概要
iMotionsの脳波測定（EEG）機能により、頭皮電極を介して大脳皮質の電気的活動を測定することが可能であり、この機能はiMotions Labマルチモーダル研究プラットフォームに完全に統合されています。
主な機能は以下の通りです：
- 幅広いハードウェアとの互換性 Advanced Brain Monitoring (ABM)、Neuroelectrics、Brain Products
(ActiCHamp)、Neurable といった主要な EEG システムとのネイティブ連携に加え、Lab Streaming Layer (LSL) による追加サポートも提供しています - 包括的な脳波（EEG）出力には
、生脳波信号、標準周波数帯域（デルタ、シータ、アルファ、ベータ、ガンマ）ごとのパワースペクトル密度（PSD）、および前頭部の非対称性指標が含まれます - 認知および感情に関する知見 対応ヘッドセットから得られる
独自の指標（エンゲージメント、眠気、認知的負荷など） - 真のマルチモーダル同期化された
EEGデータは、視線追跡、表情分析、皮膚電気活動（EDA）、およびその他の生体センサーと時間的に同期され、刺激同期解析が行われます - 統合分析ワークフロー：PSD計算および前頭葉
の非対称性解析用に事前設定されたRノートブック
代表的な応用分野としては、ニューロマーケティング、心理学研究、HCI（人間とコンピュータの相互作用）、人間工学、および臨床研究などが挙げられます。
Table of Contents
1. iMotionsにおけるEEGとは何ですか？
脳波検査（EEG）とは、頭皮表面に配置した電極を通じて、大脳皮質のニューロン集団が同期して発生させる電気的活動を、非侵襲的に測定する生理学的検査である。iMotionsにおいて、EEGとは、実験研究中に連続的なEEG時系列データを収集、可視化、処理、同期、およびエクスポートする、iMotions Lab内のモジュールを指す。
EEGはマイクロボルト単位で測定される電圧の変動を検知し、これらは多数のニューロン間の電気的コミュニケーションの総和を反映しています。これらの変動は、特徴的な周波数帯に整理された波形として現れ、それぞれの周波数帯は特定の認知的・情動的状態と関連しています。 fNIRSやfMRIとは異なり、EEGはミリ秒レベルの時間分解能を有しており、急速な認知プロセス、事象関連電位（ERP）、および刺激に対する時間依存的な感情的反応を研究するための最適な非侵襲的神経画像診断ツールとなっています。
iMotionsのEEGモジュールは、iMotionsプラットフォーム内に組み込まれた研究用グレードのバイオセンサーとして位置付けられており、EEGデータは他のすべてのアクティブなセンサーモジュールと、ミリ秒単位の統一されたタイムラインを共有します。この時間同期アーキテクチャにより、EEGの出力を視線行動、表情、皮膚電気伝導度、呼吸、および刺激イベントマーカーと直接同期させることが可能となり、EEGを単独で収集する場合には不可能な、刺激に同期したクロスモーダル分析を実現します。
2. 理論的基礎：脳波の周波数帯域
EEG信号は、主にその周波数成分を通じて解析されます。iMotions EEGモジュールでは、以下の周波数帯域が定義され、生成されます：
デルタ波（0.5～4 Hz）：デルタ波は、脳波（EEG）の中で最も周波数の低い振動として定義され、通常は深い無夢睡眠と関連付けられ、覚醒状態の成人においては脳の病変と関連している可能性がある。デルタ帯域のパワーは、覚醒時の行動研究ではあまり用いられないが、深いリラクゼーションや無意識の処理に関する研究では取り上げられている。
シータ波（4～8 Hz）：シータ波とは、4～8 Hzの範囲の脳波振動を指し、通常、眠気のある成人、深い瞑想中、および浅い睡眠の導入期に見られる。前頭葉におけるシータ波の活動は、認知的負荷、作業記憶の活用、および感情の処理と関連している。
アルファ波（8～12 Hz）：アルファ波とは、目を閉じたリラックスした覚醒状態に特徴的な脳波の振動を指す。認知的負荷が高まると、アルファ波のパワーは低下する（事象関連脱同期）。前頭葉領域におけるアルファ波の非対称性は、接近・回避の動機状態を示す確立された指標である。
ベータ波（12～30 Hz）：ベータ波とは、活発で覚醒した認知処理、集中した注意力、および課題や刺激への関与に関連する高周波の振動と定義される。ベータ帯域のパワーは、前頭葉の非対称性解析や認知的負荷の指標として用いられる。
