実験して得れた2つのパラーメータの関係を、散布図をプロットしてなんでもかんでも直線で近似してしまう例を見かけます。どんなランダムなデータでも最小二乗法の計算は可能なので、なんらかの直線は引けてしまいますし、相関係数なども計算できてしまいます。しかし、パッと見が直線関係に見えないデータに対して、回帰直線を引くことになんの意味があるのでしょうか。実験者の頭の中に、これとこれとが相関していて欲しい、これがこれの原因であって欲しいという気持ちがあるために、無理やり直線を引いてしまっているのではないかと思われる場合があります。

どんな曲線（直線）でデータを表すのかは、研究者の恣意的な判断です。Ｕの字型のデータ分布に直線を当てはめるのはナンセンスでしょう。つまり、カーブフィッティングの際の近似式の選択は、実験者の仮説が入り込んでいるわけです。

一本の直線で表すのは無理そうでも、部分部分でみると直線性があることがあります。だったら、区間を分けて複数の直線を当てはめてみるのも一つの手です。もちろん、そうする動機、すなわち仮説、すなわちデータの分布に対する合理的な説明（仮説）が存在するという前提です。

この解析手法で用いられる関数の名前は英語では、piece-wise linear functionと呼ぶようです。piece-wise linear functionでグーグル検索すると多数のサイトがヒットしました。

複数の直線によるフィッティング

https://www.codeproject.com/Articles/5282014/Segmented-Linear-Regression

https://datacadamia.com/data_mining/linear_spline

http://yetanothermathprogrammingconsultant.blogspot.com/2018/03/piecewise-linear-regression.html

https://slidetodoc.com/chapter-9-special-topics-in-regression-optional-copyright/

複数の直線による回帰の方法（Python利用例）

区間に分けて直線回帰を行うことは英語だと、piecewise linear regressionというようです。ピースワイズ、つまり「部分ごとに」ということ。

1. How to apply piecewise linear fit in Python? stack overflow

 

https://datascience.stackexchange.com/questions/8457/python-library-for-segmented-regression-a-k-a-piecewise-regression

https://www.researchgate.net/profile/Charles-Jekel-2/publication/331231072_pwlf_A_Python_Library_for_Fitting_1D_Continuous_Piecewise_Linear_Functions/links/5c9107f945851564fae8aa57/pwlf-A-Python-Library-for-Fitting-1D-Continuous-Piecewise-Linear-Functions.pdf?origin=publication_detail

https://medium.com/@kangeugine/optimize-piecewise-linear-function-f47b8610993d

https://stackoverflow.com/questions/35415372/piecewise-regresion-python

https://stackoverflow.com/questions/19955686/fit-a-curve-for-data-made-up-of-two-distinct-regimes

https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/8/8.8

https://stats.stackexchange.com/questions/14538/not-usual-piecewise-linear-regression

Rによる複数の直線の回帰

http://yetanothermathprogrammingconsultant.blogspot.com/2018/03/piecewise-linear-regression.html

複数の直線による回帰の方法（MATLABの利用例）

https://jp.mathworks.com/matlabcentral/answers/426524-how-to-curve-fit-a-data-with-multiple-linear-line-which-regression-method-suits

セグメントごとの直線回帰（GraphPadの利用例）

GraphPadでは２つの区間に分けて行う直線回帰はサポートしているようです。3つの区間の場合も手作業でできるようです。

https://www.graphpad.com/guides/prism/latest/curve-fitting/reg_segmental_linear_regression.htm

 

論文

 

https://www.ams.org/journals/mcom/1961-15-073/S0025-5718-1961-0119390-6/S0025-5718-1961-0119390-6.pdf

 

Muggeo, V. M. (2003). Estimating regression models with unknown breakpoints. Statistics in medicine, 22(19), 3055-3071.

https://www.hindawi.com/journals/cmmm/2019/9810675/

 

