機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 為您帶來什麼收穫

我們已進入「大數據」時代，科學的進步和發現機會不再受限於數據儲存和共享能力。相反地，技術與科學的創新更多是受限於我們能迅速且有效地使用這些充沛可用數據的能力。從這個意義上說，日益強大和複雜的 AI 建模系統證明，即使是最複雜的數據集，也可以利用即時數據處理能力提煉成複雜的演算法。

神經科學與 AI

這些演算法和模型對於希望理解並能更好地應對人類心理過程的神經科學家和研究人員來說，已被證明特別有用。

其應用是無止境的。可用性從透過臉部辨識技術提供更好的行銷和用戶體驗，延伸到提高個人在處理其認知工作量時的效率。

特別是，腦電圖和腦部研究公司 Emotiv 透過降低進行大腦研究的成本，同時提高數據收集和分析的效率，證明了 ML 和 DL 的力量。反過來，這極大地增強了腦電圖對個人、教育和学术界，以及探索消費者研究等應用案例的企業的實用性。

人工智慧、機器學習與深度學習

緩慢但確實地，AI 正在融入前幾代人無法想像的應用中，降低了研究的成本門檻，並為明天的技術創新鋪平了更快的道路。

這一點在腦電圖 (EEG) 技術領域尤為明顯。透過整合先進的 ML 和 DL 建模，神經科學家正在釋放幾個領域的巨大潛力，特別是 BCI 系統和情緒辨識。

為了理解 AI 模型在理解腦電圖數據方面的現狀，必須在概念上將幾個元素區分開來。雖然「人工智慧」、「機器學習」和「深度學習」等術語經常交替使用，但有一些重要的細微差別將它們區分開來。

人工智慧

當富有創意的人們首次意識到機器有一天可以被教導像 人類一樣思考 時，「人工智慧」這個詞就誕生了。AI 涵蓋了多個子領域，包括機器學習和深度學習。

機器學習

機器學習是 AI 的一個子領域或分支，利用數據庫進行訓練 以開發複雜的演算法。這些演算法隨後可用於對新數據或樣本數據進行精確預測，開發高精度的數據分類系統，並在此過程中幫助發現科學家在不使用這些機器的情況下無法實用的模式和洞察。

深度學習

深度學習透過將學習和訓練過程中的 更多方面自動化，使機器學習更進一步。深度學習演算法可以解碼非結構化數據集（例如文本或圖像），從而需要更少的人工干預。由於這個原因，深度學習被描述為「可擴展的機器學習」。

腦電圖的歷史局限與挑戰：對 AI 的需求

人類大腦大約包含 1000 億個神經元。要充分理解這些神經元及其各自突觸連接之間的複雜關係，需要能夠從整體上查看海量的大腦數據。幾十年來，從腦電圖數據中分離出神經電路元級別模式的能力，一直代表著腦電圖讀數實用性的主要限制步驟。

腦電圖技術本身並不昂貴。第一批腦電圖腦電波記錄是在 1800 年代後期生成的，收集腦電圖讀數的過程是非侵入性的，且相對並不複雜。

然而，腦電圖數據收集和分析固有的成本主要歸因於手動挑選出腦電圖所捕獲的外來偽影的人力勞動，其信雜比較低。腦電圖數據非常複雜，具有非線性和非平穩特性。它還具有因人而異的獨特性因素。

研究人員被迫手動預處理大量數據，以消除不必要的雜訊並解釋所有不同的變數。因此，在相當長的一段時間內，將腦電圖用於情緒辨識等更複雜的任務是不切實際且不可行的。儘管如此，研究人員依然在進行嘗試。

為了簡化腦電圖大腦數據的收集和分析，並降低研究人員的成本效益門檻，神經科學家開發了一個腦電圖分類處理管道來分解他們的步驟，改進各自的策略和技術，並推廣腦電圖的應用。

一般的 5 步腦電圖分類管道

1. 數據預處理。

2. 初始化分類程序。

3. 細分分類器的數據集。

4. 預測新數據的類別。

5. 評估測試數據集的分類模型。

雖然腦電圖目前仍是捕獲大腦活動最符合成本效益且資訊最豐富的方法之一，但腦電圖數據的實用性仍然受到科學家記錄大腦數據以及有效處理這些腦電圖記錄的可靠程度的限制。

腦電圖的未來：AI 與大數據能力的興起

「大數據」一詞是指現代技術使我們能夠收集和處理數據的容量、速度和多樣性的不斷增長。大數據正在極大地改變神經科學領域。簡單來說，我們現在比以往任何時候都更有能力利用我們收集到的海量數據。

分類任務，尤其是涉及檢測情緒狀態的任務，正越來越多地由二元和多標籤分類過程來處理。監督式 ML 演算法利用訓練數據進行學習，開發模型和習得參數，然後將它們應用於新數據，以便為每個數據集分配其各自的類別標籤。這個過程消除了人類花費時間做出重複、耗時決策的需求。

人們很容易在聽到「人工智慧」或「機器學習」等術語時，聯想到流行文化作品（例如 1984 年的電影《魔鬼終結者》(The Terminator)）中所願景的未來世界。您可能會認為這些技術過於複雜，難以被理解，或者在構成您日常生活的無處不在的任務中毫無價值。

不要落入那個陷阱

AI 並沒有像最初在票房大片或著名的科幻經典（如艾薩克·艾西莫夫 1950 年的小說 《我，機器人》(I, Robot)）中所闡述的那樣複雜。即使是 AI 學習领域以外的個人，也可以理解當前的 AI 建模並在自己的研究中使用現有的模型。