ガンマ波（>30 Hz）：ガンマ波は、脳波（EEG）の振動の中で最も高い周波数帯と定義され、研究文献では、注意の集中、感覚情報の処理、および脳領域間の情報統合に関連付けられている。一部の研究者は、ガンマ波を急速眼球運動（マイクロサッカード）とも関連付けている。
3. iMotionsにおけるEEGの仕組み：ステップバイステップの処理フロー
ステップ 1 — ハードウェアの設定と電極インピーダンスの確認 EEGヘッドセットは、標準的な10–20電極配置システムに従って被験者の頭皮に装着します。iMotionsには、データ収集開始前に電極の接触状態を確認するインピーダンスチェッカーが内蔵されています。インピーダンス値が高い場合（通常、デバイスによって異なりますが10～20 kΩ以上と定義されます）、電極と皮膚の接触が不十分であることを示しており、記録を開始する前に修正する必要があります。
ステップ 2 — 信号のストリーミングと可視化 接続が完了すると、EEGデバイスは生信号をiMotions Labにリアルタイムで送信します。iMotionsの信号ビューアにはEEG波形がリアルタイムで表示されるため、研究者は信号の品質を監視し、ノイズやアーチファクトの原因を特定し、実験課題の開始前または実施中にデータ取得が正常に行われていることを確認することができます。
ステップ 3 — 刺激の提示とタイムスタンプの同期 iMotions Lab を通じて提示される刺激イベント（画像、動画、Web コンテンツ、課題、またはインタラクティブなシミュレーション）には、自動的にタイムスタンプが付けられ、共有される EEG タイムラインに埋め込まれます。このイベントマーキングシステムにより、手動での位置合わせを行うことなく、刺激に同期した EEG データの解析が可能になります。
ステップ 4 — R Notebook による信号処理 データ収集後、iMotions は、自動化された信号処理のための統合型で完全に透過的な R Notebook を提供します。EEG R Notebook のワークフローでは、各周波数帯域のパワースペクトル密度を算出し、前頭部の非対称性スコアを計算します。研究者は、研究固有の要件に合わせて R Notebook のパラメータを確認・変更することができます。処理された出力結果は iMotions Replay インターフェースに表示され、さらなる分析のためにエクスポートされます。
ステップ 5 — データのエクスポート 生のEEG波形、処理済みの周波数帯域ごとのパワー値、前頭部の非対称性スコア、独自の認知指標（対応ヘッドセットからのデータ）、および刺激イベントマーカーがCSV形式でエクスポートされます。さらに、SPSS、MATLAB、Pythonのワークフローに対応した追加のエクスポートオプションも利用可能です。
4. 対応ハードウェア
iMotionsのEEGモジュールは、以下のハードウェアカテゴリおよびパートナー企業とネイティブに連携します：
Advanced Brain Monitoring（ABM）：ABMの「B-Alert X10」および関連ヘッドセットは、iMotionsにネイティブに統合されています。ABMヘッドセットは、iMotionsプラットフォーム内で直接、独自の認知・情動指標を提供します。これには、エンゲージメント／ワークロード（情報収集中の全体的な関与度、注意力、集中度を反映）や、認知ワークロード（精神的な処理負荷を反映）などが含まれます。 これらのABM指標は、Berkaら（2004年、2007年）やJohnsonら（2011年）などによる学術研究論文で検証されています。
Neuroelectrics（Enobio）：Neuroelectrics社のEnobioヘッドセットは、iMotionsにネイティブに統合された研究用グレードのEEGシステムです。Enobioシリーズは、さまざまな電極構成を用意しており、管理された実験室環境での研究と、外出先での研究の両方に適しています。
Brain Products（ActiCHamp）：ActiCHampは、高度な学術研究や臨床研究の用途向けに設計された、高チャンネル数の研究用EEGアンプです。iMotionsとの連携により、ActiCHampのデータをすべてのiMotionsモダリティと同期させることができます。
OpenBCI：OpenBCIは、オープンソースのEEGハードウェアプラットフォームです。iMotionsはOpenBCIボードとのネイティブ統合を実現しており、オープンソースハードウェアの柔軟性や低コストが優先される研究環境をサポートします。
