为什么将脑电图（EEG）用于研究？
梅胡尔·纳亚克
更新于
2022年2月17日
为什么将脑电图（EEG）用于研究？
梅胡尔·纳亚克
更新于
2022年2月17日
为什么将脑电图（EEG）用于研究？
梅胡尔·纳亚克
更新于
2022年2月17日
想象一下，你制作了一个短视频，想要找出人们觉得有趣的是哪些部分。通常情况下，你只需直接询问他们，或者做个问卷调查。但最常见的回答可能是“我不太清楚”或“我不记得了”。仅仅利用主观测量手段进行人类感知研究，可能会充斥着不确定性，而通过测量神经生理反应则有望克服这一问题。脑电图（EEG）设备因其易于获取且具有性价比，在作为可增强人类感知相关研究的工具方面具有独特优势。 因此，它正迅速成为心理学、神经营销学和 BCI 的关键工具。
什么是 EEG？
脑电图（EEG）是对由被称为神经元的脑细胞所产生的电活动的测量。这是一种在头皮上放置电极的安全且非侵入性的方法。用于此目的的 EEG 设备种类繁多，从单通道商业设备到 256 通道医疗级系统不等。您可以在此处阅读有关什么是 EEG 以及不同的 EEG 设备的更多详细信息。
EEG 的好处是什么？
高时间分辨率
由于其高时间分辨率，EEG 能够指数化前意识过程。
与其他神经影像方法相比，EEG 最大的优势在于其时间分辨率，即在毫秒范围内测量大脑快速反应的能力。其他脑成像方法如 fMRI（功能性磁共振成像），在呈现感兴趣的刺激后需要一秒或更长时间才有反应。此外，旨在避免主观反应不确定性的行为任务通常依赖于反应时间和按键。这些可能需要长达一秒的时间，而考虑到大脑能够在毫秒级的时间尺度上产生许多复杂的神经生理过程，这已经是非常缓慢的。因此，由于其高时间分辨率，EEG 能够指数化前意识过程，而这些处理过程只通过纯粹的自我报告和基于反应的任务是无法被识别的。
可负担性与移动性
运动科学：Paxton Lynch 佩戴 Emotiv Insight EEG 头戴式设备接受压力测试。
EEG 设备已变得具有性价比且支持无线连接，允许研究人员在现场进行研究，而无需将受试者带入实验室。虽然 EEG 和 MEG（脑磁图）都具有高时间分辨率，但由于 EEG 成本低、可移动，因此它是更易获取的研究工具，从而使人类行为能够在受控或自然的环境中被研究。其他神经成像方法（例如 MEG、MRI 和 PET）需要高昂的维护成本，并且受试者必须被带入医院或实验室环境来开展这些研究。相比之下，几乎任何环境都可以转换成 EEG “实验室”。（参见 Park 等人的评论¹，了解如何利用移动 EEG 提高现场运动表现）
内部研究或远程研究
EEG 研究不一定需要基于拥有单台设备的实验室。随着价格实惠的商业 EEG 设备的进步，家庭用户能够自己记录 EEG。 EmotivLABS 平台允许研究人员使用经过研究级设备验证²’³的 Emotiv 头戴式设备在线进行实验。点此阅读有关我们在线 EEG 试点研究的内容，或在此了解我们的合作项目，其中 Emotiv 用户通过在家中参与研究来评估一款演示软件详情。
我们用 EEG 可以测量什么？
最常用的是，研究人员使用呈现刺激后感兴趣时间点的电压幅度（即事件相关电位，或 ERP）或 EEG 中每秒的震荡量（脑电波）（即时频分析）。
这两个领域允许我们回答与行为相关的不同研究问题。此外，随着先进机器学习算法的发展，我们可以开始解码针对感兴趣刺激的心智状态。例如，随着针对注意力进行过验证的算法的发展，我们现在可以轻松地回答诸如“我的视频中哪个部分吸引了更多注意力”之类的问题。
需要考虑的注意事项
