挑戰您的記憶力！在Emotiv App中玩新的N-Back遊戲
神經科學腦電圖研究中的 AI 模型現狀
Mehul Nayak
分享：
您從機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 中獲得的好處
我們已經進入“大數據”時代，科學進步和發現的機會不再受到數據存儲和共享能力的限制。相反，技術和科學創新更加受到我們是否能夠迅速且有效地利用這些豐富可用數據的能力所約束。因此，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使用實時數據處理能力提煉成複雜的算法。
神經科學和AI
這些算法和模型對希望理解和更好地應對人類心理過程的神經科學家和研究人員顯得非常有用。
應用範圍無窮無盡。應用範圍從改善營銷和用戶體驗的面部識別技術到提高個人在管理認知工作量方面的效率。
特別是，EEG和大腦研究公司Emotiv演示了ML和DL的力量，降低了進行這項大腦研究的成本，同時提高了數據收集和分析的效率。反過來，這極大地增強了EEG對個人、教育和學術界以及探索消費者研究用例等企業的效用。
人工智能、機器學習和深度學習
緩慢但確實地，AI正在逐漸應用於以前幾代人無法想像的應用中，降低了研究的成本障礙，並為未來的技術創新鋪平了更快的道路。
在EEG技術領域，這一點尤其明顯。通過整合先進的ML和DL建模，神經科學家在幾個領域打開了廣闊的可能性，特別是在大腦-計算機接口系統和情感識別方面。
為了理解AI模型在理解EEG數據方面的現狀，必須從概念上將一些元素區分開來。儘管“人工智能”、“機器學習”和“深度學習”這些術語經常互換使用，但它們之間存在重要的區別。
人工智能
當創意者首次理解到機器有一天可以像人類一樣思考時，“人工智能”這個術語誕生了。AI包括多個子領域，其中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，使用數據庫訓練來開發複雜的算法。這些算法可以用來對新數據或樣本數據進行準確的預測，開發高度精確的數據分類系統，並在此過程中幫助揭示科學家在沒有這些機器的幫助下無法實現的模式和見解。
深度學習
深度學習則將機器學習進一步提升，自動化更多學習和訓練過程的方面。深度學習算法可以解碼非結構化數據集，如文本或圖像，因此需要更少的人類干預。因此，深度學習被描述為“可擴展的機器學習”。
EEG的歷史限制和挑戰：AI的需求
人類大腦約有1000億個神經元。要全面理解這些神經元及其相應突觸連接之間的複雜關係，需要有能力整體看待大量的腦數據。幾十年來，從EEG數據中分離出神經電路的中介級模式的能力一直是限制EEG讀數實用性的主要因素。
EEG技術本身是廉價的。最早的EEG腦波記錄是在1800年代後期產生的，並且收集EEG讀數的過程是非侵入性的且相對簡單。
然而，EEG數據收集和分析的固有成本主要歸因於手動挑選EEG捕獲的額外工件的人工勞動，EEG具有低信噪比。EEG數據復雜，具有非線性和非平穩性的特徵。它還具有因人而異的獨特因素。
研究人員被迫手動預處理大量數據以去除不必要的噪音並考慮所有不同的變量。因此，在更複雜的任務中使用EEG，像情感識別一樣，對某段時間來說是不實用和不可行的。然而，研究人員還是嘗試了。
為了簡化EEG腦數據的收集和分析並降低研究人員的成本效益障礙，神經科學家們開發了一個EEG分類處理管道來分解步驟，優化相應的策略和技術，提高EEG的應用。
常見的5步EEG分類管道
數據預處理。
初始化分類程序。
拆分數據集以供分類。
預測新數據的類別。
評估分類模型的測試數據集。
儘管EEG仍然是捕獲腦活動最具成本效益和信息豐富的方法之一，但EEG數據的實用性仍然受到科學家能夠多可靠地記錄腦數據和高效處理這些EEG讀數的限制。
