Cơ bản về Dao động Thần kinh
Roshini Randeniya
1 thg 10, 2025
Chia sẻ:
1. Giới thiệu
Chào mừng! Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu về sóng não và cách chúng ta có thể sử dụng chúng để hiểu về não bộ và hành vi.
Hans Berger đã đặt ra thuật ngữ điện não đồ vào năm 1929, khi ông mô tả sự thay đổi trong tiềm năng điện được ghi lại bằng các cảm biến đặt trên đầu của một người. Ông đã xác định hai loại sóng não, mà ông gọi là sóng alpha và sóng beta chỉ đơn giản vì thứ tự mà ông ghi lại chúng. Những sóng như vậy đã được ghi lại ở các động vật có vú khác nhưng Berger đã mô tả chúng ở con người lần đầu tiên!
Kể từ đó, phương pháp điện não đồ đã trở thành một công cụ chính trong lĩnh vực thần kinh học và đã giúp nâng cao hiểu biết của chúng ta về sóng não (mà các nhà nghiên cứu gọi là dao động thần kinh) và đã giúp định hình các trạng thái trong não như mệt mỏi và tỉnh táo.
Trong hướng dẫn ngắn này, chúng ta sẽ đề cập đến những điều sau:
Dao động thần kinh là gì?
Chúng ta có thể đo lường dao động thần kinh như thế nào?
Chúng ta có thể làm gì với dao động thần kinh?
Ứng dụng thực tiễn sử dụng các thiết bị và phần mềm của Emotiv.
2. EEG là gì?
Điện não đồ (EEG) là một phương pháp không xâm lấn và thụ động để đo lường hoạt động điện của não bộ. Các điện cực/cảm biến/kênh được đặt trên da đầu để ghi lại hoạt động điện được sinh ra bởi các quần thể tế bào não, gọi là neuron.
Hình 1 – Các neuron sản xuất hoạt động điện mà có thể được phát hiện bằng thiết bị EEG [Siuly, et al. (2016)].
2.1. Các hệ thống EEG
Có nhiều thiết bị EEG trên thị trường có thể được sử dụng để ghi lại một điện não đồ. Các thiết bị EEG có thể có:
Một cảm biến hoặc lên tới 256 điện cực – Nhiều điện cực hơn sẽ mang lại độ phân giải không gian cao hơn của thông tin trên da đầu.
Điện cực ướt hoặc khô – Điện cực ướt sử dụng gel điện phân hoặc dung dịch muối để cải thiện khả năng dẫn điện giữa da đầu và cảm biến. Điện cực khô có thể là kim loại hoặc polymer dẫn điện cần tiếp xúc trực tiếp với da đầu.
Điện cực chủ động hoặc thụ động – Hệ thống điện cực thụ động đơn giản chỉ dẫn tín hiệu đến thiết bị nơi tín hiệu được khuếch đại. Hệ thống điện cực chủ động khuếch đại tín hiệu tại mỗi điện cực trước khi đến thiết bị để khuếch đại. Điều này giảm tiếng ồn điện môi trường trong tín hiệu.
Các thiết bị có dây hoặc không dây truyền dữ liệu qua Bluetooth.
Hình 2 – Một hệ thống EEG không dây, mật độ thấp.
Hình 3 – Một hệ thống EEG điện cực mật độ cao có dây.
2.2. Khi nào nên sử dụng EEG?
Mỗi phương pháp hình ảnh não có thể giúp trả lời các câu hỏi nghiên cứu khác nhau.
Điểm mạnh lớn nhất của EEG là nó có thể đo lường hoạt động thần kinh trong khoảng thời gian mili giây, có thể đo lường các quá trình tiền nhận thức.
Hình 4 – Độ phân giải không gian so với độ phân giải thời gian của các công cụ hình ảnh não khác nhau.
Nó phù hợp nhất cho các câu hỏi như "phần nào của video mà người tham gia chú ý nhất?"
EEG ghi lại hoạt động chủ yếu từ các lớp ngoài của não (tức là có độ phân giải không gian thấp). Với một cảm biến đơn, thật không thể xác định nguồn gốc của hoạt động. Ghi lại với một số lượng kênh lớn có thể cho phép tái tạo toán học nguồn gốc nhưng vẫn bị giới hạn trong việc xác định các nguồn sâu hơn. Hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) phù hợp hơn để trả lời các câu hỏi như "Phần nào của não có liên quan đến những thay đổi trong sự chú ý?"
2.3. Cảm biến đến EEG thô?
Khi một thiết bị EEG được lắp vào đầu, hoạt động não được đo lường tại một cảm biến đơn dưới dạng sự khác biệt về biên độ giữa cảm biến đó và một cảm biến tham chiếu. Trong hầu hết các hệ thống EEG, điều này được gọi là điện cực cảm giác chế độ chung (CMS). Một cảm biến bổ sung, chân phải được dẫn (DRL), giúp giảm bất kỳ sự can thiệp nào tại CMS.
Hình 5 – Sơ đồ khối đơn giản của truyền tín hiệu EEG.
Trong các hệ thống có cả điện cực chủ động và thụ động, tín hiệu sau đó được khuếch đại và lọc tần số thấp. Lọc tần số thấp là một bước sẽ loại bỏ bất kỳ can thiệp điện nào từ môi trường trong tín hiệu của bạn, ví dụ như dòng điện chính.
Các bước này diễn ra trong phần cứng trước khi tín hiệu EEG thô có thể được hiển thị trên màn hình máy tính của bạn.
2.4. Một số thuật ngữ cơ bản
Quy ước đặt tên tiêu chuẩn 10-20
Các cảm biến bên trái thường có số lẻ và các cảm biến bên phải thường có số chẵn.
Ghi chú 1: đây chỉ là các quy ước đặt tên và vị trí của cảm biến EEG không phải là chỉ báo về nguồn gốc của hoạt động.
