Co je to EEG (elektroencefalografie) a jak funguje?

Váš mozek řídí celou show. Vzpomeňte si, kdy jste se naposledy snažili vyluštit křížovku nebo se začali učit nový jazyk. Vzpomeňte si, kdy jste se naposledy probudili uprostřed podivného snu nebo jste se potřebovali zorientovat ve městě, kde jste nikdy předtím nebyli.

Když myslíte, sníte, vidíte a vnímáte, váš mozek je neustále aktivní, vstřebává všechny informace, zhušťuje a znovu propojuje stávající data a vše integruje do konzistentního zážitku. Tato zkušenost pro vás tvoří vaši realitu.

Váš mozek je živý. Váš mozek utváří to, jak vnímáte své okolí, filtruje nebo zvýrazňuje objekty a informace, které jsou pro vás nejdůležitější. Na základě vašich myšlenek, emocí, přání a zkušeností vytváří vlastní příběhy, které v konečném důsledku řídí vaše chování.

V tomto článku získáte základní přehled o EEG a o tom, jak funguje:

• EEG měří elektrickou aktivitu mozku
• Co je EEG a jak funguje
• Jak lze data EEG interpretovat
• EEG integrace
• .
• Ceny EEG
• EEG a prezentace podnětů

EEG měří elektrickou aktivitu mozku

Mozek se skládá z miliard buněk, Polovina z nich jsou neurony, polovina pomáhá a usnadňuje činnost neuronů. Tyto neurony jsou hustě propojeny prostřednictvím synapsí, které fungují jako brány inhibiční nebo excitační aktivity.

Každá synaptická aktivita vytváří jemný elektrický impuls označovaný jako postsynaptický potenciál. Bez přímého kontaktu s jednotlivým neuronem je samozřejmě obtížné spolehlivě zjistit jeho výboj. Kdykoli však synchronizovaně vystřelí tisíce neuronů, vytvoří elektrické pole, které je dostatečně silné na to, aby se šířilo tkání, kostí a lebkou. Nakonec ho lze změřit na povrchu hlavy.

Představte si to jako neustálé dunění jemných zemětřesení. Sám o sobě může být každý výbuch příliš malý na to, abyste si ho všimli, ale pokud se jich vyskytne několik najednou, na stejném místě a ve stejném rytmu, vytvoří dohromady megatřesení, které bude patrné i na vzdálenost stovek kilometrů.

Co je to EEG a jak funguje?

Elektroencefalografie , neboli EEG, je fyziologická metoda volby pro záznam elektrické aktivity generované mozkem prostřednictvím elektrod umístěných na povrchu hlavy. Pro rychlejší aplikaci jsou elektrody umístěny v elastických čepicích podobných koupacím čepicím, což zajišťuje, že údaje lze sbírat ze stejných poloh pokožky hlavy u všech respondentů.

Přes poněkud odstrašující název (a výslovnost) je pochopení podstaty elektroencefalografie překvapivě jednoduché:

Definice elektroencefalografie (EEG):

• měří elektrickou aktivitu generovanou synchronizovanou činností tisíců neuronů (ve voltech)
• poskytuje vynikající časové rozlišení, což umožňuje detekovat aktivitu v kortikálních oblastech – dokonce i v subsekundových časových úsecích

Jelikož kolísání napětí měřené na elektrodách je velmi malé, zaznamenaná data jsou digitalizována a odeslána do zesilovače. Zesílená data pak lze zobrazit jako posloupnost hodnot napětí.

Rozdíl v ceně systémů EEG je obvykle způsoben počtem elektrod, kvalitou digitalizace, kvalitou zesilovače a počtem snímků, které může zařízení pořídit za sekundu (to je vzorkovací frekvence v Hz).

EEG je jednou z nejrychlejších dostupných zobrazovacích technik, protože má často vysokou vzorkovací frekvenci. Před sto lety se časový průběh EEG vykresloval na papír – dnes se data (naštěstí) zobrazují digitálně jako nepřetržitý tok napětí na obrazovce. Ale to je jen začátek – musíte také pochopit, co vám data říkají.

Zpět na začátek

Jak lze data EEG interpretovat?