EEG的未來：AI和大數據能力的崛起
“大數據”這個詞指的是現代技術讓我們能夠收集和處理數據的增長的數量、速度和種類。大數據正在徹底改變神經科學的格局。簡單來說，我們現在比以往任何時候都更好地準備利用我們所收集的海量數據。
分類任務，尤其是那些涉及情感狀態檢測的任務，越來越多地通過二元和多標籤分類過程來處理。監督ML算法學習訓練數據、開發模型和已學參數，然後將它們應用於新數據以將每個數據集分配到其各自的類別標籤。這一過程消除了人類在做重複性的、耗時的決策上的需求。
聽到“人工智能”或“機器學習”之類的詞彙很容易聯想到1984年的電影《終結者》中所描繪的未來世界。您可能會認為這些技術過於複雜而難以理解，或者在日常生活中的普遍任務中並不有用。
不要落入這個陷阱
AI遠比在大熱賣的電影或經典科幻小說如艾薩克·阿西莫夫的1950年小說《機器人》中所闡述的要簡單得多。即便是不研究AI的人也能理解當前的AI建模，並在他們自己的研究中使用可用的模型。
實時ML和DL在EEG研究文獻中的應用
使用ML和DL算法來理解腦數據的應用在近年來顯著增長，正如2021年發布的一項系統綜述所證明的，此綜述識別了旨在開發和完善EEG處理算法的同行評審研究。此綜述覆蓋的文章中約有63%在過去三年發表，這表明這些模型在未來BCI系統和ER研究中的使用預計將增加。
在Lukas Geimen發表的文章“基於機器學習的EEG病理學診斷”中，他和他的團隊探討了ML方法及其自動化臨床EEG分析的能力。通過將自動化的EEG模型分類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絡的EEG優化時間卷積網絡（TCN）。”他們發現兩種方法的準確性令人驚訝地接近，範圍在81%到86%之間。結果顯示，提出的基於特徵的解碼框架具有與深度神經網絡相似的準確性。
Yannick Roy及其團隊在《神經工程期刊》中的文章討論了他和他的團隊回顧了154篇將DL應用於EEG的文章，這些文章在2010年1月至2018年7月之間發表。這些文章涵蓋了“癲癇、睡眠、大腦-計算機交互和認知及情感監測”等不同應用領域。他們發現，使用的EEG數據量在時間長度上從幾分鐘到幾小時不等。然而，深度學習模型訓練中看到的樣本數從幾十到幾百萬不等。在所有這些數據中，他們發現在使用這些研究的所有研究中，深度學習方法的準確性超過了傳統基線。
可視化和分析顯示，兩種方法使用數據的相似方面，例如，位於時間電極位置的delta和theta波段功率。Yannick Roy及其團隊論証了當前二元EEG病理解碼器的準確性可能因臨床標籤的評審之間不完美的一致而達近90%。這樣的解碼器在臨床EEG專家稀缺的地方已經具有臨床實用性。他們建議，基於特徵的框架以開源提供，為EEG機器學習研究提供了一個新工具。
DL已見指數增加的出版物，反映了科學界對這類處理日益增長的興趣。
EMOTIV腦數據和EEG設備的獨特之處？
ML和DL模型正在EEG技術中取得突破性的進展。當涉及市場上最具競爭力的新時代EEG設備時，沒有哪家公司比Emotiv更能推動邊界。
Emotiv是一家生物信息學公司，也是通過使用EEG來賦能神經科學社區的先驅。Emotiv的創新屬於BCIs的範疇，也稱為“腦機接口”、“直接神經接口”和“大腦-機器接口”。這些技術已經使用了超過十年，用於追踪認知表現、監控情緒和通過機器學習和訓練的心理指令來控制虛擬和物理對象。
Emotiv EEG頭戴設備包括Emotiv EPOC Flex（32通道EEG）、Emotiv Insight 2.0（5通道EEG）、和Epoc X（14通道EEG）。他們的獨特算法檢測：
沮喪
興趣
放鬆
興奮
投入
壓力
注意力
Emotiv不僅在推進EEG頭盔。他們還促進了一個可以被學術界、網絡開發者，甚至是對神經科學沒有背景的好奇個體使用的工具和功能的生態系統。