腦電圖研究文獻中的即時 ML 和 DL 應用

近年來，使用 ML 和 DL 演算法來理解大腦數據的研究已大幅增加，2021 年發表的一篇 系統性綜述 證實了這一點，該綜述確定了旨在開發和改進腦電圖處理演算法的同行評審研究。該綜述涵蓋的文章中約有 63% 是在過去三年內發表的，這表明這些模型在未來 BCI 系統和情緒辨識 (ER) 研究中的應用預計將會增長。

在 Lukas Geimen 發表的文章《基於機器學習的腦電圖病理診斷》(Machine-learning-based diagnostics of EEG pathology) 中，他和他的團隊調查了 ML 方法及其自動化臨床腦電圖分析的能力。透過將自動化腦電圖模型分為基於特徵或端到端的方法，他們「應用了所提出的基於特徵的框架和深度神經網路——一種針對腦電圖優化的顳葉卷積網路 (TCN)」。他們發現這兩種方法的準確性出奇地接近，範圍落在 81% 到 86% 之間。結果表明，所提出的基於特徵的解碼框架與深度神經網路具有相似的準確性。

Yannick Roy 等人在《神經工程學報》(Journal of Neuroengineering) 上發表的文章探討了其團隊如何對 2010 年 1 月至 2018 年 7 月期間發表的 154 篇將 DL 應用於腦電圖的論文進行綜述。這些論文涵蓋了「不同的應用領域，例如癲癇、睡眠、腦機介面，以及認知和情感監測」。他們發現所使用的腦電圖數據量在時間跨度上從幾分鐘到幾個小時不等。然而，在深度學習模型訓練期間見到的樣本數量從幾十個到幾百萬個不等。在所有這些數據中，他們發現，在所有使用這兩種方法的研究中，深度學習方法比傳統基線更準確。

視覺化和分析表明，這兩種方法都使用了相似的數據特徵，例如顳葉電極位置的 delta 和 theta 頻段功率。Yannick Roy 等人指出，由於臨床標籤在評分者間信度上的不完美一致性，當前二元腦電圖病理學解碼器的準確性可能會飽和接近 90%，且此類解碼器在臨床上已經很有用，例如在臨床腦電圖專家稀缺的地區。他們提出已將該基於特徵的框架作為開源提供，為腦電圖機器學習研究提供了新工具。

DL 在發表物數量上呈現指數級增長，反映出科學界對這種類型的處理方式興趣日益濃厚。

Emotiv 大腦數據和腦電圖設備有何獨特之處？

ML 和 DL 模型正在為腦電圖技術帶來突破性的進展。當談到市場上最具競爭力的、新一代的腦電圖設備時，沒有哪家公司比 Emotiv 更加突破界限。

Emotiv 是一間生物資訊公司，也是透過使用腦電圖賦能神經科學界的先驅。Emotiv 的創新屬於 BCI（也稱為「心靈機器介面」、「直接神經介面」和「腦機介面」）的範疇。十多年來，這些技術一直被用於追蹤認知表現、監測情緒，並透過機器學習和受訓的心智指令來控制虛擬和實體對象。

Emotiv 腦電圖頭戴式裝置包括 Emotiv EPOC FLEX (32 通道 EEG)、Emotiv INSIGHT 2.0 (5 通道 EEG) 以及 Epoc X (14 通道 EEG)。其獨特的演算法可檢測：

• 挫折感

• 興趣

• 放鬆

• 興奮

• 參與度

• 壓力

• 專注力

Emotiv 正在推動比腦電圖頭戴式裝置更先進的技術。他們協助培育了一個工具和功能的生態系統，可供學術界、網頁開發人員，甚至是沒有神經科學背景的探索個人所利用。

EmotivLABS

EmotivLABS 協助將個人用戶與研究人員聚集在一起，為群眾外包 Emotiv 大腦數據提供機會。

Emotiv Cortex

藉由 Emotiv Cortex，研究人員可以開發自訂應用程式，為用戶提供利用即時大腦數據創建個人化體驗和激活工具。

EmotivPRO

研究人員和機構可以將他們的 Emotiv 設備與 EmotivPRO 配對，這有助於建構、發布、獲取和分析腦電圖數據。

EmotivPRO 提供了使用 Emotiv 內部基於雲端的分析儀對後處理數據進行整合分析的功能，解除了研究人員匯出其記錄的需求。

由於處理工作是在 Emotiv 的雲端伺服器上完成的，這降低了對您系統的要求，並讓您能夠節省資源。藉由這種 AI 和 ML 腦電圖技術，您不僅能更好地節省資源，還能從複雜、即時的數據分析中受益。利用雲端技術的實用性，將數天的工作縮短至幾分鐘，並完成耗時的任務，從而在您的研究中取得更多成果。

藉由其腦電圖頭戴式裝置和應用程式，Emotiv 賦予了個人解鎖大腦內部運作並加速全球大腦研究的能力，從而進一步實現了該公司的使命。

研究機構正在發現 Emotiv 低成本、遠端的腦電圖技術。同樣地，對於在公司和企業中探索消費者研究和消費者創新應用案例的神經科學研究人員來說，他們也正在發現 Emotiv 腦電圖頭戴式裝置和應用程式在幾項關鍵業務應用中的實用性。

想了解更多關於 Emotiv 的資訊嗎？點擊此處訪問官方網站或索取示範。