A tudományban ősi fogalom, hogy ha valamit meg akarunk érteni, először meg kell mérni. Az emberi viselkedés megértésére tett kísérletek számos fiziológiai jel mérését foglalhatják magukban, de ahhoz, hogy közelebb kerüljünk az agyhoz, olyan berendezésekre van szükség, amelyek rögzítik annak tevékenységét.
Számos idegrendszeri képalkotó eszköz áll rendelkezésre, de egyik sem nyújt olyan magas szintű időbeli felbontást, mint az EEG. Bár a kapott vizuális információk szintje nem olyan részletes, mint egyes más neuroimaging technikáké (például az fMRI, azaz a funkcionális mágneses rezonancia képalkotás), az időbeli felbontás, valamint a hordozhatóság, a viszonylagos megfizethetőség és az egyszerű használat azt jelenti, hogy az EEG az egyik – ha nem a leggyakrabban használt – neuroimaging módszer.
Az EEG-t gyakran használják szigorúan ellenőrzött kísérleti környezetben – olyan forgatókönyvekben, amelyekben az adatokat meghatározott ideig, kevés mozgással és egyértelműen meghatározott ingerekkel gyűjtik. Bár ez ideálisnak bizonyult az agyi aktivitás felmérésére bizonyos beállítások mellett, néha más megközelítésre van szükség.
Az EEG-elektronometria az EEG-adatok hosszú időn keresztül történő gyűjtésének módszere (ez óráktól napokig terjedhet) naturalisztikus beállítások mellett. Ez nemcsak azt jelenti, hogy több adat lesz, hanem azt is, hogy több lesz a mozgás, és (valószínűleg) sokféle interakciós tényező befolyásolja az adatokat.
Mi az oka az ambuláns EEG alkalmazásának?
Az ambuláns EEG-t általában a következő okokból végzik:
- Epilepszia kimutatása és megfigyelése
- Szeizmusvizsgálatok
- Alvásvizsgálatok
- A természetes viselkedés kutatása (pl.pl. vásárlói vizsgálatok, felhasználói interakciók tanulmányozása)
Az előbbi két példa elsősorban orvosi célokat szolgál – az ambuláns módszerek alkalmazása azért történik, hogy a nap folyamán észleljék vagy mérjék az aberrált neurológiai aktivitást. Az utóbbi kettő inkább arra irányul, hogy megértsük, hogyan változnak az agyi folyamatok egy normális populációban idővel (és potenciálisan különböző kontextusokban is).
A következőkben kifejezetten arról lesz szó, hogy a természetes viselkedéssel járó agyi folyamatok hogyan mérhetők ambuláns EEG-vel, valamint az adatgyűjtés és elemzés során előforduló gyakori buktatókról.
Hogyan működik?
Az ambuláns EEG sok esetben lényegében megegyezik a szokásos EEG-kísérletek szokásos felépítésével – a résztvevő fejére egy EEG-fejhallgatót helyeznek, az elektródák valamilyen vezető gél segítségével érintkeznek a bőrrel, a vezetőképességet vizsgálják, és az egész felépítést ellenőrzik a csatlakoztatott szoftverben.
Noha vannak döntő hasonlóságok, vannak döntő különbségek is. Míg egyes EEG-beállítások olyan berendezéseket igényelnek, amelyekkel nem praktikus (vagy lehetetlen) könnyen mozogni, addig az ambuláns EEG olyan eszközöket igényel, amelyek könnyű mozgathatóságot és hordozhatóságot biztosítanak. Bármely résztvevőnek, aki hosszabb ideig visel EEG-fejhallgatót, képesnek kell lennie arra, hogy akadálytalanul mozogjon, és ezt kényelmesen tegye.