EmotivLABS
EmotivLABS，幫助將個別用戶與研究人員聯繫起來，促進眾包Emotiv腦數據的機會。
EMOTIV Cortex
借助EMOTIV Cortex，研究人員可以開發自定義應用程序，為用戶提供使用實時腦數據創建個性化體驗和激活的工具。
EmotivPRO
研究人員和機構可以將他們的Emotiv設備與EmotivPRO配對，這有助於構建、出版、獲取和分析EEG數據。
EmotivPRO提供了通過Emotiv的內部、基於雲的分析器對後處理數據的集成分析，消除了研究人員導出其記錄的需求。
由於處理管道是在Emotiv的雲服務器上完成，這減少了您的系統需求，允許您節省資源。通過此AI和ML的EEG技術，不僅可以更好地節省資源，還可以獲得數據的複雜實時分析。通過利用將數天的工作濃縮為幾分鐘並完成耗時任務的雲技術，您的研究可以達到更多成就。
通過其EEG頭盔和應用，Emotiv通過賦予個人解鎖心智工作原理的能力並加快全球大腦研究的進展，進一步實現了公司的使命。
研究機構正在發現Emotiv的低成本、遠程EEG技術。同樣，從事消費者研究和創新探索案例的公司和企業的神經科學研究人員正在發現Emotiv的EEG頭盔和應用在幾個商業關鍵應用中的效用。
想了解更多關於Emotiv的信息？點擊此處訪問網站或索取演示。
您從機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 中獲得的好處
我們已經進入“大數據”時代，科學進步和發現的機會不再受到數據存儲和共享能力的限制。相反，技術和科學創新更加受到我們是否能夠迅速且有效地利用這些豐富可用數據的能力所約束。因此，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使用實時數據處理能力提煉成複雜的算法。
神經科學和AI
這些算法和模型對希望理解和更好地應對人類心理過程的神經科學家和研究人員顯得非常有用。
應用範圍無窮無盡。應用範圍從改善營銷和用戶體驗的面部識別技術到提高個人在管理認知工作量方面的效率。
特別是，EEG和大腦研究公司Emotiv演示了ML和DL的力量，降低了進行這項大腦研究的成本，同時提高了數據收集和分析的效率。反過來，這極大地增強了EEG對個人、教育和學術界以及探索消費者研究用例等企業的效用。
人工智能、機器學習和深度學習
緩慢但確實地，AI正在逐漸應用於以前幾代人無法想像的應用中，降低了研究的成本障礙，並為未來的技術創新鋪平了更快的道路。
在EEG技術領域，這一點尤其明顯。通過整合先進的ML和DL建模，神經科學家在幾個領域打開了廣闊的可能性，特別是在大腦-計算機接口系統和情感識別方面。
為了理解AI模型在理解EEG數據方面的現狀，必須從概念上將一些元素區分開來。儘管“人工智能”、“機器學習”和“深度學習”這些術語經常互換使用，但它們之間存在重要的區別。
人工智能
當創意者首次理解到機器有一天可以像人類一樣思考時，“人工智能”這個術語誕生了。AI包括多個子領域，其中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，使用數據庫訓練來開發複雜的算法。這些算法可以用來對新數據或樣本數據進行準確的預測，開發高度精確的數據分類系統，並在此過程中幫助揭示科學家在沒有這些機器的幫助下無法實現的模式和見解。
深度學習
深度學習則將機器學習進一步提升，自動化更多學習和訓練過程的方面。深度學習算法可以解碼非結構化數據集，如文本或圖像，因此需要更少的人類干預。因此，深度學習被描述為“可擴展的機器學習”。
EEG的歷史限制和挑戰：AI的需求
人類大腦約有1000億個神經元。要全面理解這些神經元及其相應突觸連接之間的複雜關係，需要有能力整體看待大量的腦數據。幾十年來，從EEG數據中分離出神經電路的中介級模式的能力一直是限制EEG讀數實用性的主要因素。