Ghi chú 2: các bước bổ sung như tái tạo toán học nguồn gốc cần được thực hiện để xác định nguồn gốc của hoạt động tại một kênh đơn.
3. Dao động thần kinh là gì?
Sóng não, thường được gọi là dao động thần kinh, là các mẫu nhịp nhàng do một hoặc cụm các neuron tạo ra.
Vẫn chưa rõ lý do tại sao não bộ sản xuất những loại dao động khác nhau này, mặc dù có nhiều lý thuyết. Các nhà nghiên cứu sử dụng các nhiệm vụ khác nhau để mô tả các hoạt động dao động này và nhằm hiểu những bí ẩn của não bộ bằng cách sử dụng những mẫu nhịp nhàng này.
3.1. Một số thuộc tính của dao động
Hình này cho thấy một phép đo của một tín hiệu điện thường xuyên:
Hình 6 – Độ phân giải không gian so với độ phân giải thời gian của các công cụ hình ảnh não khác nhau.
Ở bên trái (trục y) chúng ta có thể vẽ biên độ của phép ghi điện và trên trục ngang (trục x) là thời gian. Biên độ của tín hiệu sẽ thay đổi về độ lớn theo cách thường xuyên xung quanh một điểm trung tâm. Một chu kỳ cũng được gọi là một dao động.
Số chu kỳ mỗi giây được gọi là tần số của sóng và đơn vị là Hertz (Hz). Vậy 1 chu kỳ mỗi giây = 1 Hz. Biên độ thường được đo bằng microvolt (µV).
Trong não, chúng ta thấy các sóng có tần số dao động từ 0.2 Hz (sóng rất chậm) đến 80 Hz hoặc hơn (sóng rất nhanh). Hoạt động có tần số cao lên tới 500 Hz liên quan đến co giật cũng có thể được ghi lại trong não.
Các loại dao động não khác nhau được phân loại dựa trên tần số của chúng. Các loại này được gọi là các băng tần tần số và có thể liên quan đến các trạng thái não khác nhau:
Hình 7 – Sóng não trong EEG điển hình.
3.2. Tại sao các băng tần tần số khác nhau lại quan trọng?
Xác định các mẫu não bình thường và bất thường
Các dao động thần kinh rất quan trọng để phát hiện co giật và chuẩn đoán động kinh trong thần kinh học.Giao diện máy tính não (BCI)
Số lượng sóng beta, gamma và mu thường được sử dụng để huấn luyện các thiết bị từ xa (ví dụ: điều khiển xe lăn bằng suy nghĩ).Phản hồi thần kinh
Đây là một hình thức huấn luyện não, nơi bạn có thể nhìn thấy sóng não của mình (ví dụ: dao động gamma) và tham gia vào các nhiệm vụ nhận thức để cải thiện số lượng dao động gamma trong não của bạn.Tiếp thị thần kinh
Các băng tần tần số alpha và beta có thể được sử dụng để xác định phần nào của một quảng cáo là hấp dẫn hơn hoặc kém hơn.
3.3. Các loại phân tích dữ liệu EEG
Thông thường các nhà nghiên cứu thực hiện phân tích ở cả miền thời gian hoặc miền tần số.
Phân tích miền thời gian
Thông thường đo lường biên độ điện áp tại các thời điểm quan tâm sau khi xuất hiện của một kích thích. Những điều này được gọi là các tiềm năng liên quan đến sự kiện (ERPs).
Phân tích miền tần số
Thông thường đo lường số lượng dao động thần kinh trong các băng tần tần số khác nhau trong một khoảng thời gian xác định hoặc liên quan đến sự xuất hiện của một sự kiện.
Tiếp theo, chúng tôi cung cấp một cái nhìn tổng quan về phân tích miền tần số.
3.4. Xử lý
Sau khi bạn thực hiện một ghi âm EEG, bạn thường làm sạch dữ liệu trước khi hiểu ý nghĩa của các dao động.
Lọc
Một kỹ thuật để loại bỏ tiếng ồn môi trường tần số cao và thấp trong dữ liệu.Loại bỏ hiện tượng giả
Chuyển động vật lý, nháy mắt đều có thể gây ra hiện tượng giả lớn (> 50 µV đỉnh trong EEG). Những điều này có thể được loại bỏ để chúng không ảnh hưởng đến kết quả của chúng ta. Một số nhà nghiên cứu sử dụng các phương pháp tinh vi để khắc phục những hiện tượng giả này nhằm bảo tồn dữ liệu.
Sau khi dữ liệu đã được xử lý, tín hiệu bây giờ có thể được chuyển đổi sang miền tần số để chúng tôi có thể định lượng số lượng từng loại sóng não.
Hình 8 – Hiện tượng giả nháy mắt trong EEG thô.
3.5. Biến đổi Fourier nhanh (FFT)
Một biến đổi Fourier là sự chuyển đổi toán học của tín hiệu EEG từ 'miền thời gian' (hình A) sang 'miền tần số' (hình B).
Trong miền tần số, chúng tôi có thể định lượng lượng dao động kiểu nào đó có trong bản ghi của chúng tôi. Điều này thường là 'công suất' của băng tần tần số và có thể được hiển thị một phổ công suất (Hình B).
Hình 9A – EEG thô trong miền thời gian.
Hình 9B – Phổ công suất sau FFT (miền tần số).
3.6. Công suất băng tần
Công suất của một băng tần tần số (ví dụ: băng alpha) thu được từ một biến đổi Fourier cho chúng ta biết có bao nhiêu của mỗi băng tần tần số. Các đơn vị công suất băng tần thường là µV2/Hz. Thường thì, biên độ hoặc phổ công suất từ một FFT được hiển thị trong đơn vị logarit decibel (dB). Decibel là một đơn vị tỉ lệ giữa một công suất đo (P) và một công suất tham chiếu (Pr) như sau:
Một khi đơn vị đo này được thu được cho các sự kiện quan tâm, công suất băng tần có thể được so sánh để hiểu các hiệu ứng thí nghiệm lên sóng não.
