脳電図とfMRIは、脳内の神経活動を非侵襲的に測定する強力な手段であります。 両技術は、それぞれ異なる情報を提供することに優れています。 EEGは頭皮からの電圧を測定し、kHzのオーダーでデータをサンプリングすることができます。つまり、同じ向きの錐体細胞の大きな集団の応答が、数ミリ秒の間にどのように変化するかについてのデータを提供することができます（Lopes da Silva, 2013; Luck, 2013）。 EEGを利用した代表的な手法として、事象関連電位（ERP）法があります。これは、ある事象の後のごく短い時間におけるEEG反応をセグメント化し、それを多数の試行で繰り返すものです（Luck, 2013）。 ERPには、頭蓋内の反応の総和を表す「ピーク」、つまり成分が含まれている。 EEGの問題点は、逆問題であり、頭蓋内の頭皮の電圧測定の源を特定することは不可能である（Luck, 2013）。一方、fMRIは、空間分解能は非常に優れているが、時間分解能に問題がある。 その代わり、神経細胞が血中酸素濃度依存性（BOLD）信号と呼ばれるプロセスに関与することで、血中酸素濃度の変化を反映する血行力学的な反応である。 ミリ秒単位の反応を測定できるEEGとは異なり、血流動態の反応は数秒単位で変化する。 その結果、EEGを使用する場合は時間分解能、fMRIを使用する場合は空間分解能の間で妥協しなければならない。
これらの各技術が継承する限界を克服する一つの追求は、それらを組み合わせることである（Turnerら、2016; Debenerら、2006; Weiら、2020)。 EEGとfMRIを組み合わせた場合，行動を単独で用いた場合と比較して，認知パラメータの分散をより多く説明できるようである（Turnerら，2016年）。 また、ERPで測定されるEEG信号の変化は、小さな時間帯に豊富なデータを提供することができ、これを利用して、fMRIで測定される空間的に分離した複数の領域の活性化を特定することができる（Debener et al.、2016）
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