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冠隆醫(yī)療kwanlon2025-03-26

EEG腦電監(jiān)測技術(shù)詳解

腦電圖(Electroencephalography, EEG)是一種非侵入式記錄大腦電活動的技術(shù),通過放置在頭皮表面的電極檢測神經(jīng)元群同步放電產(chǎn)生的微弱電位變化。EEG具有毫秒級時間分辨率,但空間分辨率較低(約1-2 cm)。以下是EEG技術(shù)的核心要點:


一、EEG信號基礎(chǔ)

1. 信號來源

  • 神經(jīng)元電活動:主要由大腦皮層錐體細(xì)胞的突觸后電位(PSPs)同步產(chǎn)生,需數(shù)千個神經(jīng)元同步放電才能被頭皮電極檢測到。

  • 信號強(qiáng)度:頭皮記錄的電位幅度約為10–100 μV,比單個神經(jīng)元動作電位(~1 mV)小得多。

2. 頻段分類

EEG信號按頻率分為多個節(jié)律,與不同認(rèn)知狀態(tài)相關(guān):

頻段 頻率范圍 相關(guān)狀態(tài)
δ波 (Delta) 0.5–4 Hz 深度睡眠、昏迷
θ波 (Theta) 4–8 Hz 困倦、冥想、記憶編碼
α波 (Alpha) 8–13 Hz 閉眼放松、枕葉主導(dǎo)
β波 (Beta) 14–30 Hz 專注、運(yùn)動規(guī)劃、焦慮
γ波 (Gamma) >30 Hz 高階認(rèn)知(如注意、感知綁定)

二、EEG系統(tǒng)組成

1. 硬件設(shè)備

  • 電極

    • 材料:Ag/AgCl(氯化銀)電極最常用,導(dǎo)電膏降低阻抗。

    • 布局:按國際10-20系統(tǒng)(或更高密度如10-5系統(tǒng))放置,覆蓋全腦區(qū)域(如Fp1、Cz、O2等)。

  • 放大器:放大微弱信號(增益約1000–10000倍),抑制共模噪聲。

  • 模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC):采樣率通常≥250 Hz(避免高頻信號混疊)。

2. 信號處理流程

  1. 預(yù)處理

    • 濾波:帶通濾波(0.5–40 Hz)去除直流漂移和高頻噪聲。

    • 去噪:獨立成分分析(ICA)消除眼動(EOG)、肌電(EMG)干擾。

  2. 特征提取

    • 時域分析:事件相關(guān)電位(ERP,如P300)、峰值檢測。

    • 頻域分析:快速傅里葉變換(FFT)計算功率譜密度。

  3. 分類/解碼

    • 常用算法:LDA、SVM、CNN(深度學(xué)習(xí)需大量數(shù)據(jù))。


三、EEG的應(yīng)用場景

1. 臨床醫(yī)學(xué)

  • 癲癇診斷:檢測異常放電(如棘波、尖慢波)。

  • 睡眠研究:分期(NREM/REM)及睡眠障礙(如失眠、呼吸暫停)。

  • 腦死亡判定:確認(rèn)腦電靜息(flat EEG)。

2. 腦機(jī)接口(BCI)

  • 控制類

    • 運(yùn)動想象(MI-BCI):想象左手/右手運(yùn)動控制光標(biāo)。

    • 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP):注視閃爍目標(biāo)產(chǎn)生特定頻率響應(yīng)。

  • 通信類

    • P300拼寫器:通過矩陣閃爍選擇字符(如ALS患者交流)。

3. 科研與消費(fèi)級應(yīng)用

  • 認(rèn)知神經(jīng)科學(xué):研究注意力、決策、情緒等腦機(jī)制。

  • 神經(jīng)反饋訓(xùn)練:通過實時EEG反饋調(diào)節(jié)大腦狀態(tài)(如提升專注力)。

  • 消費(fèi)設(shè)備

    • 低成本頭戴設(shè)備(如NeuroSky、Muse頭環(huán))用于冥想監(jiān)測或游戲控制。


四、EEG的優(yōu)缺點

優(yōu)勢

  • 高時間分辨率:可捕捉毫秒級腦活動變化。

  • 便攜性與低成本:相比fMRI、MEG更易普及。

  • 無創(chuàng)安全:適合長期監(jiān)測(如重癥監(jiān)護(hù))。

局限性

  • 低空間分辨率:無法精確定位深部腦區(qū)(需結(jié)合fMRI或源定位算法)。

  • 信號易受干擾:肌電、眼動、環(huán)境噪聲(如50Hz工頻)影響顯著。

  • 個體差異大:需用戶特異性校準(zhǔn)。


五、前沿技術(shù)與發(fā)展

  1. 干電極技術(shù):無需導(dǎo)電膏(如EEG耳機(jī)),但信噪比低。

  2. 移動EEG:無線便攜設(shè)備(如OpenBCI)用于日常監(jiān)測。

  3. 混合BCI:結(jié)合EEG與fNIRS、眼動追蹤提升性能。

  4. 深度學(xué)習(xí):端到端模型(如EEGNet)自動提取特征。


典型EEG信號示例

  • α波阻斷:閉眼時枕葉α波增強(qiáng),睜眼后減弱。

  • P300波形:靶刺激后300 ms出現(xiàn)的正波(用于BCI拼寫)。

EEG技術(shù)因其實時性和易用性,在醫(yī)療、科研和消費(fèi)領(lǐng)域持續(xù)擴(kuò)展,但需進(jìn)一步解決噪聲抑制和信號解碼精度問題。