Powering Human Insight

iMotions EEGモジュールをマスター：高度な脳データ分析の知見を解き明かす

Bryn Farnsworth

1924年にハンス・ベルガーが行った最初の頭皮記録から、今日のソフトウェア主導の神経科学研究プラットフォームに至るまで、EEGの起源と進化をたどります。本ブログでは、現代のEEGシステムが紙ベースの記録から高度なデジタル解析へとどのように進化してきたか、またiMotionsが、統合型EEGハードウェア、前頭部の非対称性や周波数帯域分析といった自動化された指標、そしてマルチモーダル生体センサーデータを活用して、研究者が脳活動を収集・処理・解釈し、人間の行動に関するより深い洞察を得ることをどのように可能にしているかを探ります。

1924年、大学を中退したある天文学者が、人類で初めて人間の脳の電気的活動を記録した。科学者というよりは神秘主義者だったハンス・ベルガー（1）は、協力者の頭皮に電極を取り付け、その電気的活動が紙に記録されるのを見て、現在「脳波検査（EEG）」として知られる手法を確立した。

最初の記録が行われてからほぼ100年の間に、この分野は飛躍的な進歩を遂げてきましたが、ハードウェアの原理は基本的に変わっていません。つまり、頭皮に電極を取り付け、脳波を記録するというものです。

Hans_Berger EEG

初期の記録当時から根本的に変わった点が一つあります。それは、紙に代わってソフトウェアが使用されるようになったことです。バーガーやその他の初期の科学者たちは、記録結果の目視確認に頼らざるを得ませんでしたが、ソフトウェアの登場により、脳波データの収集、処理、分析の方法は一変しました。

iMotionsは、人間の行動研究向けに設計された柔軟性の高いソフトウェアであり、EEG機器を用いたデータの収集、処理、および様々な分析を行うことができます。以下では、当社のEEGモジュールで利用可能な機能の一部をご紹介します。詳細については、ぜひ当社までお問い合わせいただき、専門家にご相談ください。

iMotionsとEEGハードウェアの連携方法 

iMotionsのEEGモジュールは、Neuroelectrics、Advanced Brain Monitoring（ABM）、Brain Productsという4つの主要ハードウェアメーカーが提供する、8種類の異なるEEGヘッドセットとの連携に対応しています。この柔軟性により、8チャンネルのヘッドバンドによる記録から、32チャンネルによる高解像度の記録まで、BluetoothやWi-Fiを利用したワイヤレス接続から有線接続による据え置き型セットアップまで、ニーズに合わせてハードウェアを選択することが可能です。

当社では、さまざまなEEGハードウェアの技術仕様を比較したブログ記事を公開しています。

これらのオプションは、ハードウェアの性能面だけでなく、最も重要な要素の一つである予算面でも柔軟性を提供します。ハードウェア費用の内訳について詳しく知りたい場合は、EEGの価格設定について解説した当社のブログ記事をご覧ください。

脳波（EEG）が感情をどのように測定するか

EEGの最大の利点の一つは、個人の内面の状態に関連する指標を収集できる点にあります。また、脳が刺激にどのように反応するかに関するデータを収集することで、真に客観的な知見を得ることができます。

最も信頼性の高い指標の一つが「前頭葉の非対称性」（2-4）であり、これは脳の前頭葉における活動度の指標である。左前頭葉の活動（右前頭葉の活動に対する相対的なもの）が高まると接近動機と関連し、その逆の場合は回避動機と関連することが明らかになっている（5）。

この指標はiMotionsで自動的に算出できるため、参加者の反応を素早く把握するのに役立ちます。

iMotionsでは、前頭部の非対称性だけでなく、パワースペクトル密度の計算も簡単に行え、脳波記録から周波数帯ごとの脳波活動を把握することができます。データを周波数帯（デルタ、シータ、アルファ、ベータ、ガンマ）に分割することで、脳活動のレベルを概観することが可能です。詳細については、「脳波の周波数帯の解釈方法」をご覧ください。

これらの指標に加え、ABM社のエンゲージメント指標や眠気指標など、EEGメーカー独自の指標を収集することも可能です。

紫色の背景に脳の画像

EEGモジュールは、さまざまな種類の刺激に応じたデータ収集において、非常に高い柔軟性を提供します。これには、デスクトップ、タブレット、スマートフォンを問わず、画像、動画、ウェブサイト、ゲーム、ソフトウェアといった、画面上に表示されるあらゆる刺激が含まれます。

