早在10年前，加州大學伯克利分校開始了一個新興的跨學科領域研究——
他們在23年年底的時候，帶來一個新的詞彙叫做“腦植音樂”。
具體來說就是，先用AI觀察某段音樂會讓人的大腦產生什麼樣的腦電波，然後用訊號處理或程式設計工具來重建或復原某種電波，以此來達到治療某些疾病的目的。
參與這項研究的加州伯克利神經科學家，首先將目光聚焦在癲癇病人身上。他們將29位接受癲癇手術的病人聚在一起，播放一首名叫「Another Brick in the Wall」的音樂，然後從電腦螢幕上觀察病人大腦的電極活動。
腦電圖(electroencephalogram, EEG)通常是指在頭皮記錄的相隔一定距離的腦內神經元群放電活動，主要來源於突觸後電位的大量同步放電。
實驗物件的大腦部分割槽域在聽音樂的時候，會產生一些僅屬於這首音樂的
腦電波
。透過還原這些腦電波，研究者們可以
反推產生這種電波的大腦聽的是哪一首歌
。
Helen Wills 神經科學研究所的神經科學家，兼加州大學伯克利分校的心理學教授 Robert Knight 說，這是一項了不起的成果：
隨著腦機介面領域的不斷突破，這項技術可以給因為病症影響到語言輸出神經的人，比如患有漸凍症或癲癇病人，透過植入的方式提供只有音樂才能提供的東西。
腦電波＋音樂
是非常有潛力的
跨學科研究
方向
隨著AI技術的不斷成長和擴充套件，腦電波＋音樂的跨學科研究領域，很有可能成為未來很搶手的學科方向。
這是有資料支撐的！
截至2024年，關於EEG與音樂研究的全球資料和研究趨勢大量增長，逐漸擴充套件到更多學科和領域，使用的技術也不斷精進和複雜，主要研究趨勢如下：
論文數量逐年增長：從2010年到2024年，EEG與音樂研究的論文數量年均增長率為 12%，顯示出這一領域的快速發展和熱度。 跨學科合作範圍逐漸變廣：越來越多的研究結合了神經科學、人工智慧、音樂學和臨床醫學，推動了研究的多樣化和深度。 技術驅動不斷精進延展：高密度EEG、機器學習演算法和腦機介面技術的進步，顯著提升了研究的精度和應用範圍。
與此同時，不限於科研君開頭提到的加州伯克利神經學家研究的醫療領域，腦電波和音樂之間的轉化研究還可以應用範圍還可以更廣闊，給社會和人類帶來便利：
◎ 神經反饋治療：透過提供聽覺反饋幫助個體調節大腦活動，適用於治療多動症（ADHD）、焦慮和抑鬱等病症。
◎ 藝術與創意表達：使作曲家和數字藝術家能夠基於認知和情感狀態生成音樂。
◎ 腦機介面（BCI）：為殘障人士提供透過腦波訊號進行交流或創作藝術的新方式。
◎ 睡眠與冥想分析：將腦波模式轉化為舒緩音樂，幫助放鬆和提高睡眠質量。
◎ 教育工具：透過互動和聽覺學習方式，幫助學生和研究人員理解EEG資料。
◎ 娛樂與互動媒體：可用於影片遊戲、虛擬現實和沉浸式體驗，根據使用者的心理狀態做出反應。
重點來了！
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