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EEG研究中的兩大主要挑戰
Mehul Nayak
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當代腦電圖研究與分析的挑戰是什麼？
1925年，德國精神科醫生Hans Berger首次記錄了人類的腦電圖（EEG）。自那時以來，腦-機介面和計算技術一直在進步。
這篇文章探討了腦電圖研究中的兩個主要挑戰，即：
傳統學術腦電圖研究的後勤複雜性，以及
腦電圖硬件的創新。
傳統學術腦電圖研究的後勤複雜性
專屬、資金不足、區域限制的受試者群體
讓我們首先了解腦電圖（EEG）研究。腦電圖研究和認知神經科學研究方法涉及使用故意放置的非侵入性電極在受試者頭部表面記錄人類大腦的電活動。使用涉及暴露於各種刺激的實驗設計，可以分析大腦信號的變化並推斷數據。
表格1概述了使用腦電圖技術進行的研究類型和活動。您還可以自由閱讀這本腦電圖入門指南。
表格1：腦電圖（EEG）研究類型（採用自 (Williams et al., 2020)
腦-機介面（BCI） | 這些研究探討並支持人機交互，例如控制手臂或輪椅，或促進殘障患者的交流。 |
臨床 | 這些研究使用腦電圖進行診斷和治療應用，包括癲癇發作的檢測或在認知療法中的用戶反饋。 |
實驗研究 | 這些研究收集腦電圖數據以回答計算神經科學的問題或假設。 |
儘管腦電圖已被廣泛採用為有效的研究工具，但後勤上存在挑戰。大多數資助機構提供臨床、轉化或應用研究的資金。然而，基礎實驗研究的資金較少。資金減少可能加劇招募參與者和進行良好實驗研究的後勤困難，導致樣本量少。這些小樣本量是從有限的地理區域中便利選取的。
這種現象被稱為WEIRD問題，指的是典型研究樣本中的西方、受過教育、工業化、富裕和民主個體。這些樣本群體特別不具包容性，因為大多數這些人都來自大學校園。這個WEIRD人口不反映現實世界的多樣性或使我們人類獨特的認知和情感特徵。
總體來說，這種情況限制了實驗的實際意義和普遍性。因為這樣，這些研究的結果難以推廣到關於所有人類認知（即心理工作負荷、問題解決等）的新見解。
腦電圖硬件的創新
研究級、便攜、低成本的設備全球可用
腦電圖設備
過去幾年中，研究人員使用便攜腦電圖設備打破了神經科學研究的傳統障礙。腦-機介面（BCI）、腦-機介面（BMI）或人機介面（HCI）就是這樣。它們使用腦電圖信號來表征和識別認知或情感狀態。BCI正在迅速發展成為改變人類與環境交互的工具。這是由硬件小型化和數據處理算法的改進驅動的。這些系統鼓勵人們通過神經反饋來改善自己，並鼓勵人們不需物理干預即可與環境互動。
腦電圖設備的未來
至少在過去十年間，腦電圖硬件的總體趨勢是使這些工具更加小型化、無線化、便攜化和成本降低。
圖1：Emotiv的EPOC耳機
圖2：Emotiv的EPOC Flex耳機
然而，將曾經需要昂貴、專用實驗室的設備移動到便攜、低成本系統並不是沒有關注。一些科學家對腦電圖耳機的有效性、質量或實用性表示擔憂。為了調查這一點，研究人員進行了許多驗證研究，證明這些系統的科學效用。
腦電圖耳機的低成本和便攜性也開辟了一系列可以在現場回答的研究問題。即是，在現實世界情況下測量受試者的大腦波動，而傳統硬件具有有限的移動性。在運動或體育心理學中，這是一個巨大的改變。
想像一下研究小組在特定樣本的運動大學學生群體中調查反應時間。他們詢問足球守門員對球的反應時間是否比其他隊友快。在傳統研究中，這些受試者必須進入實驗室，進行連線配置，完成屏幕上的任務，並通過硬件按鈕或按鍵進行報告。使用較新的腦電圖設備，這個相同的問題現在可以在真實的足球場上應用和測量。
總的來說，腦電圖硬件的創新已開啟實驗室外的實際應用。因此，它們增加了神經科學研究的能力和範圍。
迎接創新——認識Emotiv
過去幾年中，深度學習和其他機器學習分析的發展令人興奮。為此，需要大量、有效和高質量的數據集（n=1000+）以發揮這些程序的價值。考慮到腦電圖研究中的信號處理、分類、驗證和性能評估需求，如果應用這些人工智能方法，該領域將會受益匪淺。需要大量數據來超越目前神經科學實驗研究中迭代的性質，特別是在神經退行性疾病和腦-機介面更複雜的末端。到目前為止，那些數據尚未可用。