Jelikož EEG sleduje časový průběh elektrické aktivity generované mozkem, můžete interpretovat, které oblasti mozkové kůry jsou v daném okamžiku zodpovědné za zpracování informací:

Oblasti mozku a co dělají

1. Okcipitální kůra

Okcipitální kůra je centrum vizuálního zpracování našeho mozku, které se nachází v nejzadnější části lebky. Zde se zpracovávají všechny věci, které vidíme (i když k určitému zpracování dochází i před a po příchodu signálu). EEG experimenty s vizuálními podněty (videa, obrázky) se často zaměřují na účinky v okcipitálních oblastech.

1. Parietální kůra

Parietální kůra se zabývá integrací informací pocházejících z vnějších zdrojů a vnitřní senzorické zpětné vazby z našeho těla. Parietální kůra je zodpovědná za sloučení všech těchto informačních zdrojů do ucelené reprezentace toho, jak se naše tělo vztahuje k prostředí a jak se k nám všechny věci (předměty, lidé) v prostředí prostorově vztahují. Úkoly vyžadující pohyby očí nebo rukou a koordinaci oko-ruka by nebyly možné bez temenní kůry, která také zpracovává, ukládá a vyhledává tvar, velikost a orientaci předmětů, které mají být uchopeny.

1. Temporální kůra

Temporální kůra je spojena se zpracováním smyslových vstupů na odvozené, neboli vyšší významy pomocí vizuálních vzpomínek, jazyka a emočních asociací. Levá spánková kůra se podílí na porozumění psané a mluvené řeči. Mediální (vnitřní) oblasti jsou aktivnější při prostorové navigaci.

1. Čelní kůra

Čelní část lidského mozku je ve srovnání s většinou ostatních savců zvětšená. Čelní kůra se v podstatě stará o výkonné funkce: pomáhá nám udržovat kontrolu, plánovat budoucnost a sledovat naše chování. Kromě regionálních charakteristik toho, odkud určitá elektrická aktivita pochází, můžete také analyzovat, které frekvence primárně řídí probíhající aktivitu.

Neurální oscilace, které lze měřit pomocí EEG, jsou viditelné i v surových nefiltrovaných, nezpracovaných datech. Signál je však vždy směsí několika základních frekvencí, o nichž se předpokládá, že odrážejí určité kognitivní, afektivní nebo pozornostní stavy. Kdykoli se mozek nachází v určitém stavu, frekvenční vzorce se mění, což umožňuje nahlédnout do kognitivních procesů.

Frekvenční rozsahy EEG / frekvenční pásma

Delta (1 – 4 Hz)

• Delta Ve spánkových laboratořích se delta vlny zkoumají za účelem posouzení hloubky spánku. Čím silnější je delta rytmus, tím hlubší je spánek. Bylo také zjištěno, že zvýšená síla delta (zvýšené množství záznamů delta vln) je spojena se zvýšenou koncentrací na úkoly vnitřní pracovní paměti .
  

Theta (4 – 7 Hz)

• Theta je spojena s celou řadou kognitivních procesů, jako je kódování a vyhledávání v paměti a také kognitivní pracovní zátěž . Kdykoli jsme konfrontováni s obtížnými úkoly (například při počítání pozpátku od 100 po 7 krocích nebo při vzpomínání na cestu domů z práce), vlny theta se zvýrazní. Theta je také spojena se zvýšenou mírou únavy .
  

Alfa (7 – 12 Hz)

• Alfa Kdykoli zavřeme oči a uvedeme se do klidového stavu, převezmou vládu vlny alfa. Hladina alfa se zvyšuje, když se nacházíme ve stavu uvolněné bdělosti. Trénink biofeedbacku často využívá vlny alfa ke sledování relaxace. Jsou také spojeny s inhibicí a pozorností .
  

Beta (12 – 30 Hz)

• Beta nad motorickými oblastmi, frekvence beta sílí, když plánujeme nebo provádíme pohyby jakékoli části těla . Zajímavé je, že toto zvýšení frekvence beta je patrné také při pozorování tělesných pohybů jiných lidí . Náš mozek zřejmě napodobuje pohyby jejich končetin, což naznačuje, že v našem mozku existuje složitý „systém zrcadlových neuronů“, který je potenciálně koordinován frekvencemi beta.
  
