EEG技术的历史、应用与未来展望（2025年更新）

EEG技术的历史、应用与未来展望（2025年更新）

脑电图（EEG）技术自1924年首次被记录以来，已经走过了近一个世纪的发展历程。从最初的科学探索到如今成为临床神经生理学的标准工具，EEG技术在诊断神经系统疾病、理解大脑活动等方面发挥着重要作用。随着人工智能等新技术的融入，EEG技术正迎来新的发展机遇。

EEG技术的历史与发展

1924年，德国耶拿的精神病学家汉斯·伯格（Hans Berger）在近乎孤立的环境中观察到人类头皮上的节律性电活动，并创造了“脑电图”（EEG）一词。尽管他的工作在科学界花了十年才被接受，但EEG领域由此诞生。EEG作为一种测量脑电活动的医学测试，广泛应用于有神经系统疾病或疑似有此类疾病的患者。EEG提供了一个观察活体大脑的窗口，记录大脑内部发生的事情。对于癫痫等疾病的诊断或治疗，EEG监测可能持续数天甚至数周。

EEG的历史充满了意外的转折，伯格最初的兴趣是寻找脑电波传递思想的生物学基础，尽管他未能成功，但EEG领域迅速发展。以下是EEG技术发展的一些关键里程碑：

• 18世纪：意大利科学家路易吉·伽尔瓦尼（Luigi Galvani）首次探索生物电现象，证明电冲动可以引起青蛙腿部的肌肉收缩，为理解神经系统中的电活动奠定了基础。

• 1875年：理查德·凯顿（Richard Caton）首次使用电流计记录兔子和猴子的脑电活动，标志着EEG技术的早期发展。

• 1890年：阿道夫·贝克（Adolf Beck）在克拉科夫的雅盖隆大学进行电生理学研究，首次描述了脑电活动的连续电振荡。

• 1924年：汉斯·伯格成功记录了人类的EEG，并首次描述了“α波”，为未来的EEG研究奠定了基础。

• 1930年代：埃德加·阿德里安（Edgar Adrian）和B.H.C. 马修斯（B.H.C. Matthews）对EEG技术进行了改进，使其更加可靠和易于获取。他们证明了电活动与脑功能之间的相关性，验证了EEG作为研究大脑的工具的有效性。

• 1940年代：哈洛威尔·戴维斯（Hallowell Davis）和赫伯特·贾斯珀（Herbert Jasper）进一步改进了EEG设备，推动了临床应用的发展。

• 1950年代至1960年代：EEG成为临床神经生理学的标准工具，用于诊断癫痫、睡眠障碍和脑损伤等疾病。

EEG技术的应用

EEG技术在诊断神经系统疾病方面的应用非常广泛。脑电图（EEG）帽市场预计在2024年至2031年期间将以10.2%的年复合增长率（CAGR）增长。EEG帽是一种戴在头上的设备，用于记录大脑的电活动，常用于诊断癫痫、睡眠障碍和脑损伤等神经系统疾病。随着全球神经系统疾病的患病率不断上升，EEG帽的需求预计将增加。此外，越来越多地关注脑部疾病的早期检测和治疗也推动了市场的增长。当前，行业中的主要参与者正在大量投资于研发，以提高EEG帽设备的准确性和可靠性。EEG帽与人工智能和虚拟现实等其他技术的集成趋势也在不断增长，预计将进一步促进市场增长。市场按类型分为成人和儿童两大类，按应用分为医院、医学院和体检中心。北美、欧洲、亚太、拉丁美洲、中东和非洲等地区均有市场参与者。无线EEG帽的采用、一次性EEG帽的需求增加、传感器技术和机器学习算法的进步、个性化医疗和以患者为中心的EEG帽设计、远程医疗和远程监控解决方案的发展等新兴趋势正在推动市场的增长。主要市场参与者包括ANT Neuro（安特神经）、Brain Products（脑产品）和Compumedics Neuroscan（康普医学神经扫描）等公司，这些公司在全球范围内提供先进的EEG解决方案，并在市场中占有重要地位。