有兩種方法可以增加潛在樣本群體及隨後收集的數據：
開發研究級的、便攜且低成本的腦電圖硬件，可以全球使用。
提高數據收集、驗證和自動分析技術。
破解挑戰，迎接變革，選擇Emotiv
Emotiv近十年的腦電圖創新評論
腦電圖設備在神經科學研究和臨床環境中的使用不斷增加（見圖3）。過去十年來，Emotiv開發的研究級、無線、便攜且易於使用的腦電圖設備，具備全球任何人都能使用的質量控制，以應對這些挑戰。
圖3 – 含有“EEG”的出版物數量（1940 – 2021）通過神經科學信息框架
硬件演化
此外，腦電圖硬件已從濕電極進化到干電極。濕電極耗時且配戴不舒服，並限制活動。具有干或混合電極的耳機迅速工作、便攜且製造和運行成本大幅降低。這些技術進步使我們更接近神經學研究中的突破，但我們還尚未達到最終目標。
確保多樣化的樣本集
Emotiv幫助您增加研究的多樣性。Emotiv EEG耳機的EPOC系列已有超過十年歷史，並已被世界各地的研究機構獨立驗證。它們已被用於各種應用，包括控制機器手臂和輪椅、安全系統中的生物識別用戶身份驗證，以及識別認知和情感精神狀態。
Emotiv的全球使用潛力和低財務障礙促進了資源有限者的研究。例如，Parameshwaran和Thiagarajan在印度的農村和城市環境中使用Emotiv EEG設備，展示了與社會經濟地位、技術曝光和旅行經驗相關的腦電圖特徵的差異。
當代腦電圖研究與分析的挑戰是什麼？
1925年，德國精神科醫生Hans Berger首次記錄了人類的腦電圖（EEG）。自那時以來，腦-機介面和計算技術一直在進步。
這篇文章探討了腦電圖研究中的兩個主要挑戰，即：
傳統學術腦電圖研究的後勤複雜性，以及
腦電圖硬件的創新。
傳統學術腦電圖研究的後勤複雜性
專屬、資金不足、區域限制的受試者群體
讓我們首先了解腦電圖（EEG）研究。腦電圖研究和認知神經科學研究方法涉及使用故意放置的非侵入性電極在受試者頭部表面記錄人類大腦的電活動。使用涉及暴露於各種刺激的實驗設計，可以分析大腦信號的變化並推斷數據。
表格1概述了使用腦電圖技術進行的研究類型和活動。您還可以自由閱讀這本腦電圖入門指南。
表格1：腦電圖（EEG）研究類型（採用自 (Williams et al., 2020)
腦-機介面（BCI） | 這些研究探討並支持人機交互，例如控制手臂或輪椅，或促進殘障患者的交流。 |
臨床 | 這些研究使用腦電圖進行診斷和治療應用，包括癲癇發作的檢測或在認知療法中的用戶反饋。 |
實驗研究 | 這些研究收集腦電圖數據以回答計算神經科學的問題或假設。 |
儘管腦電圖已被廣泛採用為有效的研究工具，但後勤上存在挑戰。大多數資助機構提供臨床、轉化或應用研究的資金。然而，基礎實驗研究的資金較少。資金減少可能加劇招募參與者和進行良好實驗研究的後勤困難，導致樣本量少。這些小樣本量是從有限的地理區域中便利選取的。
這種現象被稱為WEIRD問題，指的是典型研究樣本中的西方、受過教育、工業化、富裕和民主個體。這些樣本群體特別不具包容性，因為大多數這些人都來自大學校園。這個WEIRD人口不反映現實世界的多樣性或使我們人類獨特的認知和情感特徵。
總體來說，這種情況限制了實驗的實際意義和普遍性。因為這樣，這些研究的結果難以推廣到關於所有人類認知（即心理工作負荷、問題解決等）的新見解。
腦電圖硬件的創新
研究級、便攜、低成本的設備全球可用
腦電圖設備
過去幾年中，研究人員使用便攜腦電圖設備打破了神經科學研究的傳統障礙。腦-機介面（BCI）、腦-機介面（BMI）或人機介面（HCI）就是這樣。它們使用腦電圖信號來表征和識別認知或情感狀態。BCI正在迅速發展成為改變人類與環境交互的工具。這是由硬件小型化和數據處理算法的改進驅動的。這些系統鼓勵人們通過神經反饋來改善自己，並鼓勵人們不需物理干預即可與環境互動。
腦電圖設備的未來
至少在過去十年間，腦電圖硬件的總體趨勢是使這些工具更加小型化、無線化、便攜化和成本降低。