Lab Streaming Layer (LSL)：iMotionsは、ネイティブ統合機能に加え、LSL互換の出力を提供するほぼすべてのEEGデバイスとの接続をサポートしています。LSLは時系列データをストリーミングするためのオープンプロトコルであり、これにより研究者は、iMotionsのハードウェアパートナーとしてネイティブにリストされていない追加のEEGシステムを統合することが可能になります。iMotionsでは、LSL接続デバイスを実際の研究に導入する前に、データ品質の確認を行うことを推奨しています。
5. 主要指標と成果
生EEG信号 生EEGとは、各電極から記録された、未処理の連続的な電圧時系列データを指します。iMotionsでは、生EEGは使用したデバイスのサンプリングレートでエクスポートされ、その後のすべての信号処理の入力データとなります。カスタム信号処理パイプライン（ERP解析、ソースロケーショニング、独立成分解析など）を必要とする研究者は、EEGLAB、MNE-Python、BrainVision Analyzerなどの外部ツールで処理するために、生EEGをエクスポートします。
パワースペクトル密度（PSD） パワースペクトル密度とは、周波数解析（通常は高速フーリエ変換または関連手法）によって算出される、周波数ごとのEEG信号パワーの分布を指します。PSDは、定義された時間エポック内における、各周波数帯域（デルタ、シータ、アルファ、ベータ、ガンマ）がEEG信号全体に占める相対的な寄与度を定量化します。 iMotions EEG R Notebookは、PSDを自動的に計算し、電極ごとおよび刺激エポックごとの周波数帯域ごとのパワー値を出力します。
前頭部の非対称性（前頭部アルファ波の非対称性） 前頭部の非対称性とは、左右の前頭部電極（通常、10–20法ではF3とF4）間のアルファ波（またはベータ波／ガンマ波）帯域のパワーの差として定義される。 前頭部非対称性は、行動研究において最も検証が進んでいるEEG指標の一つである。右前頭部のアルファ波パワーに対する左前頭部のアルファ波パワーの増加は、接近動機や肯定的感情と関連しており、一方、右前頭部のアルファ波パワーの増加は、回避動機や否定的感情と関連している（Davidson, 2004; Coan and Allen, 2004）。 iMotionsはFAA R Notebookを用いて前頭部非対称性を自動的に算出しており、この指標は広告研究、製品評価、および臨床心理学の研究において応用されている。
独自開発の認知・情動指標（ABM） ABM B-Alertヘッドセットシリーズは、iMotions内で2つの主要な独自指標を提供します。(1) エンゲージメント／ワークロード：長期的な覚醒度と、タスクに関連する刺激への意識的な注意の向け方を反映します。(2) 認知ワークロード：情報処理中の認知的および注意的な負荷の全体的なレベルを反映します。 これらの指標は、ABMの検証済み分類アルゴリズムによって生成され、追加の後処理を必要とせずにiMotionsのタイムライン上で直接利用可能です。
被験者間相関（神経同期） iMotionsは、神経同期とも呼ばれる被験者間相関（ISC）分析に対応しています。ISCとは、同じ刺激に曝露された複数の被験者間における脳波（EEG）活動の類似性を定量化したものです。ISCは、共有される神経処理の集団レベルの指標として用いられ、ニューロマーケティングやメディア研究において、対象者全体で一貫した神経反応を引き起こす刺激の瞬間を特定するために活用されています。
6. 他の治療法との連携
iMotionsにおける脳波（EEG）は、プラットフォームの統合タイムラインを共有する他の同時記録データと組み合わせて使用することで、その真価を発揮します。
EEGとアイトラッキング：EEGは認知的・感情的処理の神経学的相関を捉える一方、アイトラッキングは視線行動や注意の配分を記録します。この2つを組み合わせることで、研究者は特定の注視点や視線パターンに伴う神経状態を特定することができます。この組み合わせは、読書研究、広告テスト、およびHCIユーザビリティ調査において標準的な手法となっています。
EEG + EDA/GSR：EEGは、認知的関与や感情処理に関する皮質レベルの指標を提供する一方、EDA/GSRは交感神経系によって引き起こされる末梢自律神経系の覚醒度を測定します。これら2つの信号は相互に補完的な関係にあります。EEGはより具体的な認知的・感情的処理情報を捉えるのに対し、EDA/GSRは全体的な覚醒反応の強さを捉えます。いずれの信号も単独では、両者を組み合わせた場合に得られる全体像を完全に捉えることはできません。