詳細はこちら：EEGとは何か、その仕組み

ワイヤレス脳波測定システムの最近の進歩により、被験者が自由に動き回れる実環境下で脳波データを収集することが可能になりました。ただし、こうした移動中のデータ収集には、データ信号の品質や後処理の負担という点で固有の制約が伴うため、移動中の脳波測定を行う際は、実施前に慎重に検討する必要があります。

同様に、脳波（EEG）はバーチャルリアリティ（VR）やその他のヘッドマウント型デバイスと併用して収集することも可能ですが、データ解析の際には、これらのデバイスから発生する可能性のある電子ノイズを考慮に入れる必要があります。

脳波計の記録グラフ

「EEGとは何か、その仕組み」をご覧ください

エクスポートと可視化

実験はデータ収集の段階で終わるものではありません。データを分析することで、仮説を検証し、情報を収集することができます。iMotionsでは、必要に応じてデータを簡単にエクスポートし、さらに詳細な分析を行うことが可能です。また、アノテーションやマークアップ機能により、任意のセグメントを自由に選択することができます。

iMotions では、どのセンサーデータをまとめてエクスポートするかを細かく指定できます。つまり、大量のデータを収集できる一方で、不要と判断したデータ（例えば、EDA デバイスのバッテリー残量など）を同じファイルに含める必要はありません。そのため、目的の分析を行うために必要なデータだけをエクスポートすることができます。

iMotions：実験プラットフォーム

iMotionsは、EEGデータの収集と後処理を効率化することで、複雑なEEG研究を簡素化します。

iMotionsでは、実験設計（刺激の順序、被験者の詳細、グループ分け）から、刺激の提示、データ収集、処理、エクスポートに至るまで、実験プロセスのほぼすべての段階を網羅しています。

iMotions を使えば、異なるソフトウェアを動作させる複数のコンピュータを用意する必要がなくなります。同期機能により、すべてのデータを一箇所に同時に集約できます。これにより、複数の参加者を対象とした実験を行う際、プロセスが特に効率化され、運用も容易になります。

イモーションズ実験の被験者であり、その表情が記録・分析される

さらなる連携

EEGだけでは限界がありますが、iMotionsを活用すれば、他のセンサーと組み合わせることでデータの検証が可能になり、感情反応の強度をより深く掘り下げることができます。iMotionsは統合性に優れており、複数の異なる生体センサーを接続することで、人間の行動をより詳細に分析することが可能です。 アイトラッカー（画面ベース、メガネ型、VR用）、表情分析、EDA、ECG、EMG（その他多数）などの生体センサーを、実験にシームレスに組み込むことが可能です。

これらのセンサーは、それだけでは得られない深い洞察を提供することで、データを補完することができます。データからは、注意のプロセス、感情表現、生理的覚醒レベルに関する情報が得られますが、これらは脳波（EEG）データだけを検討している場合には、必ずしも得られるとは限りません。

また、Lab Streaming Layer（LSL）プロトコルを使用することで、標準で統合されていないさまざまなセンサーを接続することも可能です。これにより、他のセンサーからのデータをiMotionsに送信し、他のデータソースと同期させることができます（LSL対応のデバイスおよびツールのリストはこちら）。

免責事項：サードパーティ製のLSLアプリケーションを通じて収集したEEGデータの品質を、最終的な研究を実行する前に必ず確認してください。一部のLSLアプリケーションは最近テストされていない可能性があり、更新が必要なバグが含まれている場合があります。

さらに、当社のオープンAPIを活用すれば、ほぼあらゆるデータストリームを接続することも可能です。例えば、脳コンピュータインターフェースの実現やバイオフィードバックへの応用などが挙げられます。事実上、あらゆるデータ生成デバイスをiMotionsに接続できるため、新たな研究の可能性が広がります。

結論

iMotionsのEEGモジュールは、EEG実験の実施において高い適応性と柔軟性を提供します。どのような研究においても、ソフトウェアがご自身のニーズに合っているかを確認することは重要です。このモジュールがご自身に適しているかどうかについて詳しく知りたい場合は、ぜひ当社の専門家にご相談ください。

参考文献

  1. Perry, E. K. (2010). 『意識の神経科学における新たな地平』. John Benjamins Publishing Company, オランダ.
  2. 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.
  3. Coan, J.A., Allen, J.J.B., 2003b. 前頭部の脳波非対称性と行動の活性化・抑制システム. Psychophysiology 40, 106–114.
  4. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D., & Choromanska, A. (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.
  5. Palmiero, M., Piccardi, L. (2017). 気分に伴う前頭部の脳波非対称性：ミニレビュー. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 11, 224. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2017.00224.