu suất trong nghiên cứu EEG, lĩnh vực này sẽ được hưởng lợi to lớn nếu các phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo này được áp dụng. Dữ liệu lớn là cần thiết để vượt qua bản chất lặp đi lặp lại của nghiên cứu thực nghiệm hiện tại trong khoa học thần kinh, đặc biệt là ở khía cạnh phức tạp hơn của các bệnh thoái hóa thần kinh và giao diện não-máy tính. Cho đến nay, dữ liệu đó vẫn chưa có sẵn.
Có hai cách tiếp cận để tăng quy mô dân số mẫu tiềm năng và
dữ liệu được thu thập sau đó:
Phát triển phần cứng EEG cấp nghiên cứu, di động, chi phí thấp có thể được sử dụng trên toàn cầu.
Cải thiện kỹ thuật thu thập dữ liệu, xác thực và phân tích tự động.
Xóa bỏ thách thức, phát triển cùng những thay đổi. Hãy chọn Emotiv
Đánh giá về các cải tiến EEG của Emotiv trong thập kỷ qua
Việc sử dụng các thiết bị EEG trong nghiên cứu khoa học thần kinh và môi trường lâm sàng tiếp tục tăng lên (xem Hình 3). Trong thập kỷ qua, Emotiv đã phát triển thiết bị EEG cấp nghiên cứu, không dây, di động và dễ sử dụng với các kiểm soát chất lượng có thể tiếp cận được cho bất kỳ ai, ở bất kỳ đâu trên thế giới, nhằm giải quyết những thách thức này.
Hình 3 – Số lượng ấn phẩm có chứa “EEG” (1940 – 2021) thông qua Khung thông tin khoa học thần kinh (Neuroscience Information Framework)
Sự phát triển của phần cứng
Ngoài ra, phần cứng EEG đã phát triển từ điện cực ướt sang điện cực khô. Các điện cực ướt tốn nhiều thời gian để lắp đặt, không thoải mái khi đeo và hạn chế khả năng di chuyển. Tai nghe có điện cực khô hoặc điện cực lai hoạt động nhanh chóng, di động và rẻ hơn đáng kể để sản xuất và vận hành. Những tiến bộ công nghệ này đang đưa chúng ta đến gần hơn với những đột phá trong nghiên cứu thần kinh, nhưng chúng ta vẫn chưa hoàn toàn đạt được điều đó.
Đảm bảo các tập mẫu đa dạng
Emotiv có thể giúp bạn tăng tính đa dạng cho các nghiên cứu của mình. Dòng tai nghe Emotiv EEG EPOC đã ra đời hơn một thập kỷ và đã được xác thực độc lập bởi các tổ chức nghiên cứu trên toàn thế giới. Chúng đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm điều khiển các chi robot và xe lăn, xác thực người dùng bằng sinh trắc học trong các hệ thống bảo mật, và xác định các trạng thái tâm thần nhận thức và cảm xúc.
Khả năng sử dụng toàn cầu của Emotiv và rào cản tài chính thấp tạo điều kiện thuận lợi cho việc nghiên cứu đối với những người có nguồn lực hạn chế. Ví dụ, Parameshwaran và Thiagarajan đã sử dụng thiết bị Emotiv EEG ở các vùng nông thôn và thành thị tại Ấn Độ để chứng minh sự khác biệt trong các đặc trưng EEG liên quan đến tình trạng kinh tế xã hội, việc tiếp xúc với công nghệ và trải nghiệm du lịch.
Tiếp tục đọc