脳波（EEG）＋表情解析（FEA）：脳波は、外部に表れる場合とそうでない場合がある内部の神経状態を捉えます。一方、表情解析は、感情処理の可視的な行動的出力を捉えます。これらを組み合わせることで、研究者は内部の感情状態（神経的）と表出された感情的行動（表情）との一致や不一致を研究することができ、これは理論的・臨床的に重要な意味を持ちます。
EEG + EMG：EEGは皮質の運動および認知信号を提供し、EMGは末梢筋の活動を測定します。運動神経科学およびリハビリテーション研究において、EEGとEMGを組み合わせることで、脳と筋肉の連動解析や、運動に先行する、あるいは運動に伴う運動意図の解明が可能となります。
EEG + fNIRS：EEGは時間分解能が高いが、空間分解能は限定的である。一方、fNIRSは時間分解能は低いものの、局所的な皮質血行動態反応の検出においては優れた空間分解能を有する。これら2つのモダリティは生物学的に補完的（電気的活動対血行動態反応）であり、電気的に干渉し合うこともないため、EEGとfNIRSの併用は認知神経科学において確立されたマルチモーダルな組み合わせとなっている。
7. 業界および研究分野別のユースケース
ニューロマーケティングと広告調査iMotionsのEEGは、広告、パッケージ、ブランド刺激、小売環境に対する消費者のエンゲージメント、接近動機、および認知的負荷を測定するために、ニューロマーケティングの分野で広く活用されています。前頭葉の非対称性は、刺激に対する接近（肯定的）動機と回避（否定的）動機の瞬間ごとの変化を測定する指標となります。ISC（神経同期）は、広告効果の指標と相関関係にある、視聴者全体のエンゲージメントの共有度を測定する指標となります。
学術心理学および認知神経科学 学術研究者は、iMotions EEGを用いて、作業記憶負荷、注意、感情調節、意思決定などの認知プロセスを測定しています。EEGのミリ秒単位の時間分解能は、刺激に対する神経反応のタイミングを研究するのに特に適しており、これは反応速度が遅い血行動態的手法（fMRI、fNIRS）では得られない特徴です。
ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）とUXリサーチ HCIの研究者は、iMotionsのEEG機能を活用し、ソフトウェア操作、ウェブサイトのナビゲーション、および製品のユーザビリティテストにおける認知的負荷を測定しています。EEGから導き出された負荷指標により、過度な認知的負荷を課すインターフェースを特定することができ、これによりデザイナーは、参加者が言葉で表現できないようなユーザビリティ上の問題を定量的に把握できるようになります。
ヒューマンファクターおよびオペレーターの安全性に関する研究 ヒューマンファクターの研究者は、航空、自動車、軍事、産業用制御システムなどの安全性が極めて重要な環境において、EEGを用いてオペレーターの覚醒度、眠気、および認知負荷を測定しています。ABM眠気指標は、運用環境における覚醒度の危険な低下を検出するために、特に検証されています。
消費者神経科学と小売調査 消費者神経科学の研究者は、iMotionsのワイヤレスEEGを活用し、実店舗やバーチャル店舗を探索する際の買い物客の関与度や認知状態を調査しています。ワイヤレスEEGシステム（ABMやNeuroelectricsなど）を使用することで、参加者を固定されたワークステーションに縛り付けることなく、移動中のデータ収集が可能になります。
教育研究 教育研究者は、iMotionsの脳波（EEG）機能を活用し、学習課題遂行中の学生の認知的関与度や負荷を測定しています。脳波は、パフォーマンス指標や自己報告式アンケートと相補的な、継続的かつ非侵襲的な精神的負荷の測定手段となります。
8. 他の方法に対する利点
EEGとfMRIの比較機能的MRI（fMRI）は、認知や感情の処理に関与する脳領域を特定する上で優れた空間分解能を提供しますが、臨床施設内の大型で高価なスキャナー内で被験者が動かない状態で検査を受ける必要があります。iMotionsのEEGは、ワイヤレスヘッドセットを用いた移動型かつほぼ自然な状態での研究をサポートし、他の生体センサーや刺激手法と組み合わせることが可能で、fMRIのわずか数分の1のコストで運用できます。 EEGのミリ秒単位の時間分解能は、fMRIの血行動態に制限される分解能（1回の画像取得につき数秒）を上回っています。