圖1：Emotiv的EPOC耳機
圖2：Emotiv的EPOC Flex耳機
然而，將曾經需要昂貴、專用實驗室的設備移動到便攜、低成本系統並不是沒有關注。一些科學家對腦電圖耳機的有效性、質量或實用性表示擔憂。為了調查這一點，研究人員進行了許多驗證研究，證明這些系統的科學效用。
腦電圖耳機的低成本和便攜性也開辟了一系列可以在現場回答的研究問題。即是，在現實世界情況下測量受試者的大腦波動，而傳統硬件具有有限的移動性。在運動或體育心理學中，這是一個巨大的改變。
想像一下研究小組在特定樣本的運動大學學生群體中調查反應時間。他們詢問足球守門員對球的反應時間是否比其他隊友快。在傳統研究中，這些受試者必須進入實驗室，進行連線配置，完成屏幕上的任務，並通過硬件按鈕或按鍵進行報告。使用較新的腦電圖設備，這個相同的問題現在可以在真實的足球場上應用和測量。
總的來說，腦電圖硬件的創新已開啟實驗室外的實際應用。因此，它們增加了神經科學研究的能力和範圍。
迎接創新——認識Emotiv
過去幾年中，深度學習和其他機器學習分析的發展令人興奮。為此，需要大量、有效和高質量的數據集（n=1000+）以發揮這些程序的價值。考慮到腦電圖研究中的信號處理、分類、驗證和性能評估需求，如果應用這些人工智能方法，該領域將會受益匪淺。需要大量數據來超越目前神經科學實驗研究中迭代的性質，特別是在神經退行性疾病和腦-機介面更複雜的末端。到目前為止，那些數據尚未可用。
有兩種方法可以增加潛在樣本群體及隨後收集的數據：
開發研究級的、便攜且低成本的腦電圖硬件，可以全球使用。
提高數據收集、驗證和自動分析技術。
破解挑戰，迎接變革，選擇Emotiv
Emotiv近十年的腦電圖創新評論
腦電圖設備在神經科學研究和臨床環境中的使用不斷增加（見圖3）。過去十年來，Emotiv開發的研究級、無線、便攜且易於使用的腦電圖設備，具備全球任何人都能使用的質量控制，以應對這些挑戰。
圖3 – 含有“EEG”的出版物數量（1940 – 2021）通過神經科學信息框架
硬件演化
此外，腦電圖硬件已從濕電極進化到干電極。濕電極耗時且配戴不舒服，並限制活動。具有干或混合電極的耳機迅速工作、便攜且製造和運行成本大幅降低。這些技術進步使我們更接近神經學研究中的突破，但我們還尚未達到最終目標。
確保多樣化的樣本集
Emotiv幫助您增加研究的多樣性。Emotiv EEG耳機的EPOC系列已有超過十年歷史，並已被世界各地的研究機構獨立驗證。它們已被用於各種應用，包括控制機器手臂和輪椅、安全系統中的生物識別用戶身份驗證，以及識別認知和情感精神狀態。
Emotiv的全球使用潛力和低財務障礙促進了資源有限者的研究。例如，Parameshwaran和Thiagarajan在印度的農村和城市環境中使用Emotiv EEG設備，展示了與社會經濟地位、技術曝光和旅行經驗相關的腦電圖特徵的差異。
當代腦電圖研究與分析的挑戰是什麼？
1925年，德國精神科醫生Hans Berger首次記錄了人類的腦電圖（EEG）。自那時以來，腦-機介面和計算技術一直在進步。
這篇文章探討了腦電圖研究中的兩個主要挑戰，即：
傳統學術腦電圖研究的後勤複雜性，以及
腦電圖硬件的創新。
傳統學術腦電圖研究的後勤複雜性
專屬、資金不足、區域限制的受試者群體
讓我們首先了解腦電圖（EEG）研究。腦電圖研究和認知神經科學研究方法涉及使用故意放置的非侵入性電極在受試者頭部表面記錄人類大腦的電活動。使用涉及暴露於各種刺激的實驗設計，可以分析大腦信號的變化並推斷數據。
表格1概述了使用腦電圖技術進行的研究類型和活動。您還可以自由閱讀這本腦電圖入門指南。
表格1：腦電圖（EEG）研究類型（採用自 (Williams et al., 2020)
腦-機介面（BCI） | 這些研究探討並支持人機交互，例如控制手臂或輪椅，或促進殘障患者的交流。 |
臨床 | 這些研究使用腦電圖進行診斷和治療應用，包括癲癇發作的檢測或在認知療法中的用戶反饋。 |
實驗研究 | 這些研究收集腦電圖數據以回答計算神經科學的問題或假設。 |
