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核心定義
腦電記錄儀是一種非侵入性的醫(yī)療／科研設備，用于檢測、放大、記錄和顯示大腦皮層神經(jīng)元群自發(fā)性、節(jié)律性電活動。它產(chǎn)生的圖形記錄被稱為腦電圖。
核心原理
生物電起源： 大腦皮層神經(jīng)元在活動時會產(chǎn)生微弱的離子電流流動（突觸后電位、動作電位）。
信號采集： 放置在頭皮特定位置（根據(jù)國際１０－２０系統(tǒng)或衍生系統(tǒng)）的電極捕捉到這些微弱的電信號（通常在微伏級別，μＶ）。
信號處理：
去除高頻干擾： 如肌肉電活動、電源線干擾（５０／６０Ｈｚ）。
去除低頻干擾： 如緩慢的眼動電位、出汗引起的基線漂移。
放大： 由于原始信號極其微弱，腦電記錄儀的核心組件是高增益、低噪聲的生物電放大器，將微伏級信號放大到伏特級以便處理。
濾波： 放大器通常包含濾波器，用于：
模數(shù)轉(zhuǎn)換： 現(xiàn)代數(shù)字腦電記錄儀將放大和濾波后的模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，以便計算機處理、存儲和顯示。
記錄與顯示：
記錄： 數(shù)字信號被存儲到計算機硬盤或存儲卡中。
顯示： 轉(zhuǎn)換后的信號以波形圖的形式實時顯示在計算機屏幕上（或傳統(tǒng)的多通道記錄紙上），每個通道代表一對電極之間的電位差（或一個電極相對于參考電極的電位）。
主要組成部分
電極：
類型： 盤狀金屬電極（金、銀／氯化銀）、針電極（較少用于常規(guī)）、帽狀電極陣列（ＥＥＧ帽）。最常用的是表面盤狀電極。
放置： 按照國際標準系統(tǒng)（如１０－２０系統(tǒng)）放置于頭皮特定解剖位置（如Ｆｐ１，?。疲穑?，?。茫常。茫?，?。希保。希驳龋?，確保記錄的可重復性和可比性。
導電介質(zhì)： 通常需要導電膏或鹽水溶液來降低頭皮與電極之間的阻抗，確保良好的信號傳導。
干電極： 近年來發(fā)展的一種無需導電膏的電極技術(shù)，方便快捷，但信號質(zhì)量可能略遜于濕電極。
放大器：
高輸入阻抗（以減少信號衰減）。
高共模抑制比（ＣＭＲＲ）：能有效抑制環(huán)境中普遍存在的共模干擾（如電源線干擾）。
低噪聲：自身產(chǎn)生的電噪聲必須遠低于腦電信號幅度。
多通道：現(xiàn)代設備通常有１６、３２、６４、１２８甚至２５６通道，可同步記錄多個腦區(qū)活動。
濾波器：
高通濾波器：濾除低頻干擾（如基線漂移）。
低通濾波器：濾除高頻干擾（如肌電）。
陷波濾波器：專門濾除特定頻率的強干擾（如５０Ｈｚ或６０Ｈｚ的工頻干擾）。
模數(shù)轉(zhuǎn)換器：
將連續(xù)的模擬電壓信號轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字信號。
采樣率是關鍵參數(shù)（通常１２８Ｈｚ， ２５６Ｈｚ，?。担保玻龋蚋撸铦M足奈奎斯特定理以避免混疊。
分辨率（如１６位、２４位）決定數(shù)字信號的精度。
計算機系統(tǒng)：
采集軟件： 控制硬件參數(shù)（增益、濾波、采樣率），實時顯示波形，標記事件（如刺激、病人動作）。
分析軟件： 對記錄的腦電數(shù)據(jù)進行離線分析，包括：時域分析（波形識別、測量）、頻域分析（功率譜、頻譜圖）、時頻分析、源定位、事件相關電位分析等。
存儲與管理軟件： 存儲原始數(shù)據(jù)、報告、病人信息。
硬件： 運行記錄軟件的計算機主機。
軟件：
顯示器： 高分辨率顯示器用于實時監(jiān)控和回放分析。
輸入／輸出設備： 鍵盤、鼠標用于操作；刺激器（用于誘發(fā)電位）；同步設備（如視頻錄像，用于癲癇監(jiān)測）。
主要應用領域
臨床醫(yī)學：
癲癇診斷與分型： 檢測癲癇樣放電（棘波、尖波、棘慢復合波等），是癲癇診斷的金標準之一。
腦病評估： 評估腦炎、代謝性腦病、中毒性腦病、缺氧性腦損傷等的腦功能狀態(tài)。
意識障礙評估： 幫助判斷昏迷、植物狀態(tài)、最小意識狀態(tài)患者的腦功能及預后。
睡眠障礙診斷： 多導睡眠監(jiān)測的核心組成部分，用于診斷睡眠分期、睡眠呼吸暫停綜合征、發(fā)作性睡病、異態(tài)睡眠等。
腦血管病評估： 輔助判斷腦缺血、腦死亡。