  

  Gama (>30 Hz, obvykle 40 Hz)

• Gama – někteří vědci tvrdí, že gama odráží pozorné soustředění a slouží jako nosná frekvence pro usnadnění výměny dat mezi oblastmi mozku . Jiní spojují gama s rychlými pohyby očí, tzv. mikrosakádami, které jsou považovány za nedílnou součást pro smyslové zpracování a příjem informací .

Analýza dat EEG může být poměrně náročná. Zpracování signálu, detekce a útlum artefaktů, extrakce rysů a výpočet mentálních metrik, jako je pracovní zátěž, zapojení, ospalost nebo bdělost, to vše vyžaduje určitou úroveň odborných znalostí a zkušeností, aby bylo možné správně identifikovat a extrahovat cenné informace ze shromážděných dat.
Modul iMotions EEG nabízí několik nástrojů a funkcí, které vám umožní rychle zahájit výzkum EEG, a některé z těchto zpracování dat dokáže provádět automaticky. Níže si projdeme způsoby, jakými může modul EEG pomoci pokročit ve výzkumu.

Zpět na začátek

EEG data a jejich analýza

Analýza EEG dat může být, pravda, složitý proces, a proto má iMotions několik funkcí navržených tak, aby zátěž tohoto kroku snížily.

Frontální asymetrie alfa, měřítko používané jako zástupce pocitu přiblížení nebo vyhnutí, se obvykle používá k posouzení toho, jak přitažlivý nebo odpudivý je podnět. Tuto hodnotu a výkonovou spektrální hustotu (PSD) lze v systému iMotions vypočítat automaticky a kód v jazyce R použitý k sestavení analýzy je plně dostupný a transparentní.

Jiní výrobci, například ABM a Emotiv, mohou rovněž poskytovat možnost výpočtu vlastních metrik – například úrovně ospalosti nebo zapojení. Tyto metriky jsou rovněž poskytovány v rámci softwaru iMotions, což vám umožní snadný přístup k podrobným poznatkům.

Mohou také existovat části analýzy, které chcete vyloučit nebo se na ně podívat podrobněji. iMotions poskytuje nástroj pro anotaci, který lze použít buď živě při sběru dat, nebo po sběru dat. Data lze jednoduše označit a vybrat konkrétní segmenty pro zpracování nebo export.

Data, ať už surová, zpracovaná nebo segmentovaná, lze samozřejmě také exportovat ve snadno přenositelných formátech, což vám umožní přenést analýzu na libovolnou platformu. K dispozici jsou také informace o používání počítače, jako jsou kliknutí myší a stisky kláves, což je obzvláště užitečné při propojování interakce podnětů s daty biosenzorů.

Integrace EEG

iMotions umožňuje nativní integraci s osmi různými náhlavními soupravami EEG od čtyř předních společností vyrábějících hardware EEG. Ať už chcete shromažďovat data z 32kanálových zařízení s vysokou vzorkovací frekvencí, flexibilních a bezdrátových 24kanálových zařízení nebo měřit frontální asymetrii s 8kanálovou čelenkou, iMotions poskytuje pro každé z nich jednoduché řešení.

iMotions také poskytuje možnost propojit více různých biosenzorů dohromady a vytvořit tak hlubší analýzu lidského chování. Biosenzory, jako jsou snímače očí (na obrazovce, v brýlích nebo ve virtuální realitě), analýza výrazu obličeje, EDA, EKG a EMG (mimo jiné), lze snadno zapojit do jakéhokoli experimentu.

Podívejte se: The Study of Human Behavior: Měření, analýza a porozumění

Údaje z těchto senzorů se vzájemně doplňují – každý z nich poskytuje nové informace o emočních projevech účastníka, fyziologickém vzrušení nebo vizuální pozornosti, které nejsou k dispozici, pokud uvažujeme pouze o EEG.

Pomocí protokolu LSL (Lab Streaming Layer) je také možné připojit řadu dalších senzorů, které nejsou nativně integrovány. Ten umožňuje odesílat data z jiných senzorů do systému iMotions a synchronizovat je s jinými zdroji dat. To je doplněno možností využít otevřené rozhraní API k připojení v podstatě jakéhokoli jiného datového toku. Do systému iMotions lze připojit prakticky jakékoli zařízení produkující data, což vytváří nové možnosti výzkumu.