儘管腦電圖已被廣泛採用為有效的研究工具，但後勤上存在挑戰。大多數資助機構提供臨床、轉化或應用研究的資金。然而，基礎實驗研究的資金較少。資金減少可能加劇招募參與者和進行良好實驗研究的後勤困難，導致樣本量少。這些小樣本量是從有限的地理區域中便利選取的。
這種現象被稱為WEIRD問題，指的是典型研究樣本中的西方、受過教育、工業化、富裕和民主個體。這些樣本群體特別不具包容性，因為大多數這些人都來自大學校園。這個WEIRD人口不反映現實世界的多樣性或使我們人類獨特的認知和情感特徵。
總體來說，這種情況限制了實驗的實際意義和普遍性。因為這樣，這些研究的結果難以推廣到關於所有人類認知（即心理工作負荷、問題解決等）的新見解。
腦電圖硬件的創新
研究級、便攜、低成本的設備全球可用
腦電圖設備
過去幾年中，研究人員使用便攜腦電圖設備打破了神經科學研究的傳統障礙。腦-機介面（BCI）、腦-機介面（BMI）或人機介面（HCI）就是這樣。它們使用腦電圖信號來表征和識別認知或情感狀態。BCI正在迅速發展成為改變人類與環境交互的工具。這是由硬件小型化和數據處理算法的改進驅動的。這些系統鼓勵人們通過神經反饋來改善自己，並鼓勵人們不需物理干預即可與環境互動。
腦電圖設備的未來
至少在過去十年間，腦電圖硬件的總體趨勢是使這些工具更加小型化、無線化、便攜化和成本降低。
圖1：Emotiv的EPOC耳機
圖2：Emotiv的EPOC Flex耳機
然而，將曾經需要昂貴、專用實驗室的設備移動到便攜、低成本系統並不是沒有關注。一些科學家對腦電圖耳機的有效性、質量或實用性表示擔憂。為了調查這一點，研究人員進行了許多驗證研究，證明這些系統的科學效用。
腦電圖耳機的低成本和便攜性也開辟了一系列可以在現場回答的研究問題。即是，在現實世界情況下測量受試者的大腦波動，而傳統硬件具有有限的移動性。在運動或體育心理學中，這是一個巨大的改變。
想像一下研究小組在特定樣本的運動大學學生群體中調查反應時間。他們詢問足球守門員對球的反應時間是否比其他隊友快。在傳統研究中，這些受試者必須進入實驗室，進行連線配置，完成屏幕上的任務，並通過硬件按鈕或按鍵進行報告。使用較新的腦電圖設備，這個相同的問題現在可以在真實的足球場上應用和測量。
總的來說，腦電圖硬件的創新已開啟實驗室外的實際應用。因此，它們增加了神經科學研究的能力和範圍。
迎接創新——認識Emotiv
過去幾年中，深度學習和其他機器學習分析的發展令人興奮。為此，需要大量、有效和高質量的數據集（n=1000+）以發揮這些程序的價值。考慮到腦電圖研究中的信號處理、分類、驗證和性能評估需求，如果應用這些人工智能方法，該領域將會受益匪淺。需要大量數據來超越目前神經科學實驗研究中迭代的性質，特別是在神經退行性疾病和腦-機介面更複雜的末端。到目前為止，那些數據尚未可用。
有兩種方法可以增加潛在樣本群體及隨後收集的數據：
開發研究級的、便攜且低成本的腦電圖硬件，可以全球使用。
提高數據收集、驗證和自動分析技術。
破解挑戰，迎接變革，選擇Emotiv
Emotiv近十年的腦電圖創新評論
腦電圖設備在神經科學研究和臨床環境中的使用不斷增加（見圖3）。過去十年來，Emotiv開發的研究級、無線、便攜且易於使用的腦電圖設備，具備全球任何人都能使用的質量控制，以應對這些挑戰。
圖3 – 含有“EEG”的出版物數量（1940 – 2021）通過神經科學信息框架
硬件演化
此外，腦電圖硬件已從濕電極進化到干電極。濕電極耗時且配戴不舒服，並限制活動。具有干或混合電極的耳機迅速工作、便攜且製造和運行成本大幅降低。這些技術進步使我們更接近神經學研究中的突破，但我們還尚未達到最終目標。
確保多樣化的樣本集
Emotiv幫助您增加研究的多樣性。Emotiv EEG耳機的EPOC系列已有超過十年歷史，並已被世界各地的研究機構獨立驗證。它們已被用於各種應用，包括控制機器手臂和輪椅、安全系統中的生物識別用戶身份驗證，以及識別認知和情感精神狀態。
Emotiv的全球使用潛力和低財務障礙促進了資源有限者的研究。例如，Parameshwaran和Thiagarajan在印度的農村和城市環境中使用Emotiv EEG設備，展示了與社會經濟地位、技術曝光和旅行經驗相關的腦電圖特徵的差異。
