脑电图（Electroencephalography，简称EEG）技术作为神经科学领域的核心检测手段，通过无创方式捕捉大脑神经元的同步电活动，为人类探索大脑功能、诊断神经系统疾病提供了关键窗口。从1929年德国精神病学家汉斯·伯杰首次记录到人脑电活动至今，这项技术已历经近百年发展，成为连接宏观脑功能与微观神经机制的重要桥梁。
一、技术本质与工作原理
EEG技术的核心原理是捕捉大脑神经元集群同步放电产生的微伏级（1-100μV）电压波动。大脑中数十亿个神经元通过电信号传递信息，当特定脑区的神经元群体同步活动时，其产生的电生理信号会通过脑组织、颅骨和头皮传导至体表，EEG设备通过置于头皮的电极阵列将这些微弱信号采集下来，经高输入阻抗前置放大器处理后，转化为可分析的数字化电压序列。
为确保信号质量，现代EEG系统通常采用导电凝胶或导电膏降低头皮-电极界面的阻抗，减少信号衰减和干扰。同时，通过0.5-45Hz滤波、ASR artifact修复、ICA成分分离等预处理技术，清除眼动、肌电等非脑源性噪声，为后续分析提供高质量数据。这些处理后的脑电信号可通过脑电地形图等形式直观呈现，帮助研究者定位异常活动区域。
二、核心技术特征与优势
相较于MRI、PET等其他脑成像技术，EEG技术以其独特优势在多个领域不可替代，其核心特征主要体现在三个方面：
•超高时间分辨率：采样率通常可达1000Hz以上，能以亚秒级精度捕捉大脑活动的动态变化，是目前唯一能实时追踪神经电活动的无创技术，这对于研究情绪波动、认知加工等快速脑过程至关重要。
•无创便携与高安全性：无需侵入性操作，电极仅置于头皮表面，不施加任何电流也不产生辐射，适用于从婴幼儿到老年人的全年龄段人群，甚至可用于年幼儿童的认知任务监测。设备体积不断小型化，从传统多通道仪器发展为可穿戴头环，为居家监测和移动场景应用提供可能。
•成本效益优势：相较于PET、fMRI等昂贵设备，EEG系统的购置和使用成本更低，且操作简便，易于在基层医疗机构普及，特别适合大规模流行病学筛查和长期监测任务。
值得注意的是，EEG技术的空间分辨率相对较低，传统方法难以精确定位脑内信号源。但通过高密度电极阵列（覆盖前额叶、感觉运动皮层等关键区域）结合先进的源定位算法，这一短板正逐步改善，为构建高精度脑功能网络提供了可能。
三、关键应用场景与最新进展
随着AI算法与信号处理技术的融合，EEG的应用边界不断拓展，已从传统临床诊断延伸至认知研究、人机交互等多个领域，涌现出一系列突破性成果。
1.临床医学：神经疾病诊断的核心工具
在神经系统疾病诊断中，EEG是不可或缺的手段。传统应用中，它是癫痫诊断的“金标准”，通过识别特征性癫痫波可精准定位致痫灶；在睡眠医学领域，通过分析Delta（0.5-4Hz）、Theta（4-8Hz）等不同频段脑电波的变化，实现睡眠分期和失眠、睡眠呼吸暂停等障碍的诊断。
最新研究显示，EEG结合AI技术在痴呆诊断领域取得重大突破。2025年发表的一项研究提出的TCN+LSTM混合模型，仅通过一段静息态EEG信号，就能以99.74%的准确率区分阿尔茨海默病（AD）患者与健康人，99.70%的准确率区分额颞叶痴呆（FTD）患者与健康人。该模型通过识别Zaeta（16-24Hz）和Beta（24-30Hz）频段的“痴呆指纹”，为早期筛查提供了低成本方案，且仅0.5MB的轻量体积可嵌入便携式设备。此外，EEG在术中麻醉深度监测中也已成为标准设备，可有效避免麻醉过深导致的不良后果。
2.认知与情绪研究：脑功能解码的新路径
EEG技术为揭示认知过程的神经机制提供了直接证据，在注意力、记忆、情绪等研究中应用广泛。特别是在情绪识别领域，基于EEG的特征解耦技术取得显著进展。研究者提出的FDDGNet模型通过LSTM编码器提取EEG时频特征，结合正交互补投影将情绪相关特征与个体特异性特征分离，在AMIGOS数据集上实现89.3%的跨个体情绪识别准确率，较传统方法提升12.4个百分点。
这类技术不仅推动了情绪神经机制的研究——发现情感相关特征主要分布在Theta和Gamma频段，还为心理健康监测提供了新工具。通过可穿戴设备实时采集EEG信号，可实现抑郁症早期筛查和情绪波动追踪，为个性化干预提供依据。
3.人机交互与脑机接口：大脑与外界的直接连接
作为脑机接口（BCI）的核心技术基础，EEG正推动人机交互进入“意念控制”时代。与侵入式BCI相比，基于EEG的无创方案更具临床转化价值。加州大学旧金山分校的研究团队利用Encoder-Decoder框架，将EEG信号转换为文字，在250词的封闭式句子中错误率仅3%，为四肢瘫痪患者提供了高效沟通方式。
在消费级应用领域，集成EEG技术的智能设备已逐步落地。采用FDDGNet算法的智能手表情绪监测模块，用户首次配对仅需1.2秒，识别延迟控制在50ms以内，500小时连续佩戴误报率低于行业平均水平40%。未来，EEG结合神经调控技术，还可构建“监测-干预”闭环系统，通过经颅刺激等方式对注意力缺陷等问题进行个性化干预。
四、技术挑战与未来展望
尽管EEG技术已取得长足进步，但仍面临诸多挑战：跨个体信号差异大导致模型泛化困难、长期佩戴时电极稳定性下降、空间分辨率不足等问题仍需突破。针对这些问题，未来发展将聚焦三个方向：
•设备革新：开发长效低阻抗的半干电极等新型传感器，兼顾信号质量与佩戴舒适性，支持长期无创监测；
•算法优化：融合联邦学习、自适应学习等技术，在保护隐私的同时提升模型跨个体、跨设备的泛化能力，解决小样本数据限制；
•多模态融合：结合EEG的高时间分辨率与fMRI的高空间分辨率，或与心率、面部表情等数据融合，实现对大脑活动更全面的解码。
随着国家将脑机接口纳入“十五五”规划关键发展方向，EEG技术作为核心支撑，有望在认知医学、智能交互等领域实现更大突破。未来，轻量化EEG设备可能成为家庭健康监测的标配，通过一分钟扫描即可完成认知风险预警，为神经退行性疾病早筛、儿童认知发展评估等提供便捷工具，真正实现“让大脑健康看得见”。