Az adatokkal kapcsolatban további megfontolásokat kell végezni – nemcsak azt, hogy hová kerülnek (a nagy mennyiségű adat gyűjtése természetesen megköveteli, hogy hatékonyan tárolják őket), hanem azt is, hogy az adatokat hogyan gyűjtik. Az ilyen összefüggések gyakran megkövetelik, hogy a résztvevő mozogjon, ami zajt és műtermékeket visz be a jelekbe.
A jel és a zaj
A zaj mindig jelen lesz lényegében bármilyen mérésnél, függetlenül attól, hogy EEG-adatgyűjtésről vagy bármi másról van szó (bár az EEG különösen érzékeny a zaj jelenlétére). A zaj mennyisége lehet, hogy elenyésző, de egy bizonyos szintű zaj mindig várható. A zajból származó jel mérséklése (és esetleges szűrése) ezért minden adatelemzés kritikus eleme.
Ez még hangsúlyosabb az ambuláns EEG-méréseknél, ahol a résztvevő esetleg járkál vagy más módon mozog, ami zavarhatja az elektródák helyzetét a fején. Amint az alábbi EEG-felvétel képén látható, ez komoly hatással lehet az adatok minőségére.
Ez nem azt jelenti, hogy az adatgyűjtés nem történhet olyan forgatókönyvekben, amelyekben az embereknek járkálniuk kell, hanem csak azt, hogy új stratégiára van szükség.
Az ebből adódó probléma mérséklésének két fő módja van. Az első a kísérleti tervezésben, a másik az adatelemzésben rejlik.
Kísérleti tervezés az ambuláns EEG-hez
A zajos adatok problémájának megkerülésére gyakran az a legjobb megközelítés, ha a felvételben “műtárgymentes” időablakokat tartunk fenn. Például az ambuláns EEG gyakori forgatókönyve az lenne, hogy EEG-adatokat rögzítünk egy résztvevőtől, miközben mozog és interakcióba lép a tárgyakkal (gondoljunk a szupermarketben való vásárlási viselkedés tanulmányozására vagy a gyermekekkel végzett fejlődési tanulmányra). Bár a felvétel bizonyos pontjain nagy lehet a mozgás, az elemzés azokra a pillanatokra összpontosít, amelyek mentes az artefaktumoktól.
A kísérleti tervezés ezért biztosíthatja, hogy legyenek olyan kevés aktivitással rendelkező pillanatok, amelyekből rögzíteni lehet – amikor például a résztvevő megáll, hogy megnézze a szupermarket polcát, vagy amikor egy gyermek (végre!) mozdulatlanul áll.
Ez azt a kérdést is felveti, hogy melyik EEG hardver a legalkalmasabb az ambuláns beállításokhoz. A neuroelektrikus fejhallgatók előnye, hogy fejfedővel vannak felszerelve, ami némileg korlátozza az elektródák mozgásának mértékét. Többféle elektródatípussal is felszerelhetők, ami segíthet az alkalmazás sebességében vagy a jelminőségben.
AzABM (Advanced Brain Monitoring) és az Emotiv fejhallgatók szintén hordozhatóak, és az adatok Bluetooth-kapcsolaton keresztül gyűjthetők, bár nem egy sapkában vannak konfigurálva.
Az ismételt mérések, amelyek során a résztvevők ugyanazt az ingert kapják, és az adatok különböző szakaszait lehet minden alkalommal gyűjteni, felhasználhatók az idegi válaszok teljes képének létrehozására az inger expozíció teljes időtartama alatt.
Ez azt jelenti, hogy például az első inger expozíció első 10 másodpercének EEG-adatait ki lehet egészíteni a második inger expozíció következő 10 másodpercével. Ha elegendő számú kísérletre és résztvevőre átlagoljuk, megbízhatóan felépíthető egy általános kép a résztvevők válaszairól.
Ez a résztvevőkön belüli kísérleti tervekre is vonatkozik – a kísérletekben érvényesebb a hasonlóak összehasonlítása. Ez lényegében azt jelenti, hogy a résztvevők A ingerre adott reakcióinak összehasonlítása a B ingerre adott reakcióikkal érvényesebb, mint a résztvevők két különböző csoportjának reakcióinak összehasonlítása.