EEG在理解大脑振荡和图案中的作用

EEG不仅在临床诊断中发挥重要作用，还在理解大脑振荡和图案方面提供了宝贵的见解。一项新的研究揭示了呼吸与睡眠期间记忆巩固之间的重要联系。通过对人类参与者的脑电图（EEG）和呼吸模式的详细分析，研究人员发现吸气高峰与大脑中慢波和纺锤体活动的增加密切相关。这些特定的脑节律在记忆巩固过程中起着关键作用。这一重要发现强调了呼吸在调节睡眠期间大脑活动中的重要作用，为理解睡眠相关的记忆过程和障碍开辟了新途径，可能会改变我们改善认知健康和治疗睡眠相关记忆障碍的方法。研究表明，呼吸显著影响睡眠期间慢波和纺锤体的出现，这两种关键的脑节律与记忆巩固有关。呼吸与这些睡眠节律之间的耦合强度与记忆再激活的程度相关，表明呼吸模式与睡眠期间的记忆处理之间存在功能联系。研究提供了呼吸作为潜在的基础起搏器在协调睡眠相关脑节律中的作用的证据，开辟了理解和增强睡眠期间记忆巩固的新途径。

AI在EEG数据分析中的应用

近年来，人工智能（AI）成为一个有吸引力的研究领域，彻底改变了EEG信号的分析。AI强大的数据处理能力使得对复杂EEG信号的高精度解释成为可能，帮助研究人员进一步理解大脑信号，并揭示与不同认知任务相关的大脑活动模式。因此，EEG在临床诊断、脑机接口（BCI）、脑功能研究等领域得到了更广泛的应用。

为了进一步推进AI在EEG信号分析中的实际应用，需要解决鲁棒性和可解释性问题。鲁棒性涉及AI模型在不同应用场景中的性能。AI模型需要在特征提取过程中减少EEG信号中的噪声影响，并去除与任务无关的信号特征。同时，AI模型需要克服EEG信号中的个体差异。例如，应用迁移学习、对抗学习等方法来提高模型在跨个体场景中的泛化性能。其次，为了在临床研究中广泛采用AI模型，AI模型的决策过程需要是可解释的。这包括使用尖峰神经网络（SNN）来模拟大脑中电信号的生成和传播，或者使用特征可视化、热图分析等技术来分析模型的预测过程和结果，以确保其与现有生理知识一致。

具体的解决方案包括：

• 使用LIME（局部可解释模型-无关解释）：通过对输入信号进行局部扰动，观察模型输出的变化，从而识别出对模型决策影响最大的特征。例如，在EEG信号分析中，LIME可以帮助识别哪些特定的脑电波特征对癫痫发作预测最为关键。

• SHAP（Shapley加法解释）：利用博弈论中的Shapley值来量化每个输入特征对模型预测的贡献，确保模型的透明性和可解释性。在EEG应用中，SHAP可以用于分析不同脑电波频段对认知任务表现的影响，帮助研究人员理解哪些频段的活动与特定任务相关。

• Grad-CAM（梯度加权类激活映射）：通过计算模型对特定类别的梯度，生成热图，帮助可视化哪些EEG信号对模型决策最为重要。例如，Grad-CAM可以用于识别在特定认知任务中，哪些脑区的活动最为显著，从而为进一步的神经科学研究提供线索。

通过AI对EEG信号的处理和分析，可以识别和解释网络生理学，揭示大脑活动与人体其他生理系统的相互作用。这种结合可以提高对大脑与整体生理系统之间复杂关系的理解，有助于开发更精确的脑部疾病诊断和治疗方法。

未来展望

2024年是EEG诞生100周年，未来EEG在临床应用和脑图案生成的理解上将有更多突破，甚至可能窥见心灵的内容。EEG技术的不断进步和AI的应用将进一步推动这一领域的发展。随着EEG设备的精度和可靠性的提高，更多的神经系统疾病将能够被早期检测和治疗。此外，EEG与其他技术的集成，如虚拟现实和远程医疗，将为患者提供更个性化和便捷的医疗服务。

总的来说，EEG技术的发展不仅为神经科学研究提供了强大的工具，也为临床诊断和治疗带来了新的希望。通过不断的创新和研究，EEG技术将在未来继续发挥重要作用，为人类健康和科学进步做出贡献。