1. Abnormal modulation of theta oscillations in children with attention-deficit/hyperactivity disorder NeuroImage: Clinical Volume 27, 2020, 102314
2. Guo et al., 2019　When attention was directed by social cues, the weakened alpha modulation in children with ADHD was mainly manifested in the left hemisphere and that was correlated with inattentive symptoms
3. ter Huurne et al., 2017　 ADHD adults have been reported to have an attenuated modulation in the mu rhythm while engaged in the task response
4. Wang et al., 2016　In children with ADHD, the ERP components related to target selection and distractor suppression were inhibited in a visual search task
5. Vollebregt et al., 2016　the posterior alpha modulation was attenuated in covert spatial attention in children with ADHD.
6. Cross-Villasana et al., 2015　the event-related potential (ERP) component related to target selection was delayed in adults with ADHD
7. ter Huurne et al., 2013　the posterior alpha modulation was attenuated in covert spatial attention in adults  with ADHD.

うつ病の患者さんの脳波に関する研究論文のメモです。

2019年

1. 精神疾患における脳波を用いた治療予測―うつ病を中心に―　西田圭一郎1） 吉村匡史1） 山根倫也1）,2）加藤正樹1） 木下利彦　特集「臨床神経生理学が精神疾患の治療において果たす役割―update―」臨床神経生理学 47巻3号168　発行日: 2019/06/01　残念ながら現時点では定量脳波解析単体ではうつ病をはじめとした精神疾患の病態解明，また治療反応性に関しての臨床利用は依然難しい状況である。

2018年

1. EEG Frequency Bands in Psychiatric Disorders: A Review of Resting State Studies　　Front Hum Neurosci. 2018; 12: 521. Published online 2019 Jan 9. doi: 10.3389/fnhum.2018.00521 PMCID: PMC6333694 PMID: 30687041

2017年

1. Changes of the brain’s bioelectrical activity in cognition, consciousness, and some mental disorders　Med J Islam Repub Iran. 2017; 31: 53. Published online 2017 Sep 3. doi: 10.14196/mjiri.31.53 PMCID: PMC5804435 PMID: 29445682
2. うつ病に対する簡易型脳波計測装置を用いた症状評価解析技術の開発　試験ID UMIN000027917　　登録日時 2017年6月25日　臨床研究情報ポータルサイト　選択基準 / Include criteria 1)DSM-5の診断基準によりうつ病と診断された20歳以上の患者　主要評価項目 / Primary outcomes 特定周波数の特徴的脳波パターンの振幅変動

2015年

1. Computer-Aided Diagnosis of Depression Using EEG Signals Acharya et al., 　Eur Neurol 2015;73:329-336 https://doi.org/10.1159/000381950

2011年

1. Larger Error Signals in Major Depression are Associated with Better Avoidance Learning James F Cavanagh 1, Andrew J Bismark, Michael J Frank, John J B Allen Affiliations expand PMID: 22084638 PMCID: PMC3210982 DOI: 10.3389/fpsyg.2011.00331　Front Psychol . 2011 Nov 9;2:331. doi: 10.3389/fpsyg.2011.00331. eCollection 2011.

2008年

1. Worry, Generalized Anxiety Disorder, and Emotion: Evidence from the EEG Gamma Band　Biol Psychol. Author manuscript; available in PMC 2009 Oct 1. Published in final edited form as: Biol Psychol. 2008 Oct; 79(2): 165–170. Published online 2008 Apr 15. doi: 10.1016/j.biopsycho.2008.04.005 PMCID: PMC2597009 NIHMSID: NIHMS74702 PMID: 18499328

 

1. 前帯状皮質（脳科学辞典）：大脳半球内側面の前方部に存在する、帯状溝周辺および帯状回の領域。ブロードマン24野、ブロードマン25野、およびブロードマン32野に相当。解剖学的あるいは機能の違いから、3つの領域に分類される。行動モニタリングおよび行動調節に関わる領域、社会的認知に関わる領域、および情動に関わる領域に大きく分かれる。
2. 前帯状皮質（ぜんたいじょうひしつ、英: Anterior cingulate cortex ACC）（ウィキペディア）：血圧や心拍数の調節のような多くの自律的機能の他に、報酬予測、意思決定、共感や情動といった認知機能に関わっているとされている。

