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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