EEG技術本身是廉價的。最早的EEG腦波記錄是在1800年代後期產生的，並且收集EEG讀數的過程是非侵入性的且相對簡單。
然而，EEG數據收集和分析的固有成本主要歸因於手動挑選EEG捕獲的額外工件的人工勞動，EEG具有低信噪比。EEG數據復雜，具有非線性和非平穩性的特徵。它還具有因人而異的獨特因素。
研究人員被迫手動預處理大量數據以去除不必要的噪音並考慮所有不同的變量。因此，在更複雜的任務中使用EEG，像情感識別一樣，對某段時間來說是不實用和不可行的。然而，研究人員還是嘗試了。
為了簡化EEG腦數據的收集和分析並降低研究人員的成本效益障礙，神經科學家們開發了一個EEG分類處理管道來分解步驟，優化相應的策略和技術，提高EEG的應用。
常見的5步EEG分類管道
數據預處理。
初始化分類程序。
拆分數據集以供分類。
預測新數據的類別。
評估分類模型的測試數據集。
儘管EEG仍然是捕獲腦活動最具成本效益和信息豐富的方法之一，但EEG數據的實用性仍然受到科學家能夠多可靠地記錄腦數據和高效處理這些EEG讀數的限制。
EEG的未來：AI和大數據能力的崛起
“大數據”這個詞指的是現代技術讓我們能夠收集和處理數據的增長的數量、速度和種類。大數據正在徹底改變神經科學的格局。簡單來說，我們現在比以往任何時候都更好地準備利用我們所收集的海量數據。
分類任務，尤其是那些涉及情感狀態檢測的任務，越來越多地通過二元和多標籤分類過程來處理。監督ML算法學習訓練數據、開發模型和已學參數，然後將它們應用於新數據以將每個數據集分配到其各自的類別標籤。這一過程消除了人類在做重複性的、耗時的決策上的需求。
聽到“人工智能”或“機器學習”之類的詞彙很容易聯想到1984年的電影《終結者》中所描繪的未來世界。您可能會認為這些技術過於複雜而難以理解，或者在日常生活中的普遍任務中並不有用。
不要落入這個陷阱
AI遠比在大熱賣的電影或經典科幻小說如艾薩克·阿西莫夫的1950年小說《機器人》中所闡述的要簡單得多。即便是不研究AI的人也能理解當前的AI建模，並在他們自己的研究中使用可用的模型。
實時ML和DL在EEG研究文獻中的應用
使用ML和DL算法來理解腦數據的應用在近年來顯著增長，正如2021年發布的一項系統綜述所證明的，此綜述識別了旨在開發和完善EEG處理算法的同行評審研究。此綜述覆蓋的文章中約有63%在過去三年發表，這表明這些模型在未來BCI系統和ER研究中的使用預計將增加。
在Lukas Geimen發表的文章“基於機器學習的EEG病理學診斷”中，他和他的團隊探討了ML方法及其自動化臨床EEG分析的能力。通過將自動化的EEG模型分類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絡的EEG優化時間卷積網絡（TCN）。”他們發現兩種方法的準確性令人驚訝地接近，範圍在81%到86%之間。結果顯示，提出的基於特徵的解碼框架具有與深度神經網絡相似的準確性。
Yannick Roy及其團隊在《神經工程期刊》中的文章討論了他和他的團隊回顧了154篇將DL應用於EEG的文章，這些文章在2010年1月至2018年7月之間發表。這些文章涵蓋了“癲癇、睡眠、大腦-計算機交互和認知及情感監測”等不同應用領域。他們發現，使用的EEG數據量在時間長度上從幾分鐘到幾小時不等。然而，深度學習模型訓練中看到的樣本數從幾十到幾百萬不等。在所有這些數據中，他們發現在使用這些研究的所有研究中，深度學習方法的準確性超過了傳統基線。
可視化和分析顯示，兩種方法使用數據的相似方面，例如，位於時間電極位置的delta和theta波段功率。Yannick Roy及其團隊論証了當前二元EEG病理解碼器的準確性可能因臨床標籤的評審之間不完美的一致而達近90%。這樣的解碼器在臨床EEG專家稀缺的地方已經具有臨床實用性。他們建議，基於特徵的框架以開源提供，為EEG機器學習研究提供了一個新工具。