 

脳波（EEG)の周波数領域の区分の一つに、４～７ヘルツのシータ波があります。

シータ波に関するウェブ記事

1. What Is the Purpose of Theta Brain Waves?　healthline.com　Another 2017 study explored the way that theta wave activity seems to be linked to one particular type of learning. This type of learning occurs when you’re doing something that you may not have conscious access to, like learning to ride a bike.

参考文献など

1. Learning to Synchronize: Midfrontal Theta Dynamics during Rule Switching Pieter Verbeke, Kate Ergo, Esther De Loof and Tom Verguts Journal of Neuroscience 17 February 2021, 41 (7) 1516-1528; DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1874-20.2020
2. Neural signatures of arbitration between Pavlovian and instrumental action selection Samuel J. Gershman ,Marc Guitart-Masip,James F. Cavanagh February 10, 2021 https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008553　PLOS Computational Biology ：　EEGとfMRIを使用。
3. NeuroImage Midfrontal theta phase coordinates behaviorally relevant brain computations during cognitive control. Joan Duprez, RasaGulbinaite, Michael X.Cohen　NeuroImage Volume 207, 15 February 2020, 116340  レビュー論文
4. Michael X Cohen | public lecture | April 2019　that’s really just mid frontal theta so I find that quite remarkable and this is highly replicable now so replicable in fact that it’s it’s it’s boring if you tried to do this research and just publish this basic finding it won’t get published anywhere 
5. Frontal network dynamics reflect neurocomputational mechanisms for reducing maladaptive biases in motivated action Jennifer C. Swart ,Michael J. Frank,Jessica I. Määttä,Ole Jensen,Roshan Cools,Hanneke E. M. den Ouden PLOS Biology October 18, 2018 https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2005979
6. Error, rather than its probability, elicits specific electrocortical signatures: a combined EEG-immersive virtual reality study of action observation Rachele Pezzetta, Valentina Nicolardi, Emmanuele Tidoni, and Salvatore Maria Aglioti 31 AUG 2018 https://doi.org/10.1152/jn.00130.2018  Journal of Neurophysiology
7. Frontal theta band oscillations predict error correction and posterror slowing in typing.　Kalfaoglu, C., Stafford, T. and Milne, E. (2017) Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. ISSN 0096-1523 https://doi.org/10.1037/xhp0000417　（PDF)
8. Frontal midline theta reflects anxiety and cognitive control: Meta-analytic evidence Journal of Physiology-Paris Volume 109, Issues 1–3, February–June 2015, Pages 3-15 (無料要旨）Frontal-midline theta signals reflecting MCC (the midcingulate cortex) activity are moderated by anxiety and predict adaptive behavioral adjustments グラフィックアブストラクトが分かりやすい。
9. (No) time for control: Frontal theta dynamics reveal the cost of temporally guided conflict anticipation Joram van Driel, J. Swart, T. Egner, K. R. Ridderinkhof, Michael X. Cohen less Published 26 June　DOI:10.3758/s13415-015-0367-2　Corpus ID: 16134799
10. Theta and Alpha Band Modulations Reflect Error-Related Adjustments in the Auditory Condensation Task Nikita A. Novikov,1,* Dmitri V. Bryzgalov,1,2 and Boris V. Chernyshev1,2　Front Hum Neurosci. 2015; 9: 673. Published online 2015 Dec 18. doi: 10.3389/fnhum.2015.00673 PMCID: PMC4683210 PMID: 26733266
11. A neural microcircuit for cognitive conflict detection and signaling.　Cohen MX　Trends Neurosci. 2014 Sep; 37(9):480-90.　レビュー論文
12. Frontal theta as a mechanism for cognitive control.　Cavanagh JF, Frank MJ　Trends Cogn Sci. 2014 Aug; 18(8):414-21.レビュー論文　良くまとまった内容。
13. Midfrontal conflict-related theta-band power reflects neural oscillations that predict behavior Michael X Cohen, and Tobias H. Donner 15 DEC 2013　https://doi.org/10.1152/jn.00479.2013　Journal of Neurophysiology　PDF
14. Not All Errors Are Alike: Theta and Alpha EEG Dynamics Relate to Differences in Error-Processing Dynamics Joram van Driel, K. Richard Ridderinkhof and Michael X Cohen Journal of Neuroscience 21 November 2012, 32 (47) 16795-16806; DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0802-12.2012
15. Frontal Oscillatory Dynamics Predict Feedback Learning and Action Adjustment August 2011　Journal of Cognitive Neuroscience 23(12):4106-21 DOI:10.1162/jocn_a_00110　PDF at ResearchGate
16. EEG oscillations and recognition memory: theta correlates of memory retrieval and decision making Joshua Jacobs 1, Grace Hwang, Tim Curran, Michael J Kahana　Neuroimage . 2006 Aug 15;32(2):978-87. doi: 10.1016/j.neuroimage.2006.02.018. Epub 2006 Jul 12.
17. Frontal midline theta and the error-related negativity: neurophysiological mechanisms of action regulation　Clinical Neurophysiology 115 (2004) 1821–1835　PDF