Ceny EEG

Jako u mnoha zařízení (a většiny věcí v životě): dostanete to, za co si zaplatíte. Mnohá zařízení na horních hranicích cenového rozpětí jsou obzvláště pokročilá, výzkumná zařízení, která poskytují neuvěřitelnou citlivost a také velké množství senzorů. Částečným kompromisem je, že sběr a analýza dat trvá déle, ale ať už jsou vaše potřeby jakékoli – vždy je dobré se nejprve poradit s odborníky.

Proto jsme stanovili cenové rozpětí, na které pravděpodobně narazíte, když budete hledat náhlavní soupravu EEG, která dokonale vyhovuje vašim potřebám. Konkrétní ceny může být těžké určit, protože některé nejsou veřejné nebo mohou podléhat akademickým slevám a mohou kolísat mimo jiné s měnícími se cenami měn.

Podívejte se:

Výběr mezi zařízeními je samozřejmě nejlepší provádět s odborníkem po ruce a my jsme vám vždy k dispozici, pokud chcete prodiskutovat své potřeby. Níže najdete cenové rozpětí náhlavních souprav od některých předních výrobců.

EEG a prezentace podnětů

Experimenty jsou jen zřídka stejné, což se odráží v rozmanitosti typů podnětů. iMotions umožňuje v rámci jediné platformy prezentovat prakticky jakoukoli formu podnětů – ať už se jedná o obrázky, video, zvuk, hry, webové stránky, virtuální realitu (VR), mobilní zařízení nebo v reálném světě (i když v případě použití EEG v dynamickém prostředí je třeba zvážit některé aspekty). Zařízení EEG jsou automaticky synchronizována s podněty a jakýmikoli dalšími zařízeními, která mohou být připojena – můžete tak nechat iMotions provést experiment za vás.

Kompletní experimentální platforma

iMotions je kompletní behaviorální laboratoř v jednom softwaru – od návrhu experimentu, integrace a synchronizace zařízení až po prezentaci podnětů, sběr dat, zpracování a export. V závislosti na vašich potřebách nabízí iMotions také několik analytických funkcí, které mohou pomoci urychlit experimentální proces. To znamená, že není třeba složité a nákladné mozaikovité nastavení softwaru – celý experiment lze řídit a provádět v iMotions.

Zpět na začátek

Jak citovat článek:

Bryn Franswoth, What is EEG (Electroencephalography) and How Does it Work?, (DATUM PŘÍSTUPU), dostupné: https://imotions.com/blog/what-is-eeg/.

Harmony, T. (2013). Funkční význam delta oscilací při kognitivním zpracování. Frontiers in Integrative Neuroscience. 7:83 10.3389/fnint.2013.00083

Klimesch, W. (1999). EEG alfa a theta oscilace odrážejí kognitivní a paměťový výkon: přehled a analýza. Brain Res. Rev., 29 (2-3), 169-195

Craig, A., Tran, Y., Wijesuriya, N., Nguyen, H. (2012). Regionální změny aktivity mozkových vln související s únavou. Psychophysiology 49:574-582

Klimesch, W. (2012). Oscilace v pásmu alfa, pozornost a řízený přístup k uloženým informacím. Trendy kognitivní vědy 16(12):606-17. 10.1016/j.tics.2012.10.007

Takahashi, K., Saleh, M., Penn, R. D., Hatsopoulos, N. G. (2011). Šíření vln v lidské motorické kůře. Front Hum Neurosci. 5(40):40

Halder, S., Agorastos, D., Veit, R., Hammer, E. M., Lee, S., Varkuti, B., et al. (2011). Neurální mechanismy ovládání rozhraní mozek-počítač. Neuroimage 55, 1779-1790. Doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.01.021

Jia, X., Kohn, A. (2011). Gama rytmy v mozku. PLOS Biology. 9(4):e1001045 doi: 10.1371/journal.pbio.1001045

Yuval-Greenberg, S., Tomer, O., Keren, A. S., Nelken, I., Deouell, L. Y. (2008). Přechodná indukovaná odezva gama pásma v EEG jako projev miniaturních sakád. Neuron. 58: 429-41. doi: 10.1016/j.neuron.2008.03.027

.