近年.非線形科学は.今日の科学界で最も活発な学問分野の一つとなっている。カオスやフラクタル理論などの非線形力学の原理や方法を用いて.脳の機能活動状態を研究・解析することは.脳科学研究の新たなホットスポットでありフロンティアとなっている。 脳は.数千億個の神経細胞と数兆個の神経シナプスを含む.人体で最も機能的・構造的に複雑な器官である。脳の基本的な構造および機能単位として.神経細胞は軸索と樹状突起によって互いに接続され.巨大で複雑な神経ネットワークを形成している。EEGの各電極は何百万ものニューロンの活動を反映しているため.ネットワーク階層に関する情報.特にローカルネットワークの同期と離れたネットワークの結合に関する情報を含んでいる。このように.EEGは非線形ユニット（構造）の活動に関する大量の情報を含んでおり.膨大な数のニューロンとそのシナプスによって形成された神経ネットワークが.EEG信号をカオス的な性質にすることは十分にあり得ることなのである。現代科学では.脳波信号は多数の神経細胞の非線形結合.すなわち高度に非線形なマルチユニット結合の複合体であり.脳波活動は決定論的なカオス特性を持つと考えられている。 現在.非線形力学の研究において一般的な解析ツールとしては.相関次元（D2）：系の力学的性質を反映し.カオスの自由度の情報を記述するパラメータ。点相関次元（PD2）：D2よりも有限なデータの解析に適しており.データに現れる不確実性を追跡できる。リアプノフ指数（L1）：カオス系の初期値に対する感度を記述するパラメータ。Kolmogonovエントロピー（K2）：カオス系における情報損失の割合を示し.K2の逆数は平均予測時間を反映し.K2およびL1が大きいほど予測可能性が低い.複雑さ。一般に.物事の複雑さはその物事を記述するのに使われるコンピュータ言語の長さで測ることができ.物事を記述するのに使われるコンピュータ言語の長さが長いほど.複雑さは高い；近似エントロピー：信号の複雑さと規則性を表す方法であり.以前の値の知識によって将来の値の予測可能性を定量化する方法である。以上のようなパラメータを.研究対象である非線形力学系のさまざまな側面から数値的・統計的に解析している。 脳波の非線形解析は.正常な生理状態や異なる機能状態から異なる病的状態まで.脳に対する理解を広げてきた。認知機能.てんかん.睡眠.認知症など.多くの研究分野に応用されている。また.神経リハビリテーション（脳損傷と代償機構.リハビリテーション段階別の変化パターン.意識障害の程度評価.予後判定など）.統合失調症やうつ病（脳機能活動の異常部位や異常結合などは精神科脳波研究のホットスポット）.麻酔の深部モニタリングなど 幅広い研究が行われている。例えば.カオス制御は.てんかんや不整脈の予防や治療に役立つ可能性があり.基本原理は.小さな摂動を使って新しい条件でシステムを平衡状態にすることで.発作や不整脈を抑制するもので.カオス制御は動物実験に成功している）。