脳波の信号源について

頭皮上で記録される電位は，複数の脳領域で発生した電位の総和であり，直下の脳組織の活動を反映しているわけではない．‥　頭皮上で記録される電位は，その直下の脳組織で生じる電位よりも，周辺の頭皮から流れ込む電位をずっと多く含んでおり，空間的に拡散した（スムージングされた）状態にある．（事象関連電位入門　　入戸野宏・堀忠雄）

 

脳波研究における事象関連電位（event-related potential: ERP）とは、外からの刺激あるいは内的な事象（心理的な変化など）に関連して一過的に生じた電位変化のことです。ERPのシグナルの大きさは、脳波の通常の振幅より一桁小さいため、生データを眺めていてもERPのシグナルは「背景」の揺らぎに埋もれてしまっていて、見ることはできません。しかし刺激呈示時刻でそろえて、多数のデータを平均してやると、通常の揺らぎは位相がバラバラなのでキャンセルされて、ERPのシグナルが見えてきます。下の画面で、左側12個のパネルは、ひとつひとつの測定の生データ、右側上は多数の生データの平均、右側下は、ERP部分を拡大した（縦軸を引き延ばした）ものです。

（Broad overview of EEG data analysis analysis 2017/10/01 Mike X Cohen　https://www.youtube.com/watch?v=QBGjPtU_C6s）

ERP測定の落とし穴

1. How inappropriate high-pass filters can produce artifactual effects and incorrect conclusions in ERP studies of language and cognition. Tanner et al., August 2015Psychophysiology 52:997-1009 DOI:10.1111/psyp.12437 (Free PDF at researchgate.net) However, high-pass filters with cutoffs at 0.3 Hz and above produced artifactual effects of opposite polarity before the true effect.

ERPの欠点・限界

1. 平均しないと，背景脳波とERPを区別できないので，一回だけしか起こらない現象に対するERP波形は測定できない．加算回数が増えるにつれて背景脳波は平坦化し，ERPが明瞭に現れてくる．背景脳波が時間経過に対して完全にランダムに変動していれば（正規分布変動），加算回数を増やすことでその振幅は相殺されて，最後にはゼロになる．（事象関連電位入門）

1. 事象関連電位入門　　入戸野宏・堀忠雄 2000 心理学研究における事象関連電位（ERP）の利用広島大学総合科学部紀要IV理系編, 26, 15-32.に加筆・修正を行った解説記事．