4. Từ lý thuyết đến thực hành
Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét hiệu ứng ức chế alpha.
Đây là một hiện tượng lần đầu tiên được báo cáo bởi Hans Berger, trong đó chúng ta thấy sự giảm đáng kể trong lượng dao động alpha (công suất alpha) khi mắt của ai đó mở so với khi chúng đóng.
Hình 10 – Sự tăng cường dao động alpha có thể được thấy khi mắt mở.
Trước tiên, sử dụng EmotivPRO Builder chúng tôi đã xây dựng một thí nghiệm đơn giản. Trong thí nghiệm này, một người tham gia chỉ được yêu cầu giữ mắt mở trong 2 phút trong khi tập trung vào màn hình, và sau đó đóng lại trong 2 phút. Họ sẽ nghe một tiếng chuông sau 2 phút để báo hiệu mở mắt của họ.
Bạn có thể theo dõi video dưới đây để tạo thí nghiệm ức chế alpha của riêng bạn hoặc bạn có thể chạy thí nghiệm của chúng tôi từ liên kết đây:
4.1. Lắp thiết bị và chất lượng EEG
Tìm hiểu thêm về cách cổng EQ của chúng tôi hoạt động tại đây. Tìm thêm thông tin về lắp thiết bị cụ thể với tai nghe của bạn ở đây:
Loại EPOC
Loại Insight
4.2. Xử lý và biến đổi dữ liệu EEG
Bây giờ bạn đã có dữ liệu của mình, bạn có thể biến đổi nó sang miền tần số bằng cách sử dụng Emotiv Analyzer. Theo dõi các bước trong video.
4.3. Giải thích dữ liệu
Khi Analyzer hoàn tất, tải xuống tập tin zip. Đối với mỗi bản ghi, bạn sẽ có một tập tin csv với công suất băng và một tập tin hình ảnh mà bạn có thể sử dụng để thực hiện phân tích thống kê của riêng bạn.
Hình 11 – Công suất băng.
Trong đầu ra của chúng tôi, chúng ta có thể thấy sự gia tăng công suất Alpha khi mắt nhắm lại (màu cam) so với khi mở (màu xanh).
Đây là kết thúc của hướng dẫn của chúng tôi! Bạn bây giờ đã được trang bị những kiến thức cơ bản 🙂
Bạn có thể tìm thấy một số liên kết để đọc nâng cao hơn trong phần tài liệu.
5. Tài nguyên
ĐỌC NÂNG CAO
Donoghue et al. 2022 Các cân nhắc phương pháp cho việc nghiên cứu dao động thần kinh
THUẬT NGỮ EEG
Kane et al. 2017 (tại đây)
MÃ NGUỒN MỞ
Nếu bạn cảm thấy thoải mái với mã python, chúng tôi đã cung cấp các script python mà bạn có thể sử dụng để thu được giá trị công suất alpha, được gán theo các phần mắt mở và mắt nhắm. Tìm mã và các tập tin dữ liệu ức chế Alpha mẫu ở đây: https://osf.io/9bvgh/
CÁC HƯỚNG DẪN CỦA EMOTIV
Hướng dẫn EmotivPRO Builder
Hướng dẫn EmotivPRO
Hướng dẫn EmotivPRO Analyzer
7. Tài liệu tham khảo
Donoghue, T., Schaworonkow, N. và Voytek, B., 2022. Các cân nhắc phương pháp cho việc nghiên cứu dao động thần kinh. Tạp chí thần kinh học châu Âu, 55(11-12), trang 3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361
Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. và van Putten, M.J., 2017. Một danh sách thuật ngữ đã được sửa đổi của các thuật ngữ thường được các bác sĩ điện não lâm sàng sử dụng và đề xuất cập nhật cho định dạng báo cáo các phát hiện EEG. Sửa đổi 2017. Thực hành điện sinh lý lâm sàng, 2, trang 170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Điện não đồ (EEG) và Bối cảnh của nó. Trong: Phân tích và phân loại dấu hiệu EEG. Khoa học thông tin y tế. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
1. Giới thiệu
Chào mừng! Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu về sóng não và cách chúng ta có thể sử dụng chúng để hiểu về não bộ và hành vi.
Hans Berger đã đặt ra thuật ngữ điện não đồ vào năm 1929, khi ông mô tả sự thay đổi trong tiềm năng điện được ghi lại bằng các cảm biến đặt trên đầu của một người. Ông đã xác định hai loại sóng não, mà ông gọi là sóng alpha và sóng beta chỉ đơn giản vì thứ tự mà ông ghi lại chúng. Những sóng như vậy đã được ghi lại ở các động vật có vú khác nhưng Berger đã mô tả chúng ở con người lần đầu tiên!
Kể từ đó, phương pháp điện não đồ đã trở thành một công cụ chính trong lĩnh vực thần kinh học và đã giúp nâng cao hiểu biết của chúng ta về sóng não (mà các nhà nghiên cứu gọi là dao động thần kinh) và đã giúp định hình các trạng thái trong não như mệt mỏi và tỉnh táo.
Trong hướng dẫn ngắn này, chúng ta sẽ đề cập đến những điều sau:
Dao động thần kinh là gì?
Chúng ta có thể đo lường dao động thần kinh như thế nào?
Chúng ta có thể làm gì với dao động thần kinh?
Ứng dụng thực tiễn sử dụng các thiết bị và phần mềm của Emotiv.
2. EEG là gì?
Điện não đồ (EEG) là một phương pháp không xâm lấn và thụ động để đo lường hoạt động điện của não bộ. Các điện cực/cảm biến/kênh được đặt trên da đầu để ghi lại hoạt động điện được sinh ra bởi các quần thể tế bào não, gọi là neuron.
Hình 1 – Các neuron sản xuất hoạt động điện mà có thể được phát hiện bằng thiết bị EEG [Siuly, et al. (2016)].
