Elektroenzephalographie (EEG) und funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) sind ein leistungsfähiges Mittel zur nichtinvasiven Messung der neuronalen Aktivität im Gehirn. Beide Techniken zeichnen sich durch unterschiedliche Informationen aus. Das EEG misst die Spannung an der Kopfhaut und kann Daten in der Größenordnung von kHz abtasten, was bedeutet, dass es Daten darüber liefern kann, wie sich die Reaktion einer großen Population von Pyramidenzellen mit derselben Ausrichtung im Laufe von Millisekunden verändert (Lopes da Silva, 2013; Luck, 2013). Eine bekannte Technik, die das EEG nutzt, ist die Technik der ereigniskorrelierten Potenziale (ERP), die eine EEG-Antwort für einen sehr kurzen Zeitraum nach einem Ereignis segmentiert, das für eine große Anzahl von Versuchen wiederholt wird (Luck, 2013). ERPs enthalten „Spitzen“ – oder Komponenten -, die die Summe der Reaktionen innerhalb des Schädels darstellen. Das Problem beim EEG ist das umgekehrte Problem, dass es unmöglich ist, die Quelle der Spannungsmessungen auf der Kopfhaut innerhalb des Schädels zu identifizieren (Luck, 2013).
fMRI hingegen hat eine unglaublich gute räumliche Auflösung, leidet aber unter einer schlechten zeitlichen Auflösung. fMRI ist im Gegensatz zum EEG keine elektrische Antwort, die von einer Pyramidenzelle gemessen wird. Stattdessen handelt es sich um eine hämodynamische Reaktion, die Veränderungen in der Sauerstoffversorgung des Blutes widerspiegelt, da die Neuronen an einem Prozess beteiligt sind, der als BOLD-Signal (blood oxygen level dependent) bezeichnet wird. Im Gegensatz zum EEG, das Reaktionen im Laufe von Millisekunden messen kann, entwickelt sich die hämodynamische Reaktion in der Größenordnung von Sekunden. Daher muss ein Kompromiss zwischen der zeitlichen Auflösung bei der Verwendung von EEG und der räumlichen Auflösung bei der fMRI gefunden werden.
Eine Möglichkeit zur Überwindung der Einschränkungen, die jede dieser Techniken mit sich bringt, besteht darin, sie zu kombinieren (Turner et al., 2016; Debener et al., 2006; Wei et al., 2020). Wenn EEG und fMRT kombiniert werden, scheinen sie in der Lage zu sein, mehr Varianz in kognitiven Parametern zu erklären, als wenn nur das Verhalten allein verwendet wird (Turner et al., 2016). Veränderungen im EEG-Signal, wie sie durch ERPs gemessen werden, sind auch in der Lage, eine große Menge an Daten über einen kleinen Zeitraum zu liefern, die genutzt werden können, um mehrere räumlich getrennte regionale Aktivierungen zu identifizieren, die durch fMRI gemessen werden (Debener et al., 2016).