P300

P3とも呼ばれる。

1. 特集「脳機能計測法を基礎から学ぶ人のために」事象関連電位　P300基礎　加賀佳美、相原正男　　臨床神経生理学 41巻2号80 　象関連電位P300は刺激提示後，潜時約300 ms付近に生じる陽性波で，刺激に対する比較，評価，判断，選択的注意，認知文脈の更新に関与しているといわれている．1965年Suttonによって発見され，オドボール課題がP300の測定法としてよく知られている。
2. 斑核−ノルアドレナリン仮説　Nieuwenhuis et al., 2005
3. Walter（1965）　P300の報告
4. Desmedt, Debecker, & Manil（1965）　P300の報告
5. Sutton, Braren, Zubin, & John, 1965　Science誌　　P300の報告

P600

1. Osterhout & Holcomb, 1992

N100

1. N1とも呼ばれる。
2. Coles et al., 1990

N400

1. Kutas and Hillyard（1980）

認知機能研究におけるERP利用の歴史

when scientists began to take advantage of signal averaging the event-related potential (ERP) technique quickly became the primary tool of the cognitive neuroscientist (Cooper, Winter, Crow, & Walter, 1965; H. Davis, 1964; Donchin, 1969; Donchin & Cohen, 1967; Spong, Haider, & Lindsley, 1965; Sutton, Braren, Zubin, & John, 1965; Sutton, Tueting, Zubin, & John, 1967; Walter, Cooper, Aldridge, McCallum, & Winter, 1964). Despite the rise of modern neuroimaging methods, several advantages of the ERP technique continue to make it one of the most widely used methods to study the architecture of cognitive processing.

doi: 10.3758/APP.72.8.2031

参考（論文・文書・書籍・チュートリアル）

1. 事象関連電位を用いたブレイン–コンピュータ・インタフェースのための集合識別器に関する研究　博士(工学)学位論文　大西 章也　九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報専攻神経回路情報処理講座　2015年3月
2. 脳波を用いた知覚・認知情報の抽出に関する研究　2013年1月博士(工学)　横 田 悠 右　豊橋技術科学大学
3. 誤り単語の視覚・聴覚提示における事象関連電位による違和感分析　小田垣ら　2013
5. ERPLAB: an open-source toolbox for the analysis of event-related potentials. Front. Hum. Neurosci., 14 April 2014 | https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00213
6. Workshop: ERP Testing　Dennis L. Molfese, Ph.D. University of Nebraska – Lincoln Friday, January 14, 2011 (PDF slides)
7. 進化認知科学言語情報科学特別講義 I2011.9.30 (4コマ目）大石 衡聴（理研・言語発達研究チーム／JSPS特別研究員
8. Brief Introduction to the Use of Event-Related Potentials (ERPs) in Studies of Perception and Attention Geoffrey F. Woodman　Atten Percept Psychophys. 2010 Nov; 72(8): 10.3758/APP.72.8.2031. doi: 10.3758/APP.72.8.2031 PMCID: PMC3816929 NIHMSID: NIHMS523370 PMID: 21097848 A 　チュートリアル的なレビュー論文
10. 事象関連電位とミスマッチ陰性電位　九州大学大学院医学研究院脳研臨床神経生理前川敏彦 飛松省三2006 年 6 月 1 日 Version 1.0
11. 事象関連電位をどう使うか－若手研究者からの提言（３）2006年　日本心理学会第70回大会ワークショップ（WS066）
12. 入戸野 宏『心理学のための事象関連電位ガイドブック』 September 1, 2005 北大路書房
13. 事象関連電位をどう使うか－若手研究者からの提言（１）2004年9月14日　日本心理学会第68回大会ワークショップ
14. 事象関連電位(ERP)を用いた認知機能の評価　昭和大学医学部精神医学教室　中込和幸　昭和医会誌第65巻第1号〔2-13頁,2002〕
15. 脳波の周期性振動活動から言語処理を探る試み 第３３回関西心理言語学研究会 (KCP) ミーティング　立命館大学スポーツ健康科学部 大石衡聴

