神经科学EEG研究中的人工智能模型现状

您从机器学习（ML）和深度学习（DL）中获得的收益

我们已进入“大数据”时代，在这个时代，科学进步和发现的机会不再受到数据存储和共享能力的制约。相反，技术和科学创新更多地受到我们有效和迅速利用这些丰富数据的能力的限制。从这个意义上说，越来越强大和复杂的人工智能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。

神经科学与人工智能

这些算法和模型对于希望理解并更好地响应人类心理过程的神经科学家和研究人员尤其有用。

其应用是无穷无尽的。可用性从更好的营销和用户体验扩展到面部识别技术，再到提高个人在应对其认知负担时的效率。

特别是脑电图（EEG）和脑研究公司 EMOTIV 通过降低进行脑部研究的成本，同时提高数据收集和分析的效率，展示了ML和DL的威力。反过来，这极大地增强了EEG对个人、教育和学术社区以及探索消费者研究用例的企业的实用性等。

人工智能、机器学习和深度学习

慢慢地，人工智能正在进入以前几代人无法想象的应用，降低了研究的成本障碍，为明天的技术创新铺平了更快速的道路。

在脑电图技术的领域，这一点体现得尤为明显。通过整合不断进步的ML和DL建模，神经科学家正解锁多个领域的巨大潜力，特别是在脑-计算机接口系统和情感识别方面。

为了理解人工智能模型在理解EEG数据中的当前状态，必须在概念上区分几个元素。虽然“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”等术语经常可以互换使用，但存在重要的细微差别将它们区分开来。

人工智能

当创造性思维首次理解机器可以被教导< A id="2">像人类一样思考时，“人工智能”这一术语就诞生了。人工智能涵盖几个子领域，包括机器学习和深度学习。

<当创造性思维首次理解机器可以被教导>

机器学习

机器学习是人工智能的一个子领域或分支，利用数据银行进行训练以开发复杂的算法。这些算法可以用于对新数据或样本数据做出准确的预测，开发高度精确的数据分类系统，并在此过程中帮助揭示科学家们在没有使用这些机器的情况下不切实际的模式和见解。

深度学习

深度学习通过自动化学习和训练过程的更多方面将机器学习推向更深层次。深度学习算法能够解码非结构化数据集，例如文本或图像，从而需要更少的人为干预。因此，深度学习被描述为“可扩展的机器学习”。

EEG的历史局限性和挑战：对人工智能的需求

人脑大约包含1000亿个神经元。全面理解这些神经元及其各自突触连接之间的复杂关系需要从整体上查看大量大脑数据。数十年来，从EEG数据中孤立元级神经电路模式的能力一直是EEG读数实用性中的主要限制步骤。

EEG技术本身成本低廉。第一次EEG脑波记录是于19世纪末生成的，收集EEG读数的过程是非侵入性且相对简单的。

然而，与EEG数据收集和分析相关的成本主要归因于手动挑选由EEG捕捉的额外伪影的人工劳动，而这些伪影的信噪比低。EEG数据复杂，具有非线性和非平稳的特征。它还有一些独特于个人的变数。

研究人员被迫手动预处理大量数据，以去除不必要的噪音并考虑所有不同的变量。因此，长时间以来，使用EEG进行更复杂的任务（如情感识别）是不切实际且不可行的。但研究人员并没有放弃尝试。

为了简化EEG脑数据的收集和分析，并降低对研究人员的成本收益障碍，神经科学家开发了一个EEG分类处理管道，以分解他们的步骤，改进各自的策略和技术，并增强EEG的应用。

一般的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目前仍然是捕捉脑活动的最具成本效益和信息量丰富的方法之一，但EEG数据的实用性仍然受到科学家们能多可靠地记录脑数据以及高效处理这些EEG记录的限制。

EEG的未来：人工智能和大数据能力的崛起

术语“大数据”指的是现代技术使我们能够收集和处理数据的激增的数量、速度和种类。大数据正在显著改变神经科学的格局。简单来说，我们现在，比以往任何时候都更好地装备，以利用我们所收集的大量数据。

分类任务，特别是那些涉及检测情感状态的任务，越来越多地由二元和多标签分类过程来处理。监督学习算法学习训练数据，开发模型和学习参数，然后将其应用于新数据，以便为每个数据集分配相应的类别标签。这个过程消除了人们花时间做重复、耗时的决策的必要性。

很容易听到“人工智能”或“机器学习”这样的术语并联想到流行文化艺术品（如1984年电影 终结者）中设想的未来世界。您可能会假设这些技术太复杂，无法理解或在您日常生活的基础任务中具有价值。