重要的是要记住，我们无法使用 EEG 精确地读取思想。因此，理想情况下，进行比较的刺激在除了感兴趣变量本身之外的每个方面都需要匹配。因此，设计良好的实验任务是良好 EEG 研究的基石。其次，EEG 设备可能会从电气设备中拾取干扰，且 EEG 容易受到移动的影响，这可能会给记录引入不需要的伪影。因此，原始 EEG 反映了整个大脑的反应，在对刺激感知做出任何推断之前，需要对其进行清洗和处理。
此外，单个电级处的大脑活动记录了来自整个大脑的活动，其位置不直接精准指示活动源本身（例如，额叶电极处活动增加并不意味着额叶产生了这种反应。诸如 EEG 反应的源重建⁴之类的方法可用于此目的，以在头皮级别确定源。为了更有把握地确定更深层次的源，结合使用 MEG 或 fMRI 以及 EEG 等神经影像方法是值得考虑的选择。
目前研究中的 EEG
目前，EEG 有着多种应用方式，不仅可以帮助心理学和医学领域的研究人员，还可以帮到脑机接口、神经反馈，并在神经营销学等领域理解消费者行为。
医学或临床神经科学
EEG 主要用于医学领域，以改善诊断和治疗。例如，EEG 最常见的用途是用于癫痫症的诊断和发作检测⁵，以及在睡眠研究中检测睡眠异常⁶。在精神病学和临床神经科学中，EEG 目前正用于识别客观的障碍标志物，这些标志物在其他情况下则依赖于主观的临床评估。定量脑电图（qEEG）可以通过计算并在头皮上绘制出振荡量，这些技术正被用于界定由各种精神障碍引起的大脑变化⁷。应用在健康大脑与有障碍大脑分类上的机器学习也正在为更客观的诊断方法⁸’⁹铺平道路。
神经营销学
毫无疑问，理解消费者行为是神经营销学的核心。EEG 在此领域最常见的用途是，为了改进广告、产品或服务，而确定由于不显著和不具吸引力所致的影响方面¹⁰。
Emotiv x 神经营销学 —— 欧莱雅奢华实验室中消费者行为的未来。
EEG 的波动也用于识别潜意识中是否存在品牌/产品回想¹¹。其他用途包括神经定价（neuropricing），在这项应用中，带有 EEG 的行为任务被用于寻找产品的最佳定价策略¹²。
Emotiv x 神经营销学 —— 大脑对不同定价建议的反应。
常规神经科学研究
此类研究涉及理解大脑是如何运作的（例如，我们的大脑是如何处理视觉或听觉刺激的）以及大脑不同部分之间是如何进行交流的。它还涉及理解大脑与疾病（例如，自闭症谱系障碍或精神分裂症）之间的关系。这涵盖了包括社会、情感、计算和认知领域的多个领域。
脑机接口 (BCI)
BCI 研究旨在通过将 EEG 与计算设备相融合，将思维指令转化为外部动作。使用思维指令打出 Word 文档、移动轮椅、甚至移动假肢是 BCI 当前的一些发展成果，被用于提高残疾人的生活质量¹³。
脑机接口 (BCI) —— 患有脑瘫的 8 岁男孩 John 的惊人创作，发布在 Instagram 上的 brainpaintbyjohn
另一个革命发生在音乐界，音乐家/歌手正在使用他们的思想来创作音乐（参见我们在此处的相关发布）
脑机接口 (BCI) —— Emotiv 的 EPOC 头戴式设备与标志性的 TONTO 合成器堪称绝配。
总的来说，EEG 的使用为我们深入了解人类表面层面的行为提供了可能。其高性价比和高易用性使其成为跨多个学科的有用工具，通过使用 EEG 比简单的主观自我报告更深入、客观地解码人类行为，从而可以实现从改善用户体验到推进治疗方法等过程。
脑机接口 (BCI) —— Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes，使用思维指令驾驶 F1 赛车
文章作者：
Roshini Randeniya，Emotiv Research Pty. Ltd. 的研究员
