きっかけ：
Muse2という瞑想にフィードバックを与える目的の製品があって、EEG(脳波計測)技術が使用されている。というのは知っていたけど、脳波のデータをCSV形式で出力する「Mind Monitor」アプリを最近知った。
参考:【Muse2（BMI）で脳波を測ってみた！ | TECH | NRI Digital】 https://www.nri-digital.jp/tech/20211228-7840/
参考:【Mind Monitor】 https://mind-monitor.com/
もともと瞑想と脳波の関係には興味が、特にデルタ波とガンマ波に興味があった。
数年の瞑想の経験を生かし、自身の精神状態を客観的データで視覚化し、グロースハック的に五蘊のテストを繰り返したり、脳波をコントロールする方法について探求することに。
グラフ出力プログラムの作成：
Mind Monitorアプリを用いるとDropboxに自動的に保存されるCSVデータを収集できる。しかし、データが見づらく、解析が困難だったため、より視覚的に理解しやすいグラフを出力するプログラムの開発をGPT-4に依頼。
機能：
手動：Dropboxからダウンロードディレクトリに落として、ターミナルから `sh ./muse2analysis.sh 1` と入力する。（開きっぱなしなので、2回目以降は↑キーを押すだけ）
最大で直近60分間の脳波データを利用し、60秒間の移動平均線を描画したグラフ画像を自動で保存してディスプレイに表示する。ノイズの影響を軽減するため、60秒間の平均値を計算する方法を採用した。また、測定の開始時刻、終了時刻、測定時間も出力する。
詳細： https://github.com/uminomae/Muse2graph/tree/main
結果：
下記参照
今後：
Mind Monitorアプリの利点の一つは、リアルタイムでのモニタリング機能である。この機能を活用して、半目を開いた状態での瞑想を行い、五蘊（身体、感覚、知覚、行動、意識）の微細な変化を観察したい。
ノイズの程度がよくわからない。ので、再現可能なノイズのリスト化（歯を食いしばる、目を動かすなど）をしつつ、心理状態特有の脳波も見つけたい。
継続して測定を重ねることで、相対的な値の意味や絶対値に関する洞察が深まると期待している。
結果詳細：
ガンマ波はノイズが多く、信頼性に疑問があるという噂もあるが、覚醒状態と瞑想状態での波形の違いは明確に観察できた。とはいえ、覚醒時にベータ波と動きが一致していることが気になる。
目を閉じた瞑想はアルファとベータが強い。２枚目のグラフの瞑想中、最後の方に体が膨張するようなイレギュラーな感覚があった。現在の環境では「深い瞑想に特徴的な一つの状態はアルファが１.0、他の波長と大きく乖離していて、さらに、ベータ、シータ、デルタの波長が０.5程度で同じレベルの時」ということがあるのかもしれない。睡眠中に見られる波形と似ている。
半目状態でスマホを注視した瞑想が最も睡眠に近い。各波長の出力の強度が相対的に近い（波長間の強度差が小さい）。また、睡眠時よりもアルファ、シータが弱い。（この時は思考のメタ認知はできていない。視覚に気を取られている。序盤から中盤、眠気で意識を失いかけた）
スマホ画面を眺めた半目状態で安定した瞑想状態に到達するまでの時間を計測してみた。10分程度だった。（普段は目を閉じて瞑想していて、安定するまでに7分程度の体感）
睡眠時は、ベータ、シータ、デルタの出力が同じレベル。
Trigger:
Learned about the "Mind Monitor" app, which outputs brainwave data in CSV format.
Already interested in the relationship between meditation and brainwaves, particularly in delta and gamma waves.
Reference:【The Remarkable Brain Waves of High Level Meditators】 https://kottke.org/18/11/the-remarkable-brain-waves-of-high-level-meditators
Decided to use years of meditation experience to visualize my mental state with objective data and explore methods of brainwave control.
Creation of Graph Output Program:
Collected CSV data automatically saved to Dropbox using the Mind Monitor app. However, the data was difficult to analyze due to its complexity, prompting the development of a more visually intuitive graph output program with the help of GPT-4. Made convenient by producing graphs through a one-liner command in the terminal.
Functionality:
Manual operation: download from Dropbox to a directory, then enter sh ./muse2analysis.sh 1 in the terminal. The terminal remains open, so only pressing the ↑ key is needed for subsequent uses. The program automatically saves and displays the graph image.
The program uses the last 60 minutes of brainwave data and calculates a 60-second average to reduce noise. It also plots a moving average line over 60 seconds.
Features include displaying detailed data, such as the start and end times of measurement, and measurement duration.
For more details, see the README.md at https://github.com/uminomae/Muse2graph/tree/main
Results:
Despite rumors about the reliability of gamma waves, clear differences were observed between awake and meditative states. However, the alignment of beta waves during wakefulness was a concern.
Values of delta and theta waves during meditation varied daily. The variation might be influenced by different meditation techniques, such as Shamatha and Vipassana, which were being experimented with.
Plan to utilize the real-time monitoring feature of the Mind Monitor app for meditation with eyes half-open, observing minute changes in the five aggregates (form, sensation, perception, mental formations, and consciousness).
While listing reproducible noise sources (like clenching teeth, moving eyes, etc.), also aiming to identify brainwaves unique to certain psychological states.
Continuing measurements is expected to deepen insights into the significance of relative and absolute values in brainwave data.