顱內(nèi)占位病變／結(jié)構(gòu)異常的輔助診斷： 有時能提示病變部位。
神經(jīng)科學研究：
認知神經(jīng)科學：研究感知、注意、記憶、語言、情緒等認知過程的神經(jīng)機制（常結(jié)合事件相關電位技術(shù)）。
腦功能連接研究。
睡眠研究。
神經(jīng)藥理學研究（藥物對腦電活動的影響）。
基礎神經(jīng)生理學研究。
腦機接口：
利用腦電信號作為控制信號，使患者或用戶能夠通過“意念”控制外部設備（如輪椅、假肢、計算機光標、拼寫系統(tǒng)）。是ＥＥＧ的重要新興應用領域。
神經(jīng)反饋：
實時向個體反饋其自身的腦電活動模式（如特定頻段的能量），訓練個體學習有意識地調(diào)節(jié)自己的腦電活動，用于治療注意力缺陷多動障礙、焦慮、癲癇、改善認知表現(xiàn)等。
麻醉深度監(jiān)測： 某些處理過的ＥＥＧ指數(shù)（如ＢＩＳ，?。危幔颍悖铮簦颍澹睿洌┛捎糜谛g(shù)中監(jiān)測麻醉深度。
腦電圖的主要節(jié)律
記錄到的腦電活動通常根據(jù)其頻率范圍分為幾個主要節(jié)律：
δ波：?。肌。础。龋疃人?、嬰兒期、嚴重腦損傷時顯著。
θ波： ４－７?。龋?，兒童期、成人淺睡、困倦、冥想、某些病理狀態(tài)（如癲癇）。
α波： ８－１３?。龋?，成人清醒、閉眼、放松狀態(tài)時在枕區(qū)最明顯。睜眼或精神活動時受抑制。
β波：?。荆保场。龋。ㄍǔ＃保矗常啊。龋?，清醒、注意力集中、積極思維時在額區(qū)、中央?yún)^(qū)明顯。低幅快波。焦慮或藥物作用（如苯二氮卓類）時可增多。
γ波：?。荆常啊。龋?，與高級認知功能（如感知綁定、記憶、注意集中）相關，但幅度非常小，記錄和分析技術(shù)要求高。
優(yōu)勢
高時間分辨率： 毫秒級，能捕捉神經(jīng)活動的快速動態(tài)變化。
無創(chuàng)性： 僅在頭皮表面放置電極。
相對便攜： 尤其是小型化設備，可用于床邊、門診甚至家庭監(jiān)測。
成本相對較低： 相比于ｆＭＲＩ、ＰＥＴ等大型影像設備。
對特定疾病診斷價值高： 如癲癇、某些腦病。
直接測量神經(jīng)電活動： 反映神經(jīng)元群體的同步化放電。
局限性與挑戰(zhàn)
低空間分辨率： 頭皮記錄的信號是皮層下大面積神經(jīng)元群活動的空間總和和衰減后的結(jié)果，難以精確定位深部或微小病灶。源定位技術(shù)可改善但仍有誤差。
信號微弱易受干擾：
生理偽跡： 眼動、眨眼、肌肉活動、心跳、出汗。
環(huán)境偽跡： 電源線干擾、電極接觸不良、運動。
只能反映皮層活動： 對深部腦結(jié)構(gòu)（如海馬、丘腦）活動不敏感。
結(jié)果解讀依賴經(jīng)驗： 需要經(jīng)過專門訓練的神經(jīng)生理學家或技師進行分析和解讀，存在主觀性。
無法提供結(jié)構(gòu)信息： 不能像ＣＴ／ＭＲＩ那樣顯示大腦的解剖結(jié)構(gòu)。
發(fā)展趨勢
高密度ＥＥＧ： 使用更多電極（如２５６導），結(jié)合先進的源定位算法，提高空間分辨率。
移動與可穿戴ＥＥＧ： 小型化、無線化、干電極技術(shù)的發(fā)展，使ＥＥＧ走出實驗室和醫(yī)院，應用于日常生活、運動科學、神經(jīng)工效學等場景。
人工智能與機器學習： 在信號處理（自動去偽跡）、特征提取、模式識別（自動檢測癲癇波、睡眠分期）、疾病輔助診斷等方面發(fā)揮越來越重要的作用。
多模態(tài)融合： 將ＥＥＧ與ｆＭＲＩ、ｆＮＩＲＳ、ＭＥＧ等其他腦成像技術(shù)結(jié)合，互補優(yōu)勢，提供更全面的腦功能信息。
腦電信號處理算法優(yōu)化： 發(fā)展更有效的去噪、特征提取和模式分類算法。
閉環(huán)系統(tǒng)： 在ＢＣＩ和神經(jīng)反饋中實現(xiàn)更實時、更精準的閉環(huán)調(diào)控。
安全性與注意事項
ＥＥＧ檢查本身非常安全，沒有已知的副作用或風險（除了可能的皮膚刺激或?qū)щ姼噙^敏）。
檢查前通常需要清潔頭皮以減少阻抗。
檢查過程中需要保持安靜，盡量減少不必要的動作（眨眼、吞咽、肢體活動），以避免產(chǎn)生偽跡。
對于癲癇患者，有時需要通過誘發(fā)試驗（如閃光刺激、過度換氣）來誘發(fā)潛在的異常放電。
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