2.1. Các hệ thống EEG
Có nhiều thiết bị EEG trên thị trường có thể được sử dụng để ghi lại một điện não đồ. Các thiết bị EEG có thể có:
Một cảm biến hoặc lên tới 256 điện cực – Nhiều điện cực hơn sẽ mang lại độ phân giải không gian cao hơn của thông tin trên da đầu.
Điện cực ướt hoặc khô – Điện cực ướt sử dụng gel điện phân hoặc dung dịch muối để cải thiện khả năng dẫn điện giữa da đầu và cảm biến. Điện cực khô có thể là kim loại hoặc polymer dẫn điện cần tiếp xúc trực tiếp với da đầu.
Điện cực chủ động hoặc thụ động – Hệ thống điện cực thụ động đơn giản chỉ dẫn tín hiệu đến thiết bị nơi tín hiệu được khuếch đại. Hệ thống điện cực chủ động khuếch đại tín hiệu tại mỗi điện cực trước khi đến thiết bị để khuếch đại. Điều này giảm tiếng ồn điện môi trường trong tín hiệu.
Các thiết bị có dây hoặc không dây truyền dữ liệu qua Bluetooth.
Hình 2 – Một hệ thống EEG không dây, mật độ thấp.
Hình 3 – Một hệ thống EEG điện cực mật độ cao có dây.
2.2. Khi nào nên sử dụng EEG?
Mỗi phương pháp hình ảnh não có thể giúp trả lời các câu hỏi nghiên cứu khác nhau.
Điểm mạnh lớn nhất của EEG là nó có thể đo lường hoạt động thần kinh trong khoảng thời gian mili giây, có thể đo lường các quá trình tiền nhận thức.
Hình 4 – Độ phân giải không gian so với độ phân giải thời gian của các công cụ hình ảnh não khác nhau.
Nó phù hợp nhất cho các câu hỏi như "phần nào của video mà người tham gia chú ý nhất?"
EEG ghi lại hoạt động chủ yếu từ các lớp ngoài của não (tức là có độ phân giải không gian thấp). Với một cảm biến đơn, thật không thể xác định nguồn gốc của hoạt động. Ghi lại với một số lượng kênh lớn có thể cho phép tái tạo toán học nguồn gốc nhưng vẫn bị giới hạn trong việc xác định các nguồn sâu hơn. Hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) phù hợp hơn để trả lời các câu hỏi như "Phần nào của não có liên quan đến những thay đổi trong sự chú ý?"
2.3. Cảm biến đến EEG thô?
Khi một thiết bị EEG được lắp vào đầu, hoạt động não được đo lường tại một cảm biến đơn dưới dạng sự khác biệt về biên độ giữa cảm biến đó và một cảm biến tham chiếu. Trong hầu hết các hệ thống EEG, điều này được gọi là điện cực cảm giác chế độ chung (CMS). Một cảm biến bổ sung, chân phải được dẫn (DRL), giúp giảm bất kỳ sự can thiệp nào tại CMS.
Hình 5 – Sơ đồ khối đơn giản của truyền tín hiệu EEG.
Trong các hệ thống có cả điện cực chủ động và thụ động, tín hiệu sau đó được khuếch đại và lọc tần số thấp. Lọc tần số thấp là một bước sẽ loại bỏ bất kỳ can thiệp điện nào từ môi trường trong tín hiệu của bạn, ví dụ như dòng điện chính.
Các bước này diễn ra trong phần cứng trước khi tín hiệu EEG thô có thể được hiển thị trên màn hình máy tính của bạn.
2.4. Một số thuật ngữ cơ bản
Quy ước đặt tên tiêu chuẩn 10-20
Các cảm biến bên trái thường có số lẻ và các cảm biến bên phải thường có số chẵn.
Ghi chú 1: đây chỉ là các quy ước đặt tên và vị trí của cảm biến EEG không phải là chỉ báo về nguồn gốc của hoạt động.
Ghi chú 2: các bước bổ sung như tái tạo toán học nguồn gốc cần được thực hiện để xác định nguồn gốc của hoạt động tại một kênh đơn.
3. Dao động thần kinh là gì?
Sóng não, thường được gọi là dao động thần kinh, là các mẫu nhịp nhàng do một hoặc cụm các neuron tạo ra.
Vẫn chưa rõ lý do tại sao não bộ sản xuất những loại dao động khác nhau này, mặc dù có nhiều lý thuyết. Các nhà nghiên cứu sử dụng các nhiệm vụ khác nhau để mô tả các hoạt động dao động này và nhằm hiểu những bí ẩn của não bộ bằng cách sử dụng những mẫu nhịp nhàng này.
3.1. Một số thuộc tính của dao động
Hình này cho thấy một phép đo của một tín hiệu điện thường xuyên:
Hình 6 – Độ phân giải không gian so với độ phân giải thời gian của các công cụ hình ảnh não khác nhau.
Ở bên trái (trục y) chúng ta có thể vẽ biên độ của phép ghi điện và trên trục ngang (trục x) là thời gian. Biên độ của tín hiệu sẽ thay đổi về độ lớn theo cách thường xuyên xung quanh một điểm trung tâm. Một chu kỳ cũng được gọi là một dao động.
Số chu kỳ mỗi giây được gọi là tần số của sóng và đơn vị là Hertz (Hz). Vậy 1 chu kỳ mỗi giây = 1 Hz. Biên độ thường được đo bằng microvolt (µV).
Trong não, chúng ta thấy các sóng có tần số dao động từ 0.2 Hz (sóng rất chậm) đến 80 Hz hoặc hơn (sóng rất nhanh). Hoạt động có tần số cao lên tới 500 Hz liên quan đến co giật cũng có thể được ghi lại trong não.
Các loại dao động não khác nhau được phân loại dựa trên tần số của chúng. Các loại này được gọi là các băng tần tần số và có thể liên quan đến các trạng thái não khác nhau:
Hình 7 – Sóng não trong EEG điển hình.