DL已見指數增加的出版物，反映了科學界對這類處理日益增長的興趣。
EMOTIV腦數據和EEG設備的獨特之處？
ML和DL模型正在EEG技術中取得突破性的進展。當涉及市場上最具競爭力的新時代EEG設備時，沒有哪家公司比Emotiv更能推動邊界。
Emotiv是一家生物信息學公司，也是通過使用EEG來賦能神經科學社區的先驅。Emotiv的創新屬於BCIs的範疇，也稱為“腦機接口”、“直接神經接口”和“大腦-機器接口”。這些技術已經使用了超過十年，用於追踪認知表現、監控情緒和通過機器學習和訓練的心理指令來控制虛擬和物理對象。
Emotiv EEG頭戴設備包括Emotiv EPOC Flex（32通道EEG）、Emotiv Insight 2.0（5通道EEG）、和Epoc X（14通道EEG）。他們的獨特算法檢測：
沮喪
興趣
放鬆
興奮
投入
壓力
注意力
Emotiv不僅在推進EEG頭盔。他們還促進了一個可以被學術界、網絡開發者，甚至是對神經科學沒有背景的好奇個體使用的工具和功能的生態系統。
EmotivLABS
EmotivLABS，幫助將個別用戶與研究人員聯繫起來，促進眾包Emotiv腦數據的機會。
EMOTIV Cortex
借助EMOTIV Cortex，研究人員可以開發自定義應用程序，為用戶提供使用實時腦數據創建個性化體驗和激活的工具。
EmotivPRO
研究人員和機構可以將他們的Emotiv設備與EmotivPRO配對，這有助於構建、出版、獲取和分析EEG數據。
EmotivPRO提供了通過Emotiv的內部、基於雲的分析器對後處理數據的集成分析，消除了研究人員導出其記錄的需求。
由於處理管道是在Emotiv的雲服務器上完成，這減少了您的系統需求，允許您節省資源。通過此AI和ML的EEG技術，不僅可以更好地節省資源，還可以獲得數據的複雜實時分析。通過利用將數天的工作濃縮為幾分鐘並完成耗時任務的雲技術，您的研究可以達到更多成就。
通過其EEG頭盔和應用，Emotiv通過賦予個人解鎖心智工作原理的能力並加快全球大腦研究的進展，進一步實現了公司的使命。
研究機構正在發現Emotiv的低成本、遠程EEG技術。同樣，從事消費者研究和創新探索案例的公司和企業的神經科學研究人員正在發現Emotiv的EEG頭盔和應用在幾個商業關鍵應用中的效用。
想了解更多關於Emotiv的信息？點擊此處訪問網站或索取演示。
您從機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 中獲得的好處
我們已經進入“大數據”時代，科學進步和發現的機會不再受到數據存儲和共享能力的限制。相反，技術和科學創新更加受到我們是否能夠迅速且有效地利用這些豐富可用數據的能力所約束。因此，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使用實時數據處理能力提煉成複雜的算法。
神經科學和AI
這些算法和模型對希望理解和更好地應對人類心理過程的神經科學家和研究人員顯得非常有用。
應用範圍無窮無盡。應用範圍從改善營銷和用戶體驗的面部識別技術到提高個人在管理認知工作量方面的效率。
特別是，EEG和大腦研究公司Emotiv演示了ML和DL的力量，降低了進行這項大腦研究的成本，同時提高了數據收集和分析的效率。反過來，這極大地增強了EEG對個人、教育和學術界以及探索消費者研究用例等企業的效用。
人工智能、機器學習和深度學習
緩慢但確實地，AI正在逐漸應用於以前幾代人無法想像的應用中，降低了研究的成本障礙，並為未來的技術創新鋪平了更快的道路。
