机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 能为您带来什么

我们已经进入了“大数据”时代，科学进步和发现的机会受数据存储和共享能力的限制越来越小。相反，技术和科学创新更多地受到我们权宜且有效地利用这些丰富可用数据能力的限制。从这个意义上说，日益稳健和复杂的 AI 建模系统证明，即使是最复杂的数据集，也可以利用实时数据处理能力提炼成复杂的算法。

神经科学与 AI

这些算法和模型被证明对希望理解并更好地应对人类思维过程的神经科学家和研究人员特别有用。

其应用是无限的。其实用性大到通过面部识别技术提供更好的营销和用户体验，小到提高个人在应对认知工作量时的效率。

特别是，脑电图 (EEG) 和大脑研究公司 Emotiv 通过降低开展此类大脑研究的成本，同时提高数据收集和分析的效率，展示了 ML 和 DL 的强大力量。反过来，这极大地增强了 EEG 对个人、教育和学术界以及探索消费者研究等应用场景的企业的实用性。

人工智能、机器学习和深度学习

AI 正缓慢但坚定地融入前几代人无法想象的应用中，降低了研究的成本壁垒，并为明天的技术创新铺平了更快的道路。

这一点在 EEG 技术领域尤为明显。通过整合先进的 ML 和 DL 建模方法，神经科学家正在释放几个领域的巨大潜力，特别是脑机接口系统和情绪识别。

为了理解 AI 模型在理解 EEG 数据方面的现状，必须在概念上将几个要素区分开来。虽然“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”等术语经常交替使用，但它们之间存在着重要的微妙差异，将其区分开来。

人工智能

当有创造力的思想家第一次意识到有朝一日可以教机器像人类一样思考时，“人工智能 (AI)”这个术语就诞生了。AI 包含几个子领域，包括机器学习和深度学习。

机器学习

机器学习是 AI 的一个子领域或分支，它利用数据库进行训练以开发复杂的算法。然后，这些算法可用于对新数据或样本数据做出准确预测，开发高精度的数据分类系统，并在此过程中帮助发现科学家在不使用这些机器的情况下难以及时发现的模式和见解。

深度学习

深度学习通过在学习和训练过程中自动化更多环节，使机器学习更进一步。深度学习算法可以解码文本或图像等非结构化数据集，从而需要少得多的人工干预。因此，深度学习被称为“可扩展的机器学习”。

EEG 的历史局限与挑战：对 AI 的需求

人类大脑包含大约 1000 亿个神经元。要充分理解这些神经元及其各自突触连接之间的复杂关系，需要有能力整体地看待海量的大脑数据。几十年来，从 EEG 数据中分离出神经回路的元级模式的能力一直代表着限制 EEG 读数实用性的主要速度瓶颈。

EEG 技术本身并不昂贵。第一批 EEG 脑电波记录产生于 19 世纪末，收集 EEG 读数的过程是非侵入性的，而且相对简单。

然而，EEG 数据收集和分析的固有成本主要归因于手动剔除 EEG 采集到的外源伪影，因为 EEG 的信噪比较低。EEG 数据非常复杂，具有非线性和非平稳特征。它还具有因人而异的独特因素。

研究人员不得不手动预处理大量数据，以去除不必要的噪声并考虑所有不同的变量。因此，相当长一段时间内，在情绪识别等更复杂的任务中使用 EEG 是不切实际且不可行的。尽管如此，研究人员依然进行了尝试。

为了简化 EEG 大脑数据的收集和分析，并降低研究人员的成本效益壁垒，神经科学家开发了一种 EEG 分类处理管道，以分解他们的步骤、完善各自的策略和技术，并促进 EEG 的应用。

通用的 5 步 EEG 分类管道

1. 数据预处理。

2. 初始化分类程序。

3. 为分类器划分数据集。

4. 预测新数据的类别。

5. 评估测试数据集的分类模型。

虽然 EEG 目前仍是捕获大脑活动最符合成本效益且信息量最丰富的方法之一，但 EEG 数据的实用性继续受到科学家记录大脑数据的可靠性以及高效处理这些 EEG 记录的能力的限制。

EEG 的未来：AI 的崛起和大数据能力

“大数据”一词是指现代技术使我们能够收集和处理数据的体量、速度和多样性的不断增加。大数据正极大地改变着神经科学领域的格局。简单地说，我们现在比以往任何时候都更有能力利用我们收集的海量数据。

分类任务，尤其是与检测情绪状态相关的任务，越来越多地由二分类和多标签分类过程来处理。有监督的 ML 算法通过学习训练数据，开发模型和学到的参数，然后将它们应用于新数据，以便为每个数据集分配其各自的类别标签。这个过程消除了人类花费时间做出重复性、耗时决策的需求。

我们很容易在听到“人工智能”或“机器学习”等词时，联想到 1984 年的电影《终结者》等流行文化作品中所设想的未来世界。您可能认为这些技术过于复杂，以至于无法理解，或者无法在您日常生活中无处不在的任务中发挥价值。