3.2. Tại sao các băng tần tần số khác nhau lại quan trọng?
Xác định các mẫu não bình thường và bất thường
Các dao động thần kinh rất quan trọng để phát hiện co giật và chuẩn đoán động kinh trong thần kinh học.Giao diện máy tính não (BCI)
Số lượng sóng beta, gamma và mu thường được sử dụng để huấn luyện các thiết bị từ xa (ví dụ: điều khiển xe lăn bằng suy nghĩ).Phản hồi thần kinh
Đây là một hình thức huấn luyện não, nơi bạn có thể nhìn thấy sóng não của mình (ví dụ: dao động gamma) và tham gia vào các nhiệm vụ nhận thức để cải thiện số lượng dao động gamma trong não của bạn.Tiếp thị thần kinh
Các băng tần tần số alpha và beta có thể được sử dụng để xác định phần nào của một quảng cáo là hấp dẫn hơn hoặc kém hơn.
3.3. Các loại phân tích dữ liệu EEG
Thông thường các nhà nghiên cứu thực hiện phân tích ở cả miền thời gian hoặc miền tần số.
Phân tích miền thời gian
Thông thường đo lường biên độ điện áp tại các thời điểm quan tâm sau khi xuất hiện của một kích thích. Những điều này được gọi là các tiềm năng liên quan đến sự kiện (ERPs).
Phân tích miền tần số
Thông thường đo lường số lượng dao động thần kinh trong các băng tần tần số khác nhau trong một khoảng thời gian xác định hoặc liên quan đến sự xuất hiện của một sự kiện.
Tiếp theo, chúng tôi cung cấp một cái nhìn tổng quan về phân tích miền tần số.
3.4. Xử lý
Sau khi bạn thực hiện một ghi âm EEG, bạn thường làm sạch dữ liệu trước khi hiểu ý nghĩa của các dao động.
Lọc
Một kỹ thuật để loại bỏ tiếng ồn môi trường tần số cao và thấp trong dữ liệu.Loại bỏ hiện tượng giả
Chuyển động vật lý, nháy mắt đều có thể gây ra hiện tượng giả lớn (> 50 µV đỉnh trong EEG). Những điều này có thể được loại bỏ để chúng không ảnh hưởng đến kết quả của chúng ta. Một số nhà nghiên cứu sử dụng các phương pháp tinh vi để khắc phục những hiện tượng giả này nhằm bảo tồn dữ liệu.
Sau khi dữ liệu đã được xử lý, tín hiệu bây giờ có thể được chuyển đổi sang miền tần số để chúng tôi có thể định lượng số lượng từng loại sóng não.
Hình 8 – Hiện tượng giả nháy mắt trong EEG thô.
3.5. Biến đổi Fourier nhanh (FFT)
Một biến đổi Fourier là sự chuyển đổi toán học của tín hiệu EEG từ 'miền thời gian' (hình A) sang 'miền tần số' (hình B).
Trong miền tần số, chúng tôi có thể định lượng lượng dao động kiểu nào đó có trong bản ghi của chúng tôi. Điều này thường là 'công suất' của băng tần tần số và có thể được hiển thị một phổ công suất (Hình B).
Hình 9A – EEG thô trong miền thời gian.
Hình 9B – Phổ công suất sau FFT (miền tần số).
3.6. Công suất băng tần
Công suất của một băng tần tần số (ví dụ: băng alpha) thu được từ một biến đổi Fourier cho chúng ta biết có bao nhiêu của mỗi băng tần tần số. Các đơn vị công suất băng tần thường là µV2/Hz. Thường thì, biên độ hoặc phổ công suất từ một FFT được hiển thị trong đơn vị logarit decibel (dB). Decibel là một đơn vị tỉ lệ giữa một công suất đo (P) và một công suất tham chiếu (Pr) như sau:
Một khi đơn vị đo này được thu được cho các sự kiện quan tâm, công suất băng tần có thể được so sánh để hiểu các hiệu ứng thí nghiệm lên sóng não.
4. Từ lý thuyết đến thực hành
Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét hiệu ứng ức chế alpha.
Đây là một hiện tượng lần đầu tiên được báo cáo bởi Hans Berger, trong đó chúng ta thấy sự giảm đáng kể trong lượng dao động alpha (công suất alpha) khi mắt của ai đó mở so với khi chúng đóng.
Hình 10 – Sự tăng cường dao động alpha có thể được thấy khi mắt mở.
Trước tiên, sử dụng EmotivPRO Builder chúng tôi đã xây dựng một thí nghiệm đơn giản. Trong thí nghiệm này, một người tham gia chỉ được yêu cầu giữ mắt mở trong 2 phút trong khi tập trung vào màn hình, và sau đó đóng lại trong 2 phút. Họ sẽ nghe một tiếng chuông sau 2 phút để báo hiệu mở mắt của họ.
Bạn có thể theo dõi video dưới đây để tạo thí nghiệm ức chế alpha của riêng bạn hoặc bạn có thể chạy thí nghiệm của chúng tôi từ liên kết đây:
4.1. Lắp thiết bị và chất lượng EEG
Tìm hiểu thêm về cách cổng EQ của chúng tôi hoạt động tại đây. Tìm thêm thông tin về lắp thiết bị cụ thể với tai nghe của bạn ở đây:
Loại EPOC
Loại Insight
4.2. Xử lý và biến đổi dữ liệu EEG
Bây giờ bạn đã có dữ liệu của mình, bạn có thể biến đổi nó sang miền tần số bằng cách sử dụng Emotiv Analyzer. Theo dõi các bước trong video.
4.3. Giải thích dữ liệu
Khi Analyzer hoàn tất, tải xuống tập tin zip. Đối với mỗi bản ghi, bạn sẽ có một tập tin csv với công suất băng và một tập tin hình ảnh mà bạn có thể sử dụng để thực hiện phân tích thống kê của riêng bạn.
Hình 11 – Công suất băng.
