YẾU TỐ KHÁC BIỆT
EEG không dây. Đo lường não bộ trong thế giới thực.
Từ Tín hiệu đến Insight.
Nền tảng khoa học của Emotiv hỗ trợ nghiên cứu khoa học thần kinh, phát triển giao diện não-máy tính, phân tích hiệu suất nhận thức, phần mềm thích ứng và các ứng dụng thế hệ tiếp theo có khả năng nhận biết não bộ.
EEG đo lường gì
Emotiv kết hợp EEG không xâm lấn, xử lý tín hiệu, học máy và phần mềm sẵn sàng cho nhà phát triển để chuyển hoạt động não thành insight có thể sử dụng được. Nền tảng khoa học này hỗ trợ nghiên cứu khoa học thần kinh, phát triển giao diện não-máy tính, phân tích hiệu suất nhận thức, phần mềm thích ứng và các ứng dụng nhận biết não bộ thế hệ tiếp theo.
Vì sao thiết kế đo lường não bộ quan trọng
Giá trị của EEG không chỉ phụ thuộc vào chất lượng tín hiệu. Nó còn phụ thuộc vào cách đo hoạt động não, vị trí thu nhận tín hiệu và liệu kiểu dáng có phù hợp với bối cảnh sử dụng hay không.
Một số ứng dụng được hưởng lợi từ phạm vi bao phủ không gian rộng hơn trên nhiều vùng não. Những ứng dụng khác phụ thuộc vào sự thoải mái, tốc độ và khả năng thu thập dữ liệu não trong các bối cảnh tự nhiên với mức độ cản trở tối thiểu. Các trường hợp sử dụng khác nhau đòi hỏi những đánh đổi khác nhau giữa độ bao phủ, tính đeo được, tính dễ sử dụng, thời gian thiết lập và sự phù hợp với thực tế.
Độ phân giải không gian - Cảm biến toàn não
Bộ não là một hệ thống vô cùng phức tạp. Vỏ não trán, vùng mà hầu hết suy nghĩ có ý thức và các quyết định của bạn được hình thành, chỉ thực hiện chưa đến một phần mười tổng hoạt động của não bộ.
Việc lập kế hoạch, mô hình hóa môi trường xung quanh bạn, diễn giải các đầu vào cảm giác cho đến và bao gồm cả nhận thức của bạn về thực tại, quá trình xử lý và lưu trữ ký ức, cùng các động lực cơ bản của tâm trạng và cảm xúc của bạn diễn ra ở nhiều vùng chức năng phân bố khắp não, bao gồm vỏ não thị giác ở phía sau, vỏ não thái dương ở hai bên, vỏ não đỉnh phía sau đỉnh đầu và hệ viền nằm sâu bên trong não. Hệ viền kiểm soát các tâm trạng và cảm xúc cơ bản của bạn, phản ứng chiến đấu/bỏ chạy của bạn và quá trình mã hóa ký ức dài hạn sâu hơn, cũng như kiểm soát các chức năng cơ thể cơ bản như hô hấp và nhịp tim.
Hầu hết các chức năng sâu hơn này tương tác chặt chẽ với các phần khác nhau của vỏ não (lớp ngoài có thể được tiếp cận bằng các phép đo EEG), tuy nhiên sự tương tác này khá phức tạp và phân tán. Để lập bản đồ chính xác hoạt động thực sự của não bộ, việc đo tín hiệu từ nhiều cấu trúc vỏ não khác nhau nằm khắp bề mặt não là rất quan trọng. Không thể lập bản đồ các tín hiệu này chỉ từ các vùng trán và thái dương. Việc xác định đầy đủ trạng thái tinh thần của người dùng sẽ chỉ được ước lượng rất kém nếu không xem xét thêm các tín hiệu từ phía sau não.