参考文献
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
想象一下，你制作了一个短视频，想要找出人们觉得有趣的是哪些部分。通常情况下，你只需直接询问他们，或者做个问卷调查。但最常见的回答可能是“我不太清楚”或“我不记得了”。仅仅利用主观测量手段进行人类感知研究，可能会充斥着不确定性，而通过测量神经生理反应则有望克服这一问题。脑电图（EEG）设备因其易于获取且具有性价比，在作为可增强人类感知相关研究的工具方面具有独特优势。 因此，它正迅速成为心理学、神经营销学和 BCI 的关键工具。
什么是 EEG？
脑电图（EEG）是对由被称为神经元的脑细胞所产生的电活动的测量。这是一种在头皮上放置电极的安全且非侵入性的方法。用于此目的的 EEG 设备种类繁多，从单通道商业设备到 256 通道医疗级系统不等。您可以在此处阅读有关什么是 EEG 以及不同的 EEG 设备的更多详细信息。
EEG 的好处是什么？
高时间分辨率
由于其高时间分辨率，EEG 能够指数化前意识过程。
与其他神经影像方法相比，EEG 最大的优势在于其时间分辨率，即在毫秒范围内测量大脑快速反应的能力。其他脑成像方法如 fMRI（功能性磁共振成像），在呈现感兴趣的刺激后需要一秒或更长时间才有反应。此外，旨在避免主观反应不确定性的行为任务通常依赖于反应时间和按键。这些可能需要长达一秒的时间，而考虑到大脑能够在毫秒级的时间尺度上产生许多复杂的神经生理过程，这已经是非常缓慢的。因此，由于其高时间分辨率，EEG 能够指数化前意识过程，而这些处理过程只通过纯粹的自我报告和基于反应的任务是无法被识别的。
可负担性与移动性
运动科学：Paxton Lynch 佩戴 Emotiv Insight EEG 头戴式设备接受压力测试。
EEG 设备已变得具有性价比且支持无线连接，允许研究人员在现场进行研究，而无需将受试者带入实验室。虽然 EEG 和 MEG（脑磁图）都具有高时间分辨率，但由于 EEG 成本低、可移动，因此它是更易获取的研究工具，从而使人类行为能够在受控或自然的环境中被研究。其他神经成像方法（例如 MEG、MRI 和 PET）需要高昂的维护成本，并且受试者必须被带入医院或实验室环境来开展这些研究。相比之下，几乎任何环境都可以转换成 EEG “实验室”。（参见 Park 等人的评论¹，了解如何利用移动 EEG 提高现场运动表现）
内部研究或远程研究
EEG 研究不一定需要基于拥有单台设备的实验室。随着价格实惠的商业 EEG 设备的进步，家庭用户能够自己记录 EEG。 EmotivLABS 平台允许研究人员使用经过研究级设备验证²’³的 Emotiv 头戴式设备在线进行实验。点此阅读有关我们在线 EEG 试点研究的内容，或在此了解我们的合作项目，其中 Emotiv 用户通过在家中参与研究来评估一款演示软件详情。
我们用 EEG 可以测量什么？
最常用的是，研究人员使用呈现刺激后感兴趣时间点的电压幅度（即事件相关电位，或 ERP）或 EEG 中每秒的震荡量（脑电波）（即时频分析）。
这两个领域允许我们回答与行为相关的不同研究问题。此外，随着先进机器学习算法的发展，我们可以开始解码针对感兴趣刺激的心智状态。例如，随着针对注意力进行过验证的算法的发展，我们现在可以轻松地回答诸如“我的视频中哪个部分吸引了更多注意力”之类的问题。
需要考虑的注意事项