Trong đầu ra của chúng tôi, chúng ta có thể thấy sự gia tăng công suất Alpha khi mắt nhắm lại (màu cam) so với khi mở (màu xanh).
Đây là kết thúc của hướng dẫn của chúng tôi! Bạn bây giờ đã được trang bị những kiến thức cơ bản 🙂
Bạn có thể tìm thấy một số liên kết để đọc nâng cao hơn trong phần tài liệu.
5. Tài nguyên
ĐỌC NÂNG CAO
Donoghue et al. 2022 Các cân nhắc phương pháp cho việc nghiên cứu dao động thần kinh
THUẬT NGỮ EEG
Kane et al. 2017 (tại đây)
MÃ NGUỒN MỞ
Nếu bạn cảm thấy thoải mái với mã python, chúng tôi đã cung cấp các script python mà bạn có thể sử dụng để thu được giá trị công suất alpha, được gán theo các phần mắt mở và mắt nhắm. Tìm mã và các tập tin dữ liệu ức chế Alpha mẫu ở đây: https://osf.io/9bvgh/
CÁC HƯỚNG DẪN CỦA EMOTIV
Hướng dẫn EmotivPRO Builder
Hướng dẫn EmotivPRO
Hướng dẫn EmotivPRO Analyzer
7. Tài liệu tham khảo
Donoghue, T., Schaworonkow, N. và Voytek, B., 2022. Các cân nhắc phương pháp cho việc nghiên cứu dao động thần kinh. Tạp chí thần kinh học châu Âu, 55(11-12), trang 3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361
Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. và van Putten, M.J., 2017. Một danh sách thuật ngữ đã được sửa đổi của các thuật ngữ thường được các bác sĩ điện não lâm sàng sử dụng và đề xuất cập nhật cho định dạng báo cáo các phát hiện EEG. Sửa đổi 2017. Thực hành điện sinh lý lâm sàng, 2, trang 170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Điện não đồ (EEG) và Bối cảnh của nó. Trong: Phân tích và phân loại dấu hiệu EEG. Khoa học thông tin y tế. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
1. Giới thiệu
Chào mừng! Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu về sóng não và cách chúng ta có thể sử dụng chúng để hiểu về não bộ và hành vi.
Hans Berger đã đặt ra thuật ngữ điện não đồ vào năm 1929, khi ông mô tả sự thay đổi trong tiềm năng điện được ghi lại bằng các cảm biến đặt trên đầu của một người. Ông đã xác định hai loại sóng não, mà ông gọi là sóng alpha và sóng beta chỉ đơn giản vì thứ tự mà ông ghi lại chúng. Những sóng như vậy đã được ghi lại ở các động vật có vú khác nhưng Berger đã mô tả chúng ở con người lần đầu tiên!
Kể từ đó, phương pháp điện não đồ đã trở thành một công cụ chính trong lĩnh vực thần kinh học và đã giúp nâng cao hiểu biết của chúng ta về sóng não (mà các nhà nghiên cứu gọi là dao động thần kinh) và đã giúp định hình các trạng thái trong não như mệt mỏi và tỉnh táo.
Trong hướng dẫn ngắn này, chúng ta sẽ đề cập đến những điều sau:
Dao động thần kinh là gì?
Chúng ta có thể đo lường dao động thần kinh như thế nào?
Chúng ta có thể làm gì với dao động thần kinh?
Ứng dụng thực tiễn sử dụng các thiết bị và phần mềm của Emotiv.
2. EEG là gì?
Điện não đồ (EEG) là một phương pháp không xâm lấn và thụ động để đo lường hoạt động điện của não bộ. Các điện cực/cảm biến/kênh được đặt trên da đầu để ghi lại hoạt động điện được sinh ra bởi các quần thể tế bào não, gọi là neuron.
Hình 1 – Các neuron sản xuất hoạt động điện mà có thể được phát hiện bằng thiết bị EEG [Siuly, et al. (2016)].
2.1. Các hệ thống EEG
Có nhiều thiết bị EEG trên thị trường có thể được sử dụng để ghi lại một điện não đồ. Các thiết bị EEG có thể có:
Một cảm biến hoặc lên tới 256 điện cực – Nhiều điện cực hơn sẽ mang lại độ phân giải không gian cao hơn của thông tin trên da đầu.
Điện cực ướt hoặc khô – Điện cực ướt sử dụng gel điện phân hoặc dung dịch muối để cải thiện khả năng dẫn điện giữa da đầu và cảm biến. Điện cực khô có thể là kim loại hoặc polymer dẫn điện cần tiếp xúc trực tiếp với da đầu.
Điện cực chủ động hoặc thụ động – Hệ thống điện cực thụ động đơn giản chỉ dẫn tín hiệu đến thiết bị nơi tín hiệu được khuếch đại. Hệ thống điện cực chủ động khuếch đại tín hiệu tại mỗi điện cực trước khi đến thiết bị để khuếch đại. Điều này giảm tiếng ồn điện môi trường trong tín hiệu.
Các thiết bị có dây hoặc không dây truyền dữ liệu qua Bluetooth.
Hình 2 – Một hệ thống EEG không dây, mật độ thấp.
Hình 3 – Một hệ thống EEG điện cực mật độ cao có dây.
2.2. Khi nào nên sử dụng EEG?
Mỗi phương pháp hình ảnh não có thể giúp trả lời các câu hỏi nghiên cứu khác nhau.
Điểm mạnh lớn nhất của EEG là nó có thể đo lường hoạt động thần kinh trong khoảng thời gian mili giây, có thể đo lường các quá trình tiền nhận thức.
Hình 4 – Độ phân giải không gian so với độ phân giải thời gian của các công cụ hình ảnh não khác nhau.
Nó phù hợp nhất cho các câu hỏi như "phần nào của video mà người tham gia chú ý nhất?"