Với độ phủ và cấu hình điện cực phù hợp, có thể tái dựng một mô hình nguồn của tất cả các vùng não quan trọng và quan sát sự tương tác giữa chúng. Các hệ thống thay thế thiếu những tín hiệu then chốt này sẽ chỉ kể chưa tới một nửa câu chuyện. Nhìn chung, chúng bị giới hạn trong việc xác định mức độ ý thức, lượng và cường độ xử lý, và (trong một số trường hợp) sự mất cân bằng bán cầu trái/phải trong các tín hiệu vùng trán. Dù những điều này hữu ích trong một số bối cảnh, chúng cung cấp một góc nhìn rất hạn chế và thiếu chính xác về trạng thái tinh thần của người dùng.
Từ EEG cấp độ nghiên cứu đến cảm biến não bộ hằng ngày
Cách tiếp cận của Emotiv trải rộng trên nhiều dạng thiết bị EEG đeo được, từ các hệ thống nghiên cứu cao cấp đến thiết bị đeo não thân thiện với người tiêu dùng.
Phạm vi này rất quan trọng vì các mục tiêu đo lường khác nhau đòi hỏi những yêu cầu khác nhau. Các hệ thống đa kênh có thể cung cấp phạm vi bao phủ não rộng hơn và góc nhìn chi tiết hơn về hoạt động thần kinh phân tán. Các thiết kế thiết bị đeo nhẹ hơn có thể giảm trở ngại, mở rộng thời điểm và địa điểm thu thập dữ liệu, đồng thời giúp việc đo lường não không xâm lấn trở nên thiết thực hơn trong môi trường hằng ngày.
Thay vì buộc phải lựa chọn giữa độ chuyên sâu nghiên cứu và tính tiện dụng hằng ngày, Emotiv hỗ trợ cả hai trong cùng một hệ sinh thái công nghệ.
Được hỗ trợ bởi Khoa học
Công nghệ Emotiv đã được sử dụng trong một khối lượng lớn và ngày càng tăng các nghiên cứu khoa học và ứng dụng. Các hệ thống của chúng tôi hỗ trợ công việc trong lĩnh vực khoa học thần kinh, tương tác người-máy tính, hiệu suất nhận thức, khả năng tiếp cận và phát triển giao diện não-máy tính.
Các nghiên cứu thẩm định độc lập đã giúp chứng minh rằng các hệ thống Emotiv có thể hỗ trợ công việc EEG và ERP đạt chất lượng nghiên cứu. Một thẩm định trước đó về EPOC cho thấy thiết bị này có thể được dùng để ghi nhận các đỉnh ERP thính giác muộn và các thành phần sai lệch âm tính ở trẻ em, với kết quả tương đương một hệ thống nghiên cứu trong nghiên cứu đó. Một nghiên cứu thẩm định sau đó cho thấy EPOC Flex saline thu thập dữ liệu tương tự một hệ thống EEG cấp độ nghiên cứu và có thể đo các ERP thính giác và thị giác đáng tin cậy, ghi nhận các đặc trưng SSVEP và phát hiện các thay đổi trong dao động alpha.
Các liên kết hỗ trợ được đề xuất
Quy trình xử lý tín hiệu Emotiv
Việc chuyển EEG thành các đầu ra có thể sử dụng đòi hỏi nhiều hơn chỉ riêng cảm biến. Emotiv kết hợp thu thập tín hiệu với xử lý theo thời gian thực, xử lý nhiễu, học máy và các lớp phần mềm giúp chuyển EEG thô thành các đầu ra có thể được sử dụng trong các thí nghiệm, ứng dụng và hệ thống tương tác.
Ở trung tâm của quy trình làm việc này là Cortex, đóng vai trò như một lớp chuyển đổi giữa dữ liệu não thô và phần diễn giải thực tiễn. Các tín hiệu được xử lý, làm sạch và sắp xếp để có thể được sử dụng hiệu quả hơn trong cả môi trường nghiên cứu và ứng dụng.
EmotivPRO mở rộng quy trình làm việc này sang ghi dữ liệu, trực quan hóa và phân tích, với hỗ trợ thu EEG thô, dấu sự kiện, tùy chọn xuất dữ liệu và truyền phát thời gian thực qua LSL. Nó cũng kết nối với các quy trình nghiên cứu rộng hơn thông qua tích hợp với các công cụ như MATLAB, PsychoPy và EEGLAB, đồng thời hỗ trợ các quy trình EEG tương thích bao gồm X-trodes.
