Elektroencefalografia (EEG) i funkcjonalny rezonans magnetyczny (fMRI) są potężnymi środkami nieinwazyjnego pomiaru aktywności neuronalnej w mózgu. Obie techniki wyróżniają się w dostarczaniu różnych informacji. EEG mierzy napięcie na skórze głowy i może próbkować dane z częstotliwością rzędu kHz, co oznacza, że może dostarczyć danych o tym, jak odpowiedź dużej populacji komórek piramidowych o tej samej orientacji zmienia się w ciągu milisekund (Lopes da Silva, 2013; Luck, 2013). Wyróżniającą się techniką wykorzystującą EEG jest technika potencjałów związanych ze zdarzeniem (ERP), która segmentuje odpowiedź EEG dla bardzo krótkiego okresu czasu po zdarzeniu, które jest powtarzane dla dużej liczby prób (Luck, 2013). ERP zawierają „szczyty” – lub komponenty – które reprezentują sumę odpowiedzi w czaszce. Problem z EEG jest odwrotny problem, w którym nie jest możliwe, aby zidentyfikować źródło pomiarów napięcia na skórze głowy w obrębie czaszki (Luck, 2013).
fMRI, z drugiej strony, ma niewiarygodnie dobrą rozdzielczość przestrzenną, ale cierpi z powodu słabej rozdzielczości czasowej. fMRI, w przeciwieństwie do EEG, nie jest odpowiedź elektryczna mierzona z komórki piramidowej. Zamiast tego, jest to odpowiedź hemodynamiczna, która odzwierciedla zmiany w natlenieniu krwi, gdy neurony angażują się w proces zwany sygnałem zależnym od poziomu tlenu we krwi (BOLD). W przeciwieństwie do EEG, które może mierzyć odpowiedzi w ciągu milisekund, odpowiedź hemodynamiczna ewoluuje w ciągu kilku sekund. W rezultacie, musi zostać osiągnięty kompromis pomiędzy rozdzielczością czasową przy użyciu EEG lub rozdzielczością przestrzenną przy użyciu fMRI.
Jedną z prób przezwyciężenia ograniczeń odziedziczonych przez każdą z tych technik jest ich połączenie (Turner et al., 2016; Debener et al., 2006; Wei et al., 2020). Kiedy EEG i fMRI są połączone, wydają się być w stanie wyjaśnić większą wariancję parametrów poznawczych w porównaniu z sytuacją, gdy zachowanie jest wykorzystywane samodzielnie (Turner i in., 2016). Zmiany w sygnale EEG mierzone przez ERP są również w stanie dostarczyć bogatej ilości danych w niewielkim okresie czasu, które mogą być zaprzęgnięte do identyfikacji kilku przestrzennie oddzielonych regionalnych aktywacji mierzonych przez fMRI (Debener i in., 2016).
.