EEG ghi lại hoạt động chủ yếu từ các lớp ngoài của não (tức là có độ phân giải không gian thấp). Với một cảm biến đơn, thật không thể xác định nguồn gốc của hoạt động. Ghi lại với một số lượng kênh lớn có thể cho phép tái tạo toán học nguồn gốc nhưng vẫn bị giới hạn trong việc xác định các nguồn sâu hơn. Hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) phù hợp hơn để trả lời các câu hỏi như "Phần nào của não có liên quan đến những thay đổi trong sự chú ý?"
2.3. Cảm biến đến EEG thô?
Khi một thiết bị EEG được lắp vào đầu, hoạt động não được đo lường tại một cảm biến đơn dưới dạng sự khác biệt về biên độ giữa cảm biến đó và một cảm biến tham chiếu. Trong hầu hết các hệ thống EEG, điều này được gọi là điện cực cảm giác chế độ chung (CMS). Một cảm biến bổ sung, chân phải được dẫn (DRL), giúp giảm bất kỳ sự can thiệp nào tại CMS.
Hình 5 – Sơ đồ khối đơn giản của truyền tín hiệu EEG.
Trong các hệ thống có cả điện cực chủ động và thụ động, tín hiệu sau đó được khuếch đại và lọc tần số thấp. Lọc tần số thấp là một bước sẽ loại bỏ bất kỳ can thiệp điện nào từ môi trường trong tín hiệu của bạn, ví dụ như dòng điện chính.
Các bước này diễn ra trong phần cứng trước khi tín hiệu EEG thô có thể được hiển thị trên màn hình máy tính của bạn.
2.4. Một số thuật ngữ cơ bản
Quy ước đặt tên tiêu chuẩn 10-20
Các cảm biến bên trái thường có số lẻ và các cảm biến bên phải thường có số chẵn.
Ghi chú 1: đây chỉ là các quy ước đặt tên và vị trí của cảm biến EEG không phải là chỉ báo về nguồn gốc của hoạt động.
Ghi chú 2: các bước bổ sung như tái tạo toán học nguồn gốc cần được thực hiện để xác định nguồn gốc của hoạt động tại một kênh đơn.
3. Dao động thần kinh là gì?
Sóng não, thường được gọi là dao động thần kinh, là các mẫu nhịp nhàng do một hoặc cụm các neuron tạo ra.
Vẫn chưa rõ lý do tại sao não bộ sản xuất những loại dao động khác nhau này, mặc dù có nhiều lý thuyết. Các nhà nghiên cứu sử dụng các nhiệm vụ khác nhau để mô tả các hoạt động dao động này và nhằm hiểu những bí ẩn của não bộ bằng cách sử dụng những mẫu nhịp nhàng này.
3.1. Một số thuộc tính của dao động
Hình này cho thấy một phép đo của một tín hiệu điện thường xuyên:
Hình 6 – Độ phân giải không gian so với độ phân giải thời gian của các công cụ hình ảnh não khác nhau.
Ở bên trái (trục y) chúng ta có thể vẽ biên độ của phép ghi điện và trên trục ngang (trục x) là thời gian. Biên độ của tín hiệu sẽ thay đổi về độ lớn theo cách thường xuyên xung quanh một điểm trung tâm. Một chu kỳ cũng được gọi là một dao động.
Số chu kỳ mỗi giây được gọi là tần số của sóng và đơn vị là Hertz (Hz). Vậy 1 chu kỳ mỗi giây = 1 Hz. Biên độ thường được đo bằng microvolt (µV).
Trong não, chúng ta thấy các sóng có tần số dao động từ 0.2 Hz (sóng rất chậm) đến 80 Hz hoặc hơn (sóng rất nhanh). Hoạt động có tần số cao lên tới 500 Hz liên quan đến co giật cũng có thể được ghi lại trong não.
Các loại dao động não khác nhau được phân loại dựa trên tần số của chúng. Các loại này được gọi là các băng tần tần số và có thể liên quan đến các trạng thái não khác nhau:
Hình 7 – Sóng não trong EEG điển hình.
3.2. Tại sao các băng tần tần số khác nhau lại quan trọng?
Xác định các mẫu não bình thường và bất thường
Các dao động thần kinh rất quan trọng để phát hiện co giật và chuẩn đoán động kinh trong thần kinh học.Giao diện máy tính não (BCI)
Số lượng sóng beta, gamma và mu thường được sử dụng để huấn luyện các thiết bị từ xa (ví dụ: điều khiển xe lăn bằng suy nghĩ).Phản hồi thần kinh
Đây là một hình thức huấn luyện não, nơi bạn có thể nhìn thấy sóng não của mình (ví dụ: dao động gamma) và tham gia vào các nhiệm vụ nhận thức để cải thiện số lượng dao động gamma trong não của bạn.Tiếp thị thần kinh
Các băng tần tần số alpha và beta có thể được sử dụng để xác định phần nào của một quảng cáo là hấp dẫn hơn hoặc kém hơn.
3.3. Các loại phân tích dữ liệu EEG
Thông thường các nhà nghiên cứu thực hiện phân tích ở cả miền thời gian hoặc miền tần số.
Phân tích miền thời gian
Thông thường đo lường biên độ điện áp tại các thời điểm quan tâm sau khi xuất hiện của một kích thích. Những điều này được gọi là các tiềm năng liên quan đến sự kiện (ERPs).
Phân tích miền tần số
Thông thường đo lường số lượng dao động thần kinh trong các băng tần tần số khác nhau trong một khoảng thời gian xác định hoặc liên quan đến sự xuất hiện của một sự kiện.
Tiếp theo, chúng tôi cung cấp một cái nhìn tổng quan về phân tích miền tần số.
3.4. Xử lý
Sau khi bạn thực hiện một ghi âm EEG, bạn thường làm sạch dữ liệu trước khi hiểu ý nghĩa của các dao động.