Giao diện não-máy tính với Emotiv
Giao diện não-máy tính chuyển đổi các mẫu hoạt động thần kinh thành các lệnh, cho phép mọi người tương tác với phần mềm hoặc thiết bị bằng tín hiệu não.
Emotiv hỗ trợ điều này thông qua cảm biến EEG, máy học, các mô hình tương tác đã được huấn luyện, và quyền truy cập cho nhà phát triển thông qua các API và SDK Cortex. Điều này mang đến cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển một cách thực tiễn để xây dựng các ứng dụng phản hồi với lệnh tinh thần, trạng thái nhận thức, và các đầu vào liên quan trên các công cụ trợ năng, phương tiện tương tác, giao diện thử nghiệm, và nghiên cứu BCI ứng dụng.
Thiết bị đeo, AI và tương lai của công nghệ cảm biến não bộ
Khi công nghệ thần kinh không xâm lấn trở nên dễ đeo hơn và ít gây vướng víu hơn, cơ hội đo lường hoạt động não bộ trong các bối cảnh hằng ngày tiếp tục mở rộng.
Các kiểu dáng nhẹ hơn, ma sát thấp hơn có thể mở rộng thời điểm và địa điểm thu thập dữ liệu thần kinh. Đồng thời, những tiến bộ trong AI đang giúp có thể mô hình hóa các tín hiệu não theo những cách linh hoạt và có khả năng mở rộng hơn.
Nhìn chung, những chuyển dịch này hướng tới một tương lai mà trong đó công nghệ cảm biến não đeo được không chỉ dễ tiếp cận hơn mà còn dễ diễn giải hơn trên nhiều tác vụ, thiết bị và môi trường.
Phát triển các mô hình nền tảng EEG
Nghiên cứu của Emotiv vượt ra ngoài việc thu nhận tín hiệu và diễn giải theo thời gian thực để hướng tới thế hệ mô hình hóa EEG tiếp theo.
Điều này bao gồm các công trình về học tự giám sát, học biểu diễn EEG và các phương pháp mô hình nền tảng được thiết kế nhằm cải thiện cách các tín hiệu thần kinh được mô hình hóa, khái quát hóa và thích nghi trên nhiều thiết bị và trường hợp sử dụng.
Các công trình được công bố gần đây bao gồm EEG2Rep: Tăng cường biểu diễn EEG tự giám sát thông qua đầu vào che mặt nạ giàu thông tin, được chấp nhận trình bày tại KDD 2024; SpellerSSL: Học tự giám sát với tổng hợp P300 cho các BCI đánh vần; và EEG-X: Mô hình nền tảng không phụ thuộc thiết bị và vững vàng trước nhiễu cho EEG. Nhìn chung, những nỗ lực này phản ánh một xu hướng rộng hơn hướng tới các biểu diễn EEG có tính chuyển giao cao hơn và các mô hình vững chắc hơn cho dữ liệu thần kinh trong thế giới thực.
Các liên kết nghiên cứu được đề xuất
Nâng cao biểu diễn EEG tự giám sát thông qua các đầu vào được che mang tính thông tin
Học tự giám sát với tổng hợp P300 cho các BCIs đánh vần
Mô hình nền tảng không phụ thuộc thiết bị và chống nhiễu mạnh cho EEG
Được xây dựng cho Nghiên cứu và Phát triển Ứng dụng
Công nghệ Emotiv được thiết kế để hỗ trợ cả nghiên cứu có kiểm soát và phát triển ứng dụng, từ việc thu nhận tín hiệu thô và các nghiên cứu được đánh dấu sự kiện đến phát hiện theo thời gian thực và tích hợp phần mềm.
Điều này khiến nền tảng trở nên hữu ích trong các lĩnh vực khoa học thần kinh, tương tác người-máy tính, hiệu suất nhận thức, BCI ứng dụng, khả năng tiếp cận, nghiên cứu sản phẩm và các ứng dụng nhận biết não bộ mới nổi.