在EEG技術領域，這一點尤其明顯。通過整合先進的ML和DL建模，神經科學家在幾個領域打開了廣闊的可能性，特別是在大腦-計算機接口系統和情感識別方面。
為了理解AI模型在理解EEG數據方面的現狀，必須從概念上將一些元素區分開來。儘管“人工智能”、“機器學習”和“深度學習”這些術語經常互換使用，但它們之間存在重要的區別。
人工智能
當創意者首次理解到機器有一天可以像人類一樣思考時，“人工智能”這個術語誕生了。AI包括多個子領域，其中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，使用數據庫訓練來開發複雜的算法。這些算法可以用來對新數據或樣本數據進行準確的預測，開發高度精確的數據分類系統，並在此過程中幫助揭示科學家在沒有這些機器的幫助下無法實現的模式和見解。
深度學習
深度學習則將機器學習進一步提升，自動化更多學習和訓練過程的方面。深度學習算法可以解碼非結構化數據集，如文本或圖像，因此需要更少的人類干預。因此，深度學習被描述為“可擴展的機器學習”。
EEG的歷史限制和挑戰：AI的需求
人類大腦約有1000億個神經元。要全面理解這些神經元及其相應突觸連接之間的複雜關係，需要有能力整體看待大量的腦數據。幾十年來，從EEG數據中分離出神經電路的中介級模式的能力一直是限制EEG讀數實用性的主要因素。
EEG技術本身是廉價的。最早的EEG腦波記錄是在1800年代後期產生的，並且收集EEG讀數的過程是非侵入性的且相對簡單。
然而，EEG數據收集和分析的固有成本主要歸因於手動挑選EEG捕獲的額外工件的人工勞動，EEG具有低信噪比。EEG數據復雜，具有非線性和非平穩性的特徵。它還具有因人而異的獨特因素。
研究人員被迫手動預處理大量數據以去除不必要的噪音並考慮所有不同的變量。因此，在更複雜的任務中使用EEG，像情感識別一樣，對某段時間來說是不實用和不可行的。然而，研究人員還是嘗試了。
為了簡化EEG腦數據的收集和分析並降低研究人員的成本效益障礙，神經科學家們開發了一個EEG分類處理管道來分解步驟，優化相應的策略和技術，提高EEG的應用。
常見的5步EEG分類管道
數據預處理。
初始化分類程序。
拆分數據集以供分類。
預測新數據的類別。
評估分類模型的測試數據集。
儘管EEG仍然是捕獲腦活動最具成本效益和信息豐富的方法之一，但EEG數據的實用性仍然受到科學家能夠多可靠地記錄腦數據和高效處理這些EEG讀數的限制。
EEG的未來：AI和大數據能力的崛起
“大數據”這個詞指的是現代技術讓我們能夠收集和處理數據的增長的數量、速度和種類。大數據正在徹底改變神經科學的格局。簡單來說，我們現在比以往任何時候都更好地準備利用我們所收集的海量數據。
分類任務，尤其是那些涉及情感狀態檢測的任務，越來越多地通過二元和多標籤分類過程來處理。監督ML算法學習訓練數據、開發模型和已學參數，然後將它們應用於新數據以將每個數據集分配到其各自的類別標籤。這一過程消除了人類在做重複性的、耗時的決策上的需求。
聽到“人工智能”或“機器學習”之類的詞彙很容易聯想到1984年的電影《終結者》中所描繪的未來世界。您可能會認為這些技術過於複雜而難以理解，或者在日常生活中的普遍任務中並不有用。
不要落入這個陷阱
AI遠比在大熱賣的電影或經典科幻小說如艾薩克·阿西莫夫的1950年小說《機器人》中所闡述的要簡單得多。即便是不研究AI的人也能理解當前的AI建模，並在他們自己的研究中使用可用的模型。
實時ML和DL在EEG研究文獻中的應用
使用ML和DL算法來理解腦數據的應用在近年來顯著增長，正如2021年發布的一項系統綜述所證明的，此綜述識別了旨在開發和完善EEG處理算法的同行評審研究。此綜述覆蓋的文章中約有63%在過去三年發表，這表明這些模型在未來BCI系統和ER研究中的使用預計將增加。