Lọc
Một kỹ thuật để loại bỏ tiếng ồn môi trường tần số cao và thấp trong dữ liệu.Loại bỏ hiện tượng giả
Chuyển động vật lý, nháy mắt đều có thể gây ra hiện tượng giả lớn (> 50 µV đỉnh trong EEG). Những điều này có thể được loại bỏ để chúng không ảnh hưởng đến kết quả của chúng ta. Một số nhà nghiên cứu sử dụng các phương pháp tinh vi để khắc phục những hiện tượng giả này nhằm bảo tồn dữ liệu.
Sau khi dữ liệu đã được xử lý, tín hiệu bây giờ có thể được chuyển đổi sang miền tần số để chúng tôi có thể định lượng số lượng từng loại sóng não.
Hình 8 – Hiện tượng giả nháy mắt trong EEG thô.
3.5. Biến đổi Fourier nhanh (FFT)
Một biến đổi Fourier là sự chuyển đổi toán học của tín hiệu EEG từ 'miền thời gian' (hình A) sang 'miền tần số' (hình B).
Trong miền tần số, chúng tôi có thể định lượng lượng dao động kiểu nào đó có trong bản ghi của chúng tôi. Điều này thường là 'công suất' của băng tần tần số và có thể được hiển thị một phổ công suất (Hình B).
Hình 9A – EEG thô trong miền thời gian.
Hình 9B – Phổ công suất sau FFT (miền tần số).
3.6. Công suất băng tần
Công suất của một băng tần tần số (ví dụ: băng alpha) thu được từ một biến đổi Fourier cho chúng ta biết có bao nhiêu của mỗi băng tần tần số. Các đơn vị công suất băng tần thường là µV2/Hz. Thường thì, biên độ hoặc phổ công suất từ một FFT được hiển thị trong đơn vị logarit decibel (dB). Decibel là một đơn vị tỉ lệ giữa một công suất đo (P) và một công suất tham chiếu (Pr) như sau:
Một khi đơn vị đo này được thu được cho các sự kiện quan tâm, công suất băng tần có thể được so sánh để hiểu các hiệu ứng thí nghiệm lên sóng não.
4. Từ lý thuyết đến thực hành
Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét hiệu ứng ức chế alpha.
Đây là một hiện tượng lần đầu tiên được báo cáo bởi Hans Berger, trong đó chúng ta thấy sự giảm đáng kể trong lượng dao động alpha (công suất alpha) khi mắt của ai đó mở so với khi chúng đóng.
Hình 10 – Sự tăng cường dao động alpha có thể được thấy khi mắt mở.
Trước tiên, sử dụng EmotivPRO Builder chúng tôi đã xây dựng một thí nghiệm đơn giản. Trong thí nghiệm này, một người tham gia chỉ được yêu cầu giữ mắt mở trong 2 phút trong khi tập trung vào màn hình, và sau đó đóng lại trong 2 phút. Họ sẽ nghe một tiếng chuông sau 2 phút để báo hiệu mở mắt của họ.
Bạn có thể theo dõi video dưới đây để tạo thí nghiệm ức chế alpha của riêng bạn hoặc bạn có thể chạy thí nghiệm của chúng tôi từ liên kết đây:
4.1. Lắp thiết bị và chất lượng EEG
Tìm hiểu thêm về cách cổng EQ của chúng tôi hoạt động tại đây. Tìm thêm thông tin về lắp thiết bị cụ thể với tai nghe của bạn ở đây:
Loại EPOC
Loại Insight
4.2. Xử lý và biến đổi dữ liệu EEG
Bây giờ bạn đã có dữ liệu của mình, bạn có thể biến đổi nó sang miền tần số bằng cách sử dụng Emotiv Analyzer. Theo dõi các bước trong video.
4.3. Giải thích dữ liệu
Khi Analyzer hoàn tất, tải xuống tập tin zip. Đối với mỗi bản ghi, bạn sẽ có một tập tin csv với công suất băng và một tập tin hình ảnh mà bạn có thể sử dụng để thực hiện phân tích thống kê của riêng bạn.
Hình 11 – Công suất băng.
Trong đầu ra của chúng tôi, chúng ta có thể thấy sự gia tăng công suất Alpha khi mắt nhắm lại (màu cam) so với khi mở (màu xanh).
Đây là kết thúc của hướng dẫn của chúng tôi! Bạn bây giờ đã được trang bị những kiến thức cơ bản 🙂
Bạn có thể tìm thấy một số liên kết để đọc nâng cao hơn trong phần tài liệu.
5. Tài nguyên
ĐỌC NÂNG CAO
Donoghue et al. 2022 Các cân nhắc phương pháp cho việc nghiên cứu dao động thần kinh
THUẬT NGỮ EEG
Kane et al. 2017 (tại đây)
MÃ NGUỒN MỞ
Nếu bạn cảm thấy thoải mái với mã python, chúng tôi đã cung cấp các script python mà bạn có thể sử dụng để thu được giá trị công suất alpha, được gán theo các phần mắt mở và mắt nhắm. Tìm mã và các tập tin dữ liệu ức chế Alpha mẫu ở đây: https://osf.io/9bvgh/
CÁC HƯỚNG DẪN CỦA EMOTIV
Hướng dẫn EmotivPRO Builder
Hướng dẫn EmotivPRO
Hướng dẫn EmotivPRO Analyzer
7. Tài liệu tham khảo
Donoghue, T., Schaworonkow, N. và Voytek, B., 2022. Các cân nhắc phương pháp cho việc nghiên cứu dao động thần kinh. Tạp chí thần kinh học châu Âu, 55(11-12), trang 3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361
Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. và van Putten, M.J., 2017. Một danh sách thuật ngữ đã được sửa đổi của các thuật ngữ thường được các bác sĩ điện não lâm sàng sử dụng và đề xuất cập nhật cho định dạng báo cáo các phát hiện EEG. Sửa đổi 2017. Thực hành điện sinh lý lâm sàng, 2, trang 170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Điện não đồ (EEG) và Bối cảnh của nó. Trong: Phân tích và phân loại dấu hiệu EEG. Khoa học thông tin y tế. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.