参考（研究グループ）

1. 大阪大学大学院人間科学研究科 入戸野研究室

データセット

1. BCI Competition III

近年は、複数の電極から脳波を計測できる製品が増えてきました。生体から電位を測定するためには、皮膚と電極の間に、ジェルを塗って電気の通りを良くする工夫が必要とされてきましたが、最近は、いわゆる「ドライ」電極が開発されており、ジェルが不要のタイプの脳波計があります。脳の研究をする際に、被験者になってくれた人に毎回ジェルを使うのは、大変な負担を強いることになるため、ドライタイプの電極のほうがはるかに使いやすいものです。

脳波計は、一般消費者向けの趣味としての脳波測定を目的としたものから、研究用、臨床用と価格も3~4桁の幅があります。医療用あるいは研究用の脳波測定装置が個人の研究予算では手が届かないものであるため、コンシューマー向けの脳波計を研究に利用しようとする動向があります。ただしその場合に問題になるのは、コンシューマー向けの脳波計に果たして研究に使えるだけの性能（シグナルノイズ比）があるのかどうかという点です。

NeuroSky

MindCap

1. a 1-channel EEG system
2. a frontal electrode
3. an ear clip reference electrode
4. conductive gel is not necessary
5. the signal is transmitted wirelessly through Bluetooth interface
6. weight is 119 g. The device is recommended
7. for neurofeedback training and gaming

論文

1. User Experience of 7 Mobile Electroencephalography Devices: Comparative Study JMIR Health and Health Journal 3.9.2019; Vol 7, No 9

InteraXon Inc

MUSE

家庭用脳波計Museは、楽天ショップなどで4万円台で販売されています。

1. Muse2 MU-03-GY-ML
2. ブレインテックのハコスコ、脳活動計測デバイス「Muse」国内初の代理店としてMuse 2の取り扱いと販売店の募集を開始　2020/3/04 　ハコスコ

論文

1. Choosing MUSE: Validation of a Low-Cost, Portable EEG System for ERP Research. Front. Neurosci., 10 March 2017 | https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00109

Emotiv

Emotive社のEPOCは20万円程度で購入可能なので、研究用の従来の製品と比べると一桁安価です。そもそも、このような安価な脳波計で本当に研究レベルの高品質の脳波シグナルが取得できるのかという疑問が湧きます。そのため、データの質を検証した論文がいくつも出ています。

EPOC

1. 14 saline-based wet felt sensors
2. The signal is transmitted wirelessly through Bluetooth interface.
3. The EPOC device has a weight of 116 g.
4. Emotiv EPOC X 14チャンネル　価格 202,449円 (税込)　楽天ショップ

論文

1. User Experience of 7 Mobile Electroencephalography Devices: Comparative Study JMIR Health and Health Journal 3.9.2019; Vol 7, No 9
2.  Classification of color imagination using Emotiv EPOC and event-related potential in electroencephalogram Je-HunYuKwee-BoSim　Optik Volume 127, Issue 20, October 2016, Pages 9711-9718
3. EEG Wave Identification in Human Brain with Emotiv EPOC for Motor Imagery　Procedia Computer Science Volume 72, 2015, Pages 269-276
4. Performance of the Emotiv Epoc headset for P300-based applications　BioMedical Engineering OnLine volume 12, Article number: 56 (2013)　Published: 25 June 2013 それほど大きな差ではないように思える。むしろポジティブな結果では。
5. Research Use of Emotiv EPOC P300 and Emotiv EPOC: Does Emotiv EPOC capture real EEG? Posted on October 7, 2011 by Hiran Ekanayake (Originally on December 25, 2010)
6. A P300-BASED QUANTITATIVE COMPARISON BETWEEN THE EMOTIVEPOC HEADSET AND A MEDICAL EEG DEVICE　Matthieu Duvinage and Thierry Castermans and Thierry Dutoit　TCTS Lab　University of Mons

CGX社

Dev Kit

Quick-20

1. フィジオテク2019パンフレット

1. dry EEG system
2. 32 soft, multipin electrodes
3. 製品サイト(ANT Neuro)
4. Validation of Soft Multipin Dry EEG Electrodes Sensors 2021,21, 6827 (PDF) 同じメーカーのウェットな電極を用いた場合との比較。遜色ない結果。

Mindo

4S Jellyfish device

• a wireless dry electrode EEG device
• The 4 electrodes that are mounted on a headband
• The reference is an adhesive electrode at the mastoid.
• The device weighs 95 g.