重要的是要记住，我们无法使用 EEG 精确地读取思想。因此，理想情况下，进行比较的刺激在除了感兴趣变量本身之外的每个方面都需要匹配。因此，设计良好的实验任务是良好 EEG 研究的基石。其次，EEG 设备可能会从电气设备中拾取干扰，且 EEG 容易受到移动的影响，这可能会给记录引入不需要的伪影。因此，原始 EEG 反映了整个大脑的反应，在对刺激感知做出任何推断之前，需要对其进行清洗和处理。
此外，单个电级处的大脑活动记录了来自整个大脑的活动，其位置不直接精准指示活动源本身（例如，额叶电极处活动增加并不意味着额叶产生了这种反应。诸如 EEG 反应的源重建⁴之类的方法可用于此目的，以在头皮级别确定源。为了更有把握地确定更深层次的源，结合使用 MEG 或 fMRI 以及 EEG 等神经影像方法是值得考虑的选择。
目前研究中的 EEG
目前，EEG 有着多种应用方式，不仅可以帮助心理学和医学领域的研究人员，还可以帮到脑机接口、神经反馈，并在神经营销学等领域理解消费者行为。
医学或临床神经科学
EEG 主要用于医学领域，以改善诊断和治疗。例如，EEG 最常见的用途是用于癫痫症的诊断和发作检测⁵，以及在睡眠研究中检测睡眠异常⁶。在精神病学和临床神经科学中，EEG 目前正用于识别客观的障碍标志物，这些标志物在其他情况下则依赖于主观的临床评估。定量脑电图（qEEG）可以通过计算并在头皮上绘制出振荡量，这些技术正被用于界定由各种精神障碍引起的大脑变化⁷。应用在健康大脑与有障碍大脑分类上的机器学习也正在为更客观的诊断方法⁸’⁹铺平道路。
神经营销学
毫无疑问，理解消费者行为是神经营销学的核心。EEG 在此领域最常见的用途是，为了改进广告、产品或服务，而确定由于不显著和不具吸引力所致的影响方面¹⁰。
Emotiv x 神经营销学 —— 欧莱雅奢华实验室中消费者行为的未来。
EEG 的波动也用于识别潜意识中是否存在品牌/产品回想¹¹。其他用途包括神经定价（neuropricing），在这项应用中，带有 EEG 的行为任务被用于寻找产品的最佳定价策略¹²。
Emotiv x 神经营销学 —— 大脑对不同定价建议的反应。
常规神经科学研究
此类研究涉及理解大脑是如何运作的（例如，我们的大脑是如何处理视觉或听觉刺激的）以及大脑不同部分之间是如何进行交流的。它还涉及理解大脑与疾病（例如，自闭症谱系障碍或精神分裂症）之间的关系。这涵盖了包括社会、情感、计算和认知领域的多个领域。
脑机接口 (BCI)
BCI 研究旨在通过将 EEG 与计算设备相融合，将思维指令转化为外部动作。使用思维指令打出 Word 文档、移动轮椅、甚至移动假肢是 BCI 当前的一些发展成果，被用于提高残疾人的生活质量¹³。
脑机接口 (BCI) —— 患有脑瘫的 8 岁男孩 John 的惊人创作，发布在 Instagram 上的 brainpaintbyjohn
另一个革命发生在音乐界，音乐家/歌手正在使用他们的思想来创作音乐（参见我们在此处的相关发布）
脑机接口 (BCI) —— Emotiv 的 EPOC 头戴式设备与标志性的 TONTO 合成器堪称绝配。
总的来说，EEG 的使用为我们深入了解人类表面层面的行为提供了可能。其高性价比和高易用性使其成为跨多个学科的有用工具，通过使用 EEG 比简单的主观自我报告更深入、客观地解码人类行为，从而可以实现从改善用户体验到推进治疗方法等过程。
脑机接口 (BCI) —— Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes，使用思维指令驾驶 F1 赛车
文章作者：
Roshini Randeniya，Emotiv Research Pty. Ltd. 的研究员
参考文献