Az összes ilyen megközelítés azonban azt is megköveteli, hogy a vizsgálat egy másik területén – az elemzésben – is erőfeszítéseket tegyünk.
Az ambuláns EEG elemzési módszerei
Látható, hogy az EEG-adatok gyűjtése dinamikusan változó környezetből egy bizonyos idő alatt kihívást jelent. A különböző forrásokból származó zaj könnyen bevezethető.
Az adatelemzés első lépése gyakran a vizuális ellenőrzés – előfordulhat, hogy az egyetlen zaj által befolyásolt adat a kísérlet (vagy az elektródák) olyan pillanataiban van jelen, amelyeket nem vizsgálnak (pl. amikor a gyermek nem figyel az ingerekre / amikor a személy a polcok között sétál). Az adatok ezen zajos részeit egyszerűen eltávolítjuk.
Ha a zaj továbbra is fennáll az adatok fontos részein, a következő lépés a szűrés alkalmazása. A szűrés különösen akkor hatékony, ha a zaj nagyon alacsony (1 Hz alatti) vagy nagyon magas (50 Hz feletti) frekvenciákon van jelen – olyan frekvenciákon, amelyek általában nem érdekesek a vizsgálat szempontjából.
Ez esetben egy magaspass szűrő (egy határérték alatti artefaktumok elnyomása) vagy egy mélypass szűrő (egy határérték feletti artefaktumok elnyomása) alkalmazható az adatokra. Például, ha a kutatási kérdés az alfa-aktivitásra vonatkozik (ami a 8 és 12 Hz közötti frekvenciatartományban lévő aktivitás), a magas frekvenciájú zaj gyakran biztonságosan eltávolítható egy aluláteresztő szűrővel.
Az iMotionson belül gondoskodnak az artefaktumokról? Az iMotions-on belül fontos különbséget tenni a “nyers adatokkal” vagy a “metrikákkal” való munka között. Azok a felhasználók, akik az iMotions-t rögzítő eszközként használják, a “nyers adatokat” exportálják további feldolgozásra speciális EEG-szoftverekben, például az EEGLAB, Fieldtrip, BCILAB, BESA vagy Cartool szoftverekben.
Az adatokon alkalmazott jelfeldolgozás teljes mértékben a felhasználó kezében van (és teljes felelősséggel tartozik érte). Más felhasználók “mérőszámokkal” dolgoznak, amelyeket vagy a hardver (az ABM vagy az Emotiv esetében) vagy az iMotions (pl. “frontális aszimmetria”) biztosít. Ebben az esetben a jel fertőtlenítéséről már a metrikák számítása során gondoskodnak.
Következtetés
Az EEG az agy működésének megértését ígéri reális, dinamikus környezetben. Ennek ára a (gyakran) csökkentett adatminőség is. Ez sajnos nem teljesen elkerülhető, azonban a megfelelő kísérleti megközelítéssel, vizsgálati elrendezéssel és adatkezeléssel a hatások mérsékelhetők. Ez azt jelenti, hogy a naturalisztikus kutatás befejezhető.
Míg ezek a fenti módszerek segíthetnek az ambuláns EEG-kísérletekből gyűjtött adatok kezelésében, minden kísérlet (ambuláns vagy nem ambuláns) legfontosabb és leghasznosabb szempontja a megközelítés kísérleti tesztelésében rejlik, mielőtt azt több résztvevőre kiterjesztenék. A tesztelés elengedhetetlen a sikeres kutatáshoz, mivel lehetővé teszi, hogy megértsük, mi működik és mi nem.
Remélem, élvezték az olvasást arról, hogy mi az ambuláns EEG, és hogyan működik. Ha szeretne mélyebb betekintést nyerni az EEG-be, akkor töltse le az alábbi ingyenes útmutatónkat.