EEGとfNIRSの比較：fNIRSは、皮質血行動態反応の空間的局在化においてEEGよりも優れており、運動アーチファクトに対する耐性が高く、導電性ゲルやインピーダンスチェックを必要としない。一方、EEGは、時間分解能（fNIRSが秒単位であるのに対し、EEGはミリ秒単位）、急速な事象関連神経反応に対する感度、およびEEGの周波数領域指標（PSD、前頭葉非対称性）に関する広範な検証実績において、依然として優位性を保っている。 これら2つのモダリティは、互いに代替し合うものではなく、補完的な関係にある。
EEGと自己報告の比較自己報告による測定は、意識的で言語化可能な評価を事後的に捉えるものである。一方、EEGは、参加者が言語化できない、あるいは自覚していない可能性のある前意識的・自動的な反応を含め、神経処理が進行しているその瞬間の状態を捉える。EEGは、事後的な単一の評価ではなく、連続的な時系列データを提供するため、社会的望ましさバイアスや記憶の歪みの影響を受けない。
9. 制限事項および留意点
信号アーチファクトの影響EEGは、眼球運動（EOGアーチファクト）、筋活動（EMGアーチファクト）、心拍（ECGアーチファクト）、および外部からの電磁干渉（50/60 Hzの電力線ノイズ）など、さまざまな原因による電気的アーチファクトの影響を強く受けます。 アーチファクトの検出、除去、補正は、研究者の専門知識または検証済みの自動アルゴリズムを必要とする、不可欠な前処理ステップです。iMotions R Notebooksはフィルタリング機能を提供しますが、複雑なアーチファクト除去（例：独立成分分析）には外部ツールが必要です。
電極のセットアップ時間と被験者の負担 ゲル式電極を採用した研究用EEGシステム（例：ActiCHamp）では、セットアップにかなりの時間（高密度アレイの場合、30～60分）を要し、導電性ゲルの塗布や入念なインピーダンスチェックが必要となります。このセットアップの負担により、1日あたりに検査可能な被験者数が制限されるほか、研究開始前の手順が被験者の覚醒状態に影響を与える可能性があります。
空間分解能の限界 EEGは、多くの皮質および皮質下領域からの信号が重なり合ったものを反映する頭皮表面電位を記録する。頭皮EEGからの神経源の局在化（ソースローカライゼーション）は、不確実性が極めて高い不適定な逆問題である。EEGでは、深部脳構造（辺縁系、大脳基底核）からの活動を確実に区別することはできず、fMRIやfNIRSのような空間的精度には及ばない。
携帯型データ品質におけるトレードオフ ワイヤレスEEGシステムは携帯型でのデータ収集を可能にする一方で、研究用有線システムと比較して、動きによるアーチファクトの影響を受けやすくなり、電極数が減少するという代償を伴います。携帯型EEG研究では、綿密な実験設計、より入念なデータスクリーニング、および記録データにおけるアーチファクト率の高さを容認することが求められます。
個人差と非定常性EEG信号は、ベースラインのスペクトルプロファイル、電極インピーダンス、頭蓋骨の厚さ、および皮質源の配置において、個人間で大きく異なる。また、EEGは非定常的であり、記録中に信号特性が時間とともに変化する。これらの特性により、被験者間の慎重な正規化と、課題遂行時間の影響への配慮が必要となる。
10. EEGと代替手法の使い分け
| 研究の必要性 | 推奨される治療法 |
| ミリ秒単位の精度での神経活動タイミング（ERP、反応潜時） | 脳波 |
| 脳活動の空間的局在化 | fMRI または fNIRS |
| 接近・回避の動機（前頭葉の非対称性） | 脳波 |
| 認知的負荷（オペレーター、UX） | EEG または fNIRS |
| 自律神経の覚醒度 | EDA/GSR |
| 表情に表れる感情 | 表情分析 |
| 運動耐性を考慮した外来での脳測定 | fNIRS |
| 予算の制約を受ける神経科学研究 | EEG（fMRIやfNIRSよりも低コスト） |
| 大規模な遠隔調査 | 通常の脳波検査には適していません |
iMotionsにおける脳波（EEG）は、以下の場合に最も適しています：研究課題において高時間分解能の神経データが必要とされる場合、前頭葉の非対称性やPSD周波数解析が研究設計の中心となる場合、認知的負荷、覚醒度、または眠気の測定が必要な場合、および研究設計において他のセンサーとの完全なマルチモーダル同期が必要な場合。
11. よくある質問：iMotionsにおけるEEG