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
想象一下，你制作了一个短视频，想要找出人们觉得有趣的是哪些部分。通常情况下，你只需直接询问他们，或者做个问卷调查。但最常见的回答可能是“我不太清楚”或“我不记得了”。仅仅利用主观测量手段进行人类感知研究，可能会充斥着不确定性，而通过测量神经生理反应则有望克服这一问题。脑电图（EEG）设备因其易于获取且具有性价比，在作为可增强人类感知相关研究的工具方面具有独特优势。 因此，它正迅速成为心理学、神经营销学和 BCI 的关键工具。
什么是 EEG？
脑电图（EEG）是对由被称为神经元的脑细胞所产生的电活动的测量。这是一种在头皮上放置电极的安全且非侵入性的方法。用于此目的的 EEG 设备种类繁多，从单通道商业设备到 256 通道医疗级系统不等。您可以在此处阅读有关什么是 EEG 以及不同的 EEG 设备的更多详细信息。
EEG 的好处是什么？
高时间分辨率
由于其高时间分辨率，EEG 能够指数化前意识过程。
与其他神经影像方法相比，EEG 最大的优势在于其时间分辨率，即在毫秒范围内测量大脑快速反应的能力。其他脑成像方法如 fMRI（功能性磁共振成像），在呈现感兴趣的刺激后需要一秒或更长时间才有反应。此外，旨在避免主观反应不确定性的行为任务通常依赖于反应时间和按键。这些可能需要长达一秒的时间，而考虑到大脑能够在毫秒级的时间尺度上产生许多复杂的神经生理过程，这已经是非常缓慢的。因此，由于其高时间分辨率，EEG 能够指数化前意识过程，而这些处理过程只通过纯粹的自我报告和基于反应的任务是无法被识别的。
可负担性与移动性
运动科学：Paxton Lynch 佩戴 Emotiv Insight EEG 头戴式设备接受压力测试。
EEG 设备已变得具有性价比且支持无线连接，允许研究人员在现场进行研究，而无需将受试者带入实验室。虽然 EEG 和 MEG（脑磁图）都具有高时间分辨率，但由于 EEG 成本低、可移动，因此它是更易获取的研究工具，从而使人类行为能够在受控或自然的环境中被研究。其他神经成像方法（例如 MEG、MRI 和 PET）需要高昂的维护成本，并且受试者必须被带入医院或实验室环境来开展这些研究。相比之下，几乎任何环境都可以转换成 EEG “实验室”。（参见 Park 等人的评论¹，了解如何利用移动 EEG 提高现场运动表现）
内部研究或远程研究
EEG 研究不一定需要基于拥有单台设备的实验室。随着价格实惠的商业 EEG 设备的进步，家庭用户能够自己记录 EEG。 EmotivLABS 平台允许研究人员使用经过研究级设备验证²’³的 Emotiv 头戴式设备在线进行实验。点此阅读有关我们在线 EEG 试点研究的内容，或在此了解我们的合作项目，其中 Emotiv 用户通过在家中参与研究来评估一款演示软件详情。
我们用 EEG 可以测量什么？
最常用的是，研究人员使用呈现刺激后感兴趣时间点的电压幅度（即事件相关电位，或 ERP）或 EEG 中每秒的震荡量（脑电波）（即时频分析）。
这两个领域允许我们回答与行为相关的不同研究问题。此外，随着先进机器学习算法的发展，我们可以开始解码针对感兴趣刺激的心智状态。例如，随着针对注意力进行过验证的算法的发展，我们现在可以轻松地回答诸如“我的视频中哪个部分吸引了更多注意力”之类的问题。
需要考虑的注意事项
重要的是要记住，我们无法使用 EEG 精确地读取思想。因此，理想情况下，进行比较的刺激在除了感兴趣变量本身之外的每个方面都需要匹配。因此，设计良好的实验任务是良好 EEG 研究的基石。其次，EEG 设备可能会从电气设备中拾取干扰，且 EEG 容易受到移动的影响，这可能会给记录引入不需要的伪影。因此，原始 EEG 反映了整个大脑的反应，在对刺激感知做出任何推断之前，需要对其进行清洗和处理。
