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核心定義
腦電記錄儀是一種非侵入性的醫療／科研設備，用于檢測、放大、記錄和顯示大腦皮層神經元群自發性、節律性電活動。它產生的圖形記錄被稱為腦電圖。
核心原理
生物電起源： 大腦皮層神經元在活動時會產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（根據國際１０－２０系統或衍生系統）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：
模數轉換： 現代數字腦電記錄儀將放大和濾波后的模擬信號轉換為數字信號，以便計算機處理、存儲和顯示。
記錄與顯示：
記錄： 數字信號被存儲到計算機硬盤或存儲卡中。
顯示： 轉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）、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（如１０－２０系統）放置于頭皮特定解剖位置（如Ｆｐ１， Ｆｐ２， Ｃ３， Ｃ４， Ｏ１， Ｏ２等），確保記錄的可重復性和可比性。
導電介質： 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： 近年來發展的一種無需導電膏的電極技術，方便快捷，但信號質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）：能有效抑制環境中普遍存在的共模干擾（如電源線干擾）。
低噪聲：自身產生的電噪聲必須遠低于腦電信號幅度。
多通道：現代設備通常有１６、３２、６４、１２８甚至２５６通道，可同步記錄多個腦區活動。
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）。
模數轉換器：
將連續的模擬電壓信號轉換為離散的數字信號。
采樣率是關鍵參數（通常１２８Ｈｚ， ２５６Ｈｚ， ５１２Ｈｚ或更高），需滿足奈奎斯特定理以避免混疊。
分辨率（如１６位、２４位）決定數字信號的精度。
計算機系統：
采集軟件： 控制硬件參數（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： 對記錄的腦電數據進行離線分析，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： 存儲原始數據、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（用于誘發電位）；同步設備（如視頻錄像，用于癲癇監測）。
主要應用領域
臨床醫學：
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。
意識障礙評估： 幫助判斷昏迷、植物狀態、最小意識狀態患者的腦功能及預后。
睡眠障礙診斷： 多導睡眠監測的核心組成部分，用于診斷睡眠分期、睡眠呼吸暫停綜合征、發作性睡病、異態睡眠等。
腦血管病評估： 輔助判斷腦缺血、腦死亡。
顱內占位病變／結構異常的輔助診斷： 有時能提示病變部位。
神經科學研究：
認知神經科學：研究感知、注意、記憶、語言、情緒等認知過程的神經機制（常結合事件相關電位技術）。
腦功能連接研究。
睡眠研究。
神經藥理學研究（藥物對腦電活動的影響）。
基礎神經生理學研究。
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）。是ＥＥＧ的重要新興應用領域。
神經反饋：
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節自己的腦電活動，用于治療注意力缺陷多動障礙、焦慮、癲癇、改善認知表現等。
麻醉深度監測： 某些處理過的ＥＥＧ指數（如ＢＩＳ， Ｎａｒｃｏｔｒｅｎｄ）可用于術中監測麻醉深度。
腦電圖的主要節律
記錄到的腦電活動通常根據其頻率范圍分為幾個主要節律：
δ波： ＜ ４ Ｈｚ，深度睡眠、嬰兒期、嚴重腦損傷時顯著。
θ波： ４－７ Ｈｚ，兒童期、成人淺睡、困倦、冥想、某些病理狀態（如癲癇）。
α波： ８－１３ Ｈｚ，成人清醒、閉眼、放松狀態時在枕區最明顯。睜眼或精神活動時受抑制。
β波： ＞１３ Ｈｚ （通常１４－３０ Ｈｚ），清醒、注意力集中、積極思維時在額區、中央區明顯。低幅快波。焦慮或藥物作用（如苯二氮卓類）時可增多。
γ波： ＞３０ Ｈｚ，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，記錄和分析技術要求高。
優勢
高時間分辨率： 毫秒級，能捕捉神經活動的快速動態變化。
無創性： 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。
直接測量神經電活動： 反映神經元群體的同步化放電。
局限性與挑戰
低空間分辨率： 頭皮記錄的信號是皮層下大面積神經元群活動的空間總和和衰減后的結果，難以精確定位深部或微小病灶。源定位技術可改善但仍有誤差。
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： 對深部腦結構（如海馬、丘腦）活動不敏感。
結果解讀依賴經驗： 需要經過專門訓練的神經生理學家或技師進行分析和解讀，存在主觀性。
無法提供結構信息： 不能像ＣＴ／ＭＲＩ那樣顯示大腦的解剖結構。
發展趨勢
高密度ＥＥＧ： 使用更多電極（如２５６導），結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、干電極技術的發展，使ＥＥＧ走出實驗室和醫院，應用于日常生活、運動科學、神經工效學等場景。
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揮越來越重要的作用。
多模態融合： 將ＥＥＧ與ｆＭＲＩ、ｆＮＩＲＳ、ＭＥＧ等其他腦成像技術結合，互補優勢，提供更全面的腦功能信息。
腦電信號處理算法優化： 發展更有效的去噪、特征提取和模式分類算法。
閉環系統： 在ＢＣＩ和神經反饋中實現更實時、更精準的閉環調控。
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對導電膏過敏）。
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），以避免產生偽跡。
對于癲癇患者，有時需要通過誘發試驗（如閃光刺激、過度換氣）來誘發潛在的異常放電。
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