iMotions EEGは何を測定するのでしょうか？iMotions EEGは、頭皮に配置した電極を用いて脳の電気的活動を測定します。このモジュールは、生のEEG波形、周波数帯域（デルタ、シータ、アルファ、ベータ、ガンマ）ごとのパワースペクトル密度、前頭部の非対称性スコアを出力します。また、対応するヘッドセットを使用する場合は、エンゲージメント、眠気、認知的負荷などの独自の認知指標も出力します。
iMotionsと互換性のあるEEGヘッドセットはどれですか？iMotionsは、Advanced Brain Monitoring（ABM B-Alertシリーズ）、Neuroelectrics（Enobio）、Brain Products（ActiCHamp）、およびOpenBCIの各社製ヘッドセットとネイティブに連携します。さらに、Lab Streaming Layer（LSL）プロトコルを介して他のEEGデバイスを接続することも可能であり、幅広いサードパーティ製EEGシステムとの互換性を提供しています。
前頭部の非対称性とは何ですか？また、iMotionsではどのように計算されるのでしょうか？前頭部の非対称性とは、左右の前頭葉皮質領域間のアルファ波（またはベータ波／ガンマ波）帯域のパワーの差を指し、通常は10–20法におけるF3およびF4電極から導出されます。iMotionsでは、Frontal Alpha Asymmetry (FAA) R Notebookを使用して、前頭部の非対称性が自動的に計算されます。 左前頭部の相対的活動が増加している場合は接近動機を示し、右前頭部の相対的活動が増加している場合は回避動機を示します。
iMotions EEGは、移動中や屋外での研究に使用できますか？はい。iMotionsと連携したワイヤレスEEGヘッドセット（ABMやNeuroelectrics Enobioなど）を使用すれば、固定された実験室環境以外でも移動中のデータ収集が可能です。移動中のEEGでは、体の動きによってアーチファクトの発生率が高くなるため、iMotionsでは、分析を行う前に移動中のデータセットについて入念な品質評価を行うことを推奨しています。
iMotionsは、EEGと他のセンサーをどのように同期させるのでしょうか？すべてのiMotionsモジュールは、iMotionsプラットフォームによって生成される、ミリ秒単位の共通タイムスタンプ基準を共有しています。 刺激イベントマーカー（刺激の開始と終了）はこのタイムラインに埋め込まれ、すべてのセンサーデータストリームと同時に位置合わせされます。これにより、EEGサンプルは、手動での位置合わせを行うことなく、視線、EDA/GSR、表情、ECG、およびその他の同時測定センサー出力と自動的に時間軸上で同期されます。
iMotions EEGにおける被験者間相関（ニューラルシンクロニー）とは何ですか？ iMotionsにおいて「ニューラルシンクロニー」とも呼ばれる被験者間相関（ISC）とは、同じ刺激にさらされた複数の被験者間で、脳活動の類似性を定量化したものです。 ISCは、共有された神経活動の指標として用いられ、メディアテストやニューロマーケティングにおいて、対象者全体で一貫した同期した脳反応を引き起こす刺激要素を特定するために活用されています。
脳波（EEG）に関する参考資料
参考文献および関連文献
- Berka, C. ほか (2004). ワイヤレスEEGヘッドセットを用いて取得した覚醒度、認知機能、および記憶に関するEEG指標のリアルタイム解析. International Journal of Human-Computer Interaction, 17(2), 151–170.
- Coan, J. A. および Allen, J. J. (2004). 感情のモデレーターおよびメディエーターとしての前頭部脳波の非対称性. Biological Psychology, 67, 7–50.
- Davidson, R. J. (2004). 前頭前野は感情においてどのような「役割」を果たすのか？ Philosophical Transactions of the Royal Society B, 359, 1395–1403.
- Ohme, R. 他 (2010). 広告研究における前頭部脳波の非対称性の応用. Journal of Economic Psychology, 31(5), 785–793.
- Vecchiato, G. ほか (2012). ニューロマーケティング研究におけるEEGおよびMEG脳画像診断ツールの活用について. Computational Intelligence and Neuroscience.