不要掉入这个陷阱

AI 远没有那些票房大片或艾萨克·阿西莫夫 1950 年的经典科幻小说《我，机器人》中所描述的那么复杂。即使是不研究 AI 的个人，也可以理解当前的 AI 建模方法，并在自己的研究中使用可用的模型。

EEG 研究文献中的实时 ML 和 DL 应用

近年来，利用 ML 和 DL 算法来理解大脑数据的研究大幅增长，2021 年发表的一项系统性综述证明了这一点，该综述确定了旨在开发和改进 EEG 处理算法的同行评审研究。该综述涵盖的文章中，约有 63% 发表在过去三年中，这表明这些模型在未来 BCI 系统和情绪识别 (ER) 研究中的应用可望实现增长。

在 Lukas Geimen 发表的文章“基于机器学习的 EEG 病理诊断”中，他和他的团队研究了 ML 方法及其自动化临床 EEG 分析的能力。通过将自动化 EEG 模型分类为基于特征的或端到端的方法，他们“应用了所提出的基于特征的框架和深度神经网络——一种针对 EEG 优化的时间卷积网络 (TCN)”。他们发现，这两种方法的准确率差异出奇地小，介于 81% 到 86% 之间。结果表明，所提出的基于特征的解码框架与深度神经网络具有相似的准确率。

Yannick Roy 等人在《神经工程学报》上发表的文章讨论了他和他的团队如何对 2010 年 1 月至 2018 年 7 月期间发表的 154 篇将 DL 应用于 EEG 的论文进行了综述。这些论文涵盖了“不同的应用领域，如癫痫、睡眠、脑机接口以及认知和情感监测”。他们发现，所使用的 EEG 数据量在时间长短上从几分钟到几个小时不等。然而，在深度学习模型训练期间看到的样本数量从几十个到数百万个不等。在所有这些数据中，他们发现，在所有使用深度学习的研究中，深度学习方法都比传统的基线方法更准确。

可视化和分析表明，这两种方法都利用了数据的相似方面，例如，颞部电极位置的 delta 和 theta 频段功率。Yannick Roy 等人认为，由于临床标签中观察者之间一致性的不完美，当前二分类 EEG 病理解码器的准确率可能会饱和至接近 90%，并且此类解码器在临床上已经非常有用，例如在临床 EEG 专家稀缺的地区。他们提出，该基于特征的框架已作为开源工具发布，为 EEG 机器学习研究提供了一种新工具。

DL 的发表物呈指数级增长，反映出科学界对这种处理方式的兴趣日益浓厚。

Emotiv 大脑数据和 EEG 设备有何独特之处？

ML 和 DL 模型正给 EEG 技术带来突破性的进展。说到市场上最具竞争力的新时代 EEG 设备，没有哪家公司比 Emotiv 更能突破瓶颈。

Emotiv 是一家生物信息学公司，也是通过使用 EEG 赋能神经科学界的先驱。Emotiv 的创新属于 BCI（也称为“心智机器接口”、“直接神经接口”和“脑机接口”）范畴。十多年来，这些技术一直被用于跟踪认知表现、监测情绪，并利用机器学习和训练有素的精神指令来控制虚拟和实体对象。

Emotiv EEG 脑电仪包括 Emotiv EPOC Flex（32 通道 EEG）、Emotiv Insight 2.0（5 通道 EEG）和 Epoc X（14 通道 EEG）。其独特的算法可以检测：

• 挫败感

• 兴趣度

• 放松度

• 兴奋度

• 参与度

• 压力度

• 专注度

Emotiv 推进的远不止 EEG 脑电仪。他们还帮助建立了一个工具和功能生态系统，学术界、网络开发人员，甚至没有神经科学背景的好奇个体都可以使用这些工具和功能。

EmotivLABS

EmotivLABS 帮助将个人用户与研究人员聚集在一起，为众包 Emotiv 大脑数据提供机会。

Emotiv Cortex

借助 Emotiv Cortex，研究人员可以开发定制应用，为用户提供使用实时大脑数据创建个性化体验和激活的工具。

EmotivPRO

研究人员和机构可以将他们的 Emotiv 设备与 EmotivPRO 配对使用，这有助于构建、发布、获取和分析 EEG 数据。

EmotivPRO 使用 Emotiv 内部基于云计算的分析器提供对后期处理数据的综合分析，无需研究人员导出其记录。

由于处理管道是在 Emotiv 的云服务器上完成的，这减少了对您系统的占用，并使您能够节省资源。借助这项 AI 和 ML EEG 技术，您不仅可以更好地节省资源，还可以发益于复杂的实时数据分析。利用云技术将几天的日常整理工作缩短到几分钟内，并完成耗时的任务，从而在研究中取得更多成果。

通过其搭载的 EEG 脑电仪及应用，Emotiv 赋能个人解锁其大脑内部的运作，并加速全球大脑研究，从而进一步履行了公司的使命。

研究机构正在发现 Emotiv 低成本、远程的 EEG 技术。同样，那些探索消费者研究和消费者创新应用场景的企业和公司的神经科学研究人员，也发现 Emotiv 的 EEG 脑电仪和应用可用于几个对业务至关重要的场景。

想了解有关 Emotiv 的更多信息？请点击此处访问网站或申请演示。