뉴로피드백은 두피에 위치한 전극을 사용하여
뇌파의 정보를 기록하고 그것을 피드백 하여 컴퓨터 스크린에 보여주고 정상태로 바꿈으로서 다양한 뇌파 주파수의 진폭을 변화하게 합니다.
컴퓨터 모니터에 다양게 출력되어 반영되는
변화들을 보고 미리 결정한 뇌파의 패턴 목표에 도달하도록 만듭니다.
이러한 방법으로 자기조절(self-regulate)을 배우게 됩니다. 이것은 EEG 패턴의 학습된 정상화(learned normalization)입니다. (Sterman)
발전된 전자공학과 수학적 계산법이 EEG 패턴을 컴퓨터 모니터에 이미지로 전환하는 것을 가능하게 하였습니다. 컴퓨터에 반영되는 EEG를 자기조절로 변화시키는 것을 배우는 것입니다. EEG의 자기조절은 client 자신이 EEG 패턴으로 반영되는 잠재적인 정신 상태를
스스로 조절하는 것이 필요합니다.
훈련 스크린
EEG 1채널 1Hz Bins 평가 화면
ProComp을 이용한 뉴로피드백 훈련 스크린
3D 뉴로피드백 훈련스크린
영화를 이용한 무비 스크린
알파 피크 훈련 (Alpha Peak Training)
코히어런스 훈련 (Coherence Training)
쎄타/베타 Ratio 훈련 (Theta/Beta Training)
지-스코아 훈련 (Z-Score Training)
알파/쎄타 훈련 (Alpha/Theta Training)
SCP 훈련 (Slow cortical potential Training)
SMR 훈련 (SMR Training)
ACCESSORIES
센서 구성
EEG-Z Sensor
SEMG Sensor
EKG Sensor
Respiration Sensor
HR/BVP Sensor
Temperature Sensor
Skin Conductance Sensor
뉴로피드백(D.Corydon Hammond-University of
Utah School of Medicine)
하버드의과대학의교수이자소아신경학자인 Frank H. Duffy, M.D.는 2000년 1월발행된임상뇌파라는학술지의한사설의학문적문헌에서바이오피드백이 “수많은복잡한분야에주요한치료역할을수행해야한다. 내생각에, 만약어떠한약물이넓은범위의효험을입증하였다면전세계적으로인정받고널리사용되었을것이다” (p.v). “이분야는모두에의해서중요하게여겨져야한다” (p.vii).