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数字脑电图机百科知识
１． 定义
数字脑电图机（Ｄｉｇｉｔａｌ ＥＥＧ Ｍａｃｈｉｎｅ） 是一种通过电极采集大脑皮层电活动信号，经数字化处理、放大和分析，生成脑电图（Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ， ＥＥＧ）的医疗设备。相较于传统模拟脑电图机，其采用数字信号处理技术，具有高精度、抗干扰性强、数据易存储和回溯等优势，广泛应用于神经科、精神科、睡眠医学及脑科学研究。
２． 工作原理
信号采集：
电极（银／氯化银电极）贴附于头皮特定位置（如国际１０－２０系统），捕获大脑神经元群同步放电产生的微弱电信号（μＶ级）。
信号处理：
放大与滤波：前置放大器将信号放大数千倍，并通过高通／低通滤波器去除噪声（如肌电干扰、工频干扰）。
模数转换（ＡＤＣ）：将模拟信号转换为数字信号，便于计算机处理。
数据分析：
软件算法分析脑电波形（如α波、β波、θ波、δ波），识别异常放电（如癫痫样波），并生成可视化图谱。
３． 仪器结构
| 核心组件 | 功能描述 |
|---|---|
| 电极系统 | 包括盘状电极、针状电极及参考电极，支持多通道同步采集（１６／３２／６４通道等）。 |
| 放大器与滤波器 | 高输入阻抗放大器（＞１００ ＭΩ），带宽０．１－１００ Ｈｚ，抑制共模干扰。 |
| 模数转换模块 | 分辨率通常为１６－２４位，采样率≥２５６ Ｈｚ，确保信号保真。 |
| 显示与存储单元 | 实时显示脑电波形，支持数据存储为ＥＤＦ（欧洲数据格式）或ＰＤＦ报告。 |
| 分析软件 | 提供频谱分析、脑地形图（Ｂｒａｉｎ Ｍａｐｐｉｎｇ）、事件标记等功能。 |
４． 应用领域
临床诊断：
癫痫：检测棘波、尖慢波等异常放电。
脑损伤：评估脑缺血、脑炎、脑肿瘤等病变。
睡眠障碍：监测睡眠分期（ＲＥＭ／ＮＲＥＭ）及呼吸事件。
脑死亡判定：确认脑电活动完全消失。
科研领域：
认知神经科学研究（如注意力、记忆）。
脑机接口（ＢＣＩ）开发。
其他应用：
麻醉深度监测、精神疾病（如抑郁症）辅助诊断。
５． 优势与局限性
优势：
高分辨率：数字信号抗干扰能力强，可捕捉细微脑电变化。
灵活分析：支持离线回放、频谱分析和三维脑地形图重建。
数据管理：长期存储、远程传输及多中心共享。
局限性：
伪迹干扰：易受眼动、肌电、出汗等生理伪迹影响，需人工鉴别。
空间分辨率低：仅反映皮层表面电活动，无法定位深部脑区病变。
操作复杂性：需专业人员放置电极并解读结果。
６． 维护与选型指南
日常维护：
定期清洁电极，避免氯化银层脱落。
校准放大器增益和滤波参数（每季度一次）。
检查接地线路，减少工频干扰。
选型关键参数：
通道数：临床常用３２－６４通道，科研需１２８通道以上。
采样率：≥２５６ Ｈｚ（癫痫监测需≥５１２ Ｈｚ）。
软件功能：是否支持自动化分析、伪迹识别及多模态数据融合（如ＥＥＧ－ｆＭＲＩ）。
便携性：床旁监护或野外研究需选择无线便携机型。
７． 发展趋势
无线化与可穿戴：
柔性干电极、无线ＥＥＧ头环用于长期动态监测（如癫痫预警）。
ＡＩ辅助诊断：
深度学习算法自动识别异常波形，提高诊断效率（如癫痫发作预测）。
多模态整合：
与ｆＮＩＲＳ（近红外光谱）、ＭＥＧ（脑磁图）联合使用，提升时空分辨率。
脑机接口（ＢＣＩ）：
高密度ＥＥＧ（ＨＤ－ＥＥＧ）驱动外骨骼或虚拟现实交互。
附：常见脑电波形与临床意义
| 波形类型 | 频率范围 | 临床意义 |
|---|---|---|
| δ波 | ０．５－４ Ｈｚ | 深度睡眠、脑损伤、脑瘤。 |
| θ波 | ４－８ Ｈｚ | 儿童正常脑电、成人困倦或脑功能异常。 |
| α波 | ８－１３ Ｈｚ | 清醒闭眼状态，枕叶优势节律。 |
| β波 | １３－３０ Ｈｚ | 专注、焦虑或药物（如巴比妥类）影响。 |
| γ波 | ＞３０ Ｈｚ | 高级认知活动（如记忆、感知整合）。 |
数字脑电图机作为神经电生理的核心工具，持续推动着脑疾病诊疗与神经科学研究的进步，其数字化与智能化革新将进一步拓展其在精准医疗和脑科学前沿领域的应用场景。
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