在Lukas Geimen發表的文章“基於機器學習的EEG病理學診斷”中，他和他的團隊探討了ML方法及其自動化臨床EEG分析的能力。通過將自動化的EEG模型分類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絡的EEG優化時間卷積網絡（TCN）。”他們發現兩種方法的準確性令人驚訝地接近，範圍在81%到86%之間。結果顯示，提出的基於特徵的解碼框架具有與深度神經網絡相似的準確性。
Yannick Roy及其團隊在《神經工程期刊》中的文章討論了他和他的團隊回顧了154篇將DL應用於EEG的文章，這些文章在2010年1月至2018年7月之間發表。這些文章涵蓋了“癲癇、睡眠、大腦-計算機交互和認知及情感監測”等不同應用領域。他們發現，使用的EEG數據量在時間長度上從幾分鐘到幾小時不等。然而，深度學習模型訓練中看到的樣本數從幾十到幾百萬不等。在所有這些數據中，他們發現在使用這些研究的所有研究中，深度學習方法的準確性超過了傳統基線。
可視化和分析顯示，兩種方法使用數據的相似方面，例如，位於時間電極位置的delta和theta波段功率。Yannick Roy及其團隊論証了當前二元EEG病理解碼器的準確性可能因臨床標籤的評審之間不完美的一致而達近90%。這樣的解碼器在臨床EEG專家稀缺的地方已經具有臨床實用性。他們建議，基於特徵的框架以開源提供，為EEG機器學習研究提供了一個新工具。
DL已見指數增加的出版物，反映了科學界對這類處理日益增長的興趣。
EMOTIV腦數據和EEG設備的獨特之處？
ML和DL模型正在EEG技術中取得突破性的進展。當涉及市場上最具競爭力的新時代EEG設備時，沒有哪家公司比Emotiv更能推動邊界。
Emotiv是一家生物信息學公司，也是通過使用EEG來賦能神經科學社區的先驅。Emotiv的創新屬於BCIs的範疇，也稱為“腦機接口”、“直接神經接口”和“大腦-機器接口”。這些技術已經使用了超過十年，用於追踪認知表現、監控情緒和通過機器學習和訓練的心理指令來控制虛擬和物理對象。
Emotiv EEG頭戴設備包括Emotiv EPOC Flex（32通道EEG）、Emotiv Insight 2.0（5通道EEG）、和Epoc X（14通道EEG）。他們的獨特算法檢測：
沮喪
興趣
放鬆
興奮
投入
壓力
注意力
Emotiv不僅在推進EEG頭盔。他們還促進了一個可以被學術界、網絡開發者，甚至是對神經科學沒有背景的好奇個體使用的工具和功能的生態系統。
EmotivLABS
EmotivLABS，幫助將個別用戶與研究人員聯繫起來，促進眾包Emotiv腦數據的機會。
EMOTIV Cortex
借助EMOTIV Cortex，研究人員可以開發自定義應用程序，為用戶提供使用實時腦數據創建個性化體驗和激活的工具。
EmotivPRO
研究人員和機構可以將他們的Emotiv設備與EmotivPRO配對，這有助於構建、出版、獲取和分析EEG數據。
EmotivPRO提供了通過Emotiv的內部、基於雲的分析器對後處理數據的集成分析，消除了研究人員導出其記錄的需求。
由於處理管道是在Emotiv的雲服務器上完成，這減少了您的系統需求，允許您節省資源。通過此AI和ML的EEG技術，不僅可以更好地節省資源，還可以獲得數據的複雜實時分析。通過利用將數天的工作濃縮為幾分鐘並完成耗時任務的雲技術，您的研究可以達到更多成就。
通過其EEG頭盔和應用，Emotiv通過賦予個人解鎖心智工作原理的能力並加快全球大腦研究的進展，進一步實現了公司的使命。
研究機構正在發現Emotiv的低成本、遠程EEG技術。同樣，從事消費者研究和創新探索案例的公司和企業的神經科學研究人員正在發現Emotiv的EEG頭盔和應用在幾個商業關鍵應用中的效用。
想了解更多關於Emotiv的信息？點擊此處訪問網站或索取演示。