不要陷入这种陷阱

人工智能远没有最初在票房大片或艾萨克·阿西莫夫1950年小说我，机器人中详细阐述的那样复杂。即使是在人工智能研究外的人士，也能理解当前的人工智能建模并在他们自己的研究中使用现有的模型。

实时 ML 和 DL 应用在 EEG 研究文献中

近年来，使用 ML 和 DL 算法理解脑数据的研究大幅增加，2021年发布了一项系统综述，其中识别了旨在开发和改进 EEG 处理算法的同行评审研究。大约63%的该综述所涵盖的文章是在过去三年内发表的，这表明这些模型在未来的脑机接口（BCI）系统和情感识别（ER）研究中的利用率可以预期会增长。

在卢卡斯·盖门发布的文章“基于机器学习的EEG病理诊断”中，他和他的团队研究了机器学习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或端到端的方法，他们“将所提出的基于特征的框架和深度神经网络应用于EEG优化的时间卷积网络（TCN）。”他们发现两种方法的准确率惊人地接近，范围在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性。

扬尼克·罗伊在《神经工程杂志》中发表的等一文讨论了他和他的团队如何审查154篇应用深度学习于EEG的论文，这些论文发表于2010年1月至2018年7月之间。这些论文涉及“不同的应用领域，比如癫痫、睡眠、脑-计算机接口以及认知和情感监测。”他们发现所使用的EEG数据的时间长度从几分钟到几小时不等。然而，在深度学习模型训练过程中，看到的样本数从几十到几百万不等。在所有这些数据中，他们发现深度学习方法在利用的所有研究中比传统基准更准确。

可视化和分析表明，两种方法使用了数据的类似方面，例如时间电极位置的delta和theta波段功率。扬尼克·罗伊等人认为，当前二元EEG病理解码器的准确性可能接近90%，这是由于临床标签间的不完美一致性，并且这样的解码器已经具有临床实用性，例如在临床EEG专家稀缺的领域。他们提出，基于特征的框架作为开源工具可供使用，为EEG机器学习研究提供了一种新工具。

深度学习在出版物中呈现指数增长，反映出科学界对这种类型处理的兴趣不断增加。

EMOTIV脑数据和EEG设备的独特之处是什么？

机器学习和深度学习模型在EEG技术中带来了突破性的进展。在市场上最具竞争力、最先进的EEG设备中，没有哪家公司能像EMOTIV那样推动边界。

EMOTIV是一家生物信息学公司，也是通过使用EEG赋能神经科学社区的先锋。EMOTIV的创新属于脑-计算机接口（BCIs）的范畴，也被称为“意念机器接口”、“直接神经接口”和“脑-机器接口”。这些技术已使用超过十年的时间跟踪认知表现、监控情感及通过机器学习和训练的精神命令控制虚拟和物理对象。

EMOTIV EEG 头戴设备包括 EMOTIV EPOC FLEX（32通道EEG）、EMOTIV INSIGHT 2.0（5通道EEG）和EPOC X（14通道EEG）。它们独特的算法能够检测：

• 挫折感

• 兴趣

• 放松

• 兴奋

• 参与感

• 压力

• 注意力

EMOTIV不仅在EEG头戴设备上取得了进展。他们帮助培育了一个工具和功能的生态系统，学术界、网络开发者甚至没有神经科学背景的好奇个体都可以利用。

EmotivLABS

EmotivLABS帮助将个体用户与研究人员结合在一起，促进众包EMOTIV脑数据的机会。

EMOTIV Cortex

借助EMOTIV Cortex，研究人员可以开发定制应用，向用户提供利用实时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，这有助于构建、发布、获取和分析EEG数据。

EmotivPRO使用EMOTIV内部的云分析工具对后处理数据进行综合分析，消除了研究人员导出其记录的需求。

由于处理管道在EMOTIV云服务器上完成，这减少了对您系统的需求，并使您能够节省资源。凭借这种人工智能和机器学习EEG技术，您不仅可以更好地节省资源，还可以从复杂的实时数据分析中受益。通过利用浓缩几天工作为几分钟并完成耗时任务的云技术，您的研究能够做得更多。

通过其EEG头戴设备和应用程序，EMOTIV进一步推动了公司的使命，赋能个人解锁思维的内部运作，加速全球脑研究。

研究机构正在发现EMOTIV的低成本、远程EEG技术。同样，探索消费者研究和消费者创新用例的公司和企业中的神经科学研究人员正在发现EMOTIV的EEG头戴设备和应用在若干关键业务应用中的实用性。

想了解更多关于EMOTIV的信息吗？点击这里访问网站或请求演示。