L’elettroencefalografia (EEG) e la risonanza magnetica funzionale (fMRI) sono un mezzo potente per misurare in modo non invasivo l’attività neurale nel cervello. Entrambe le tecniche eccellono nel fornire informazioni diverse. L’EEG misura la tensione dal cuoio capelluto e può campionare dati nell’ordine dei kHz, il che significa che può fornire dati su come cambia la risposta di una vasta popolazione di cellule piramidali con lo stesso orientamento nel corso dei millisecondi (Lopes da Silva, 2013; Luck, 2013). Una tecnica importante che utilizza l’EEG è la tecnica del potenziale evento-correlato (ERP), che segmenta una risposta EEG per un periodo di tempo molto breve dopo un evento, che viene ripetuto per un gran numero di prove (Luck, 2013). Gli ERP contengono “picchi” – o componenti – che rappresentano la somma delle risposte all’interno del cranio. Il problema con l’EEG è il problema inverso, per cui è impossibile identificare la fonte di misurazioni di tensione sul cuoio capelluto all’interno del cranio (Luck, 2013).
fMRI, d’altra parte, ha incredibilmente buona risoluzione spaziale, ma soffre di scarsa risoluzione temporale. fMRI, a differenza di EEG, non è una risposta elettrica misurata da una cella piramidale. Invece, è una risposta emodinamica che riflette i cambiamenti nell’ossigenazione del sangue quando i neuroni si impegnano in un processo chiamato segnale BOLD (blood oxygen level dependent). A differenza dell’EEG, che può misurare le risposte nel corso di millisecondi, la risposta emodinamica si evolve nell’ordine dei secondi. Di conseguenza, è necessario fare un compromesso tra la risoluzione temporale quando si usa l’EEG o la risoluzione spaziale con la fMRI.
Una ricerca per superare le limitazioni ereditate da ciascuna di queste tecniche è quella di combinarle (Turner et al., 2016; Debener et al., 2006; Wei et al., 2020). Quando EEG e fMRI sono combinati, sembrano essere in grado di spiegare più varianza nei parametri cognitivi rispetto a quando il comportamento è usato da solo (Turner et al., 2016). I cambiamenti nel segnale EEG misurati dagli ERP sono anche in grado di fornire una ricca quantità di dati in un piccolo periodo di tempo, che possono essere sfruttati per identificare diverse attivazioni regionali spazialmente separate misurate dalla fMRI (Debener et al., 2016).