論文

1. User Experience of 7 Mobile Electroencephalography Devices: Comparative Study JMIR Health and Health Journal 3.9.2019; Vol 7, No 9

32 Trilobite device

• 32 EEG channels
• frontal 3  are foam-based electrodes
• 29 are spring-loaded pin electrodes
• a ground and a reference electrode, both applied with a clip on the ear lobes.
• Signal transmission occurs wirelessly through Bluetooth.
• weight is 524 g.

論文

1. User Experience of 7 Mobile Electroencephalography Devices: Comparative Study JMIR Health and Health Journal 3.9.2019; Vol 7, No 9

BRI

BR8+ device

• 8 dry electrodes.
• frontal 2 of them are foam-based electrodes
• 6 are spring-loaded pin electrodes.
• ground and reference ear clip electrodes
• a wireless signal transmission through Bluetooth
• weighs 269 g

論文

1. User Experience of 7 Mobile Electroencephalography Devices: Comparative Study JMIR Health and Health Journal 3.9.2019; Vol 7, No 9

g.tec

g.SAHARA/g.Nautilus

• comprises 16 pin electrodes that are mounted on a traditional EEG cap.
• The cap size can vary among small, medium, and large.
• However, to reduce financial costs, we used only the medium-sized cap.
• Adhesive ground and reference electrodes
• signal is transmitted wirelessly by means of g.Nautilus device that is attached at the back of the EEG cap.
• weight of 233 g.

論文

1. User Experience of 7 Mobile Electroencephalography Devices: Comparative Study JMIR Health and Health Journal 3.9.2019; Vol 7, No 9

Zeo

StarLab

EmSense

nia Game Controller

BrainMaster Technologies

Discovery 20 / Discovery 24

1. ユニポス

Neuroelectrics

Neuroelectrics is developing a unique platform to treat brain dysfunction with cloud-based, personalized neuromodulation.

Enobio 8

• 24 bits, 0.05 uV
• easy set-up  in just 1-2 minutes with dry electrodes
• portable: a rechargeable battery. wireless data transmission (range of 10 meters from the computer running the controller software NIC2). SD card recording (holter mode) for 19-hour without PC.
•  Rawデータ出力 (TCP/IPストリーム);  MATLAB用開発キット: MATNIC   （取り扱い：日本バイナリー株式会社）

Starstim

Brain Products

actiCAP Xpress

参考（製品検索）

1. MedicalExpo 医療技術設備 > モニタリング > 脳波計

参考（論文）

1. Biosensor Technologies for Augmented Brain–Computer Interfaces in the Next Decades Article in Proceedings of the IEEE · May 2012

ソフトスキルとは、ビジネスに必要な専門知識や技能ではなく、対人交渉術などどちらかというと言葉に表しにくい、定量評価がしづらい能力を指します。

The National Research Council’s 2012 report of 21stcentury skills challenges us to recognize the critical role soft skills play in our lives, both on and off the job. They stress the need for students and working adults to be able to identify and develop skills that include innovation, creativity, problem solving, critical thinking, communication, collaboration, and self-management; (Frontal Gamma Asymmetry in Response to Soft Skills Stimuli: A Pilot Study July 2015NeuroRegulation 2(2):70-85 DOI:10.15540/nr.2.2.70 Bonnstetter et al.)

