Elektroenkefalografia (EEG) ja funktionaalinen magneettiresonanssikuvaus (fMRI) ovat tehokkaita keinoja mitata ei-invasiivisesti aivojen hermostollista toimintaa. Molemmat tekniikat loistavat antamalla erilaista tietoa. EEG mittaa jännitettä päänahasta, ja sillä voidaan ottaa näytteitä khz:n luokkaa olevasta datasta, mikä tarkoittaa, että sillä voidaan tuottaa tietoa siitä, miten suuren populaation samansuuntaisten pyramidisolujen vaste muuttuu millisekuntien aikana (Lopes da Silva, 2013; Luck, 2013). Merkittävä tekniikka, jossa hyödynnetään EEG:tä, on tapahtumiin liittyvä potentiaali (ERP) -tekniikka, joka segmentoi EEG-vasteen hyvin lyhyeltä ajanjaksolta tapahtuman jälkeen, joka toistuu suurella määrällä kokeita (Luck, 2013). ERP:t sisältävät ”piikkejä” – tai komponentteja – jotka edustavat kallon sisäisten vasteiden summaa. EEG:n ongelmana on käänteinen ongelma, jolloin päänahan jännitemittausten lähdettä on mahdotonta tunnistaa kallon sisällä (Luck, 2013).
fMRI:llä taas on uskomattoman hyvä spatiaalinen resoluutio, mutta se kärsii huonosta ajallisesta resoluutiosta. fMRI:ssä, toisin kuin EEG:ssä, ei ole kyse pyramidisolusta mitatusta sähköisestä vasteesta. Sen sijaan se on hemodynaaminen vaste, joka heijastaa veren happipitoisuuden muutoksia, kun neuronit osallistuvat prosessiin, jota kutsutaan veren happipitoisuudesta riippuvaiseksi (BOLD) signaaliksi. Toisin kuin EEG, joka voi mitata vasteita millisekuntien aikana, hemodynaaminen vaste kehittyy sekuntien kuluessa. Tämän seurauksena on tehtävä kompromissi ajallisen resoluution välillä, kun käytetään EEG:tä, tai spatiaalisen resoluution välillä, kun käytetään fMRI:tä.
Yksi tavoitteluksi näiden tekniikoiden periytyvien rajoitusten voittamiseksi on niiden yhdistäminen (Turner et al., 2016; Debener et al., 2006; Wei et al., 2020). Kun EEG ja fMRI yhdistetään, ne näyttävät pystyvän selittämään enemmän varianssia kognitiivisissa parametreissa verrattuna siihen, kun käyttäytymistä käytetään yksinään (Turner et al., 2016). ERP:llä mitatut muutokset EEG-signaalissa pystyvät myös tarjoamaan runsaasti tietoa pienellä ajanjaksolla, joka voidaan valjastaa tunnistamaan useita alueellisesti erillisiä alueellisia aktivaatioita fMRI:llä mitattuna (Debener et al., 2016).