此外，单个电级处的大脑活动记录了来自整个大脑的活动，其位置不直接精准指示活动源本身（例如，额叶电极处活动增加并不意味着额叶产生了这种反应。诸如 EEG 反应的源重建⁴之类的方法可用于此目的，以在头皮级别确定源。为了更有把握地确定更深层次的源，结合使用 MEG 或 fMRI 以及 EEG 等神经影像方法是值得考虑的选择。
目前研究中的 EEG
目前，EEG 有着多种应用方式，不仅可以帮助心理学和医学领域的研究人员，还可以帮到脑机接口、神经反馈，并在神经营销学等领域理解消费者行为。
医学或临床神经科学
EEG 主要用于医学领域，以改善诊断和治疗。例如，EEG 最常见的用途是用于癫痫症的诊断和发作检测⁵，以及在睡眠研究中检测睡眠异常⁶。在精神病学和临床神经科学中，EEG 目前正用于识别客观的障碍标志物，这些标志物在其他情况下则依赖于主观的临床评估。定量脑电图（qEEG）可以通过计算并在头皮上绘制出振荡量，这些技术正被用于界定由各种精神障碍引起的大脑变化⁷。应用在健康大脑与有障碍大脑分类上的机器学习也正在为更客观的诊断方法⁸’⁹铺平道路。
神经营销学
毫无疑问，理解消费者行为是神经营销学的核心。EEG 在此领域最常见的用途是，为了改进广告、产品或服务，而确定由于不显著和不具吸引力所致的影响方面¹⁰。
Emotiv x 神经营销学 —— 欧莱雅奢华实验室中消费者行为的未来。
EEG 的波动也用于识别潜意识中是否存在品牌/产品回想¹¹。其他用途包括神经定价（neuropricing），在这项应用中，带有 EEG 的行为任务被用于寻找产品的最佳定价策略¹²。
Emotiv x 神经营销学 —— 大脑对不同定价建议的反应。
常规神经科学研究
此类研究涉及理解大脑是如何运作的（例如，我们的大脑是如何处理视觉或听觉刺激的）以及大脑不同部分之间是如何进行交流的。它还涉及理解大脑与疾病（例如，自闭症谱系障碍或精神分裂症）之间的关系。这涵盖了包括社会、情感、计算和认知领域的多个领域。
脑机接口 (BCI)
BCI 研究旨在通过将 EEG 与计算设备相融合，将思维指令转化为外部动作。使用思维指令打出 Word 文档、移动轮椅、甚至移动假肢是 BCI 当前的一些发展成果，被用于提高残疾人的生活质量¹³。
脑机接口 (BCI) —— 患有脑瘫的 8 岁男孩 John 的惊人创作，发布在 Instagram 上的 brainpaintbyjohn
另一个革命发生在音乐界，音乐家/歌手正在使用他们的思想来创作音乐（参见我们在此处的相关发布）
脑机接口 (BCI) —— Emotiv 的 EPOC 头戴式设备与标志性的 TONTO 合成器堪称绝配。
总的来说，EEG 的使用为我们深入了解人类表面层面的行为提供了可能。其高性价比和高易用性使其成为跨多个学科的有用工具，通过使用 EEG 比简单的主观自我报告更深入、客观地解码人类行为，从而可以实现从改善用户体验到推进治疗方法等过程。
脑机接口 (BCI) —— Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes，使用思维指令驾驶 F1 赛车
文章作者：
Roshini Randeniya，Emotiv Research Pty. Ltd. 的研究员
参考文献
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
继续阅读