ビジネスにおける成功にはソフトスキルが必須であると言われますが、ソフトスキルが捉えどころがないものであるかぎり、科学研究の対象になり得ません。そこで、ソフトスキルをどうやって、数値化するかということが問題になります。一つの方法は、ソフトスキルが必要なタスクの遂行中の脳活動を記録測定して、脳活動データを分析することによりソフトスキルの実行、程度を定量することでしょう。そのためには、被験者を束縛しない状態での脳活動の測定が必要になります。そのような脳活動計測の手段として、脳波測定がよい候補になることでしょう。

実際、ソフトスキルと脳波との関係を調べる研究のと取組があります。

ソフトスキルとＥＥＧに関する論文

1. Measuring Soft Skills in Authentic Learning Environments Gabriel et al.,  Australian Learning Analytics Summer Institute 2019 ラウンドテーブルディスカッションの紹介
2. Frontal Gamma Asymmetry in Response to Soft Skills Stimuli: A Pilot Study July 2015NeuroRegulation 2(2):70-85 DOI:10.15540/nr.2.2.70 PDF available at ResearchGate
3. Learning in balance: Using oscillatory EEG biomarkers of attention, motivation and vigilance to interpret game-based learning Cowley & Ravaja  Published online: 29 Sep 2014 Cogent Education Volume 1, 2014 – Issue 1  To study the psychophysiological underpinning of learning that occurs in such “soft skills” or knowledge-focused games, we must examine learners’ tonic brain activity, not only event-related activity as is usually studied. We present results from an experiment designed to address this need, motivated by the opportunity to build greater understanding of how serious game play can induce learning. We focus mainly on the electroencephalogram (EEG), notably frequency band power and asymmetry, which relate to such important aspects of learning as vigilance and motivation.
4. Waldman, Balthazard, and Peterson (2011) . They used qEEG to link coherence and inspirational leadership traits, wherein they found a correlation between right frontal coherence and socialized visionary communication.

脳の認知機能とＥＥＧに関する論文

1. Russian Scientists Determine Intelligence Levels by Measuring EEG at Rest 04/30/2021 South Ural State University
2. EEG Correlates of Task Engagement and Mental Workload in Vigilance, Learning and Memory Tasks (PDF) 2007

Soft skills

1. Soft Skills: Personality Development for Life Success 3rd Edition November 29, 2021 English Edition by Prashant Sharma

 

1. Geometric classification of brain network dynamics via conic derivative discriminants F. Singh, Todd S. Braver, ShiNung Ching doi: https://doi.org/10.1101/201905 Now published in Journal of Neuroscience Methods doi: 10.1016/j.jneumeth.2018.06.019 Youtube lab introduction 読みやすい文章　わかりやすい説明（YOUTUBE動画）
2. A dynamical systems approach for estimating phase interactions between rhythms of different frequencies from experimental data. PLoS Comput Biol. 2018 Jan; 14(1): e1005928. Published online 2018 Jan 16. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005928 PMCID: PMC5770039 PMID: 29337999
3. The sleeping brain as a dynamical system – insightsfrom time series analysis of the human sleep EEG. (PDF) Olbrich PROCEEDINGS OF BIOSIGNAL 2010, JULY 14-16, 2010, BERLIN, GERMANY
4. Analysis of EEG Signals For EEG-based Brain-Computer Interface Jessy Parokaran Varghese School of Innovation, Design and Technology Mälardalen UniversityVasteras, Sweden Supervisor and Examiner: Dr. BARAN ÇÜRÜKLÜ Date: July 2009 学位論文なので、背景説明が平易でわかりやすい。
5. A GENERALIZED FRAMEWORK FOR EVENT-RELATED DESYNCHRONIZATION (ERD) Steven Lemm, Klaus-Robert Müller, and Gabriel Curio　PLoS Computational Biology August 2009.　併設ウェブ記事

 

 

その他

Point process analysis of large-scale brain fMRI dynamics July 2011https://www.researchgate.net/publication/277217130_Point_process_analysis_of_large-scale_brain_fMRI_dynamics