脑电图ECG是通过放置在头部的电极来测量大脑活动的电信号。它能够反映人脑皮层活动的变化情况,包括睡眠和清醒、注意与专注、思考和决策等。脑电图ECG是一种非侵入性的方法,不会对人体造成任何伤害,因此在临床上被广泛应用。这种技术对于帮助医生诊断疾病及治疗计划具有重要价值。
脑电图ECG可以用于诊断一系列的神经系统疾病,比如癫痫、阿尔茨海默病、帕金森病等等。它还可以应用于研究学习、记忆、情绪、拟态和注意力等神经心理学问题的研究。此外,脑电图ECG也是进行脑机接口研究的重要手段。通过将脑电图与外部设备相连接,可以控制例如假肢、轮椅和计算机等设备,从而帮助身体残疾人士更好地融入社会。
脑电图ECG数据的分析主要包括信号预处理、信号频谱和时频分析、事件相关电位、功能性连接、脑源分析、脑外源性电势和脑电图网络分析等等。其中,信号预处理是进行信号分析之前的必要操作,包括均衡处理、带通滤波和去噪等。频谱和时频分析涉及对数据进行傅里叶变换,以分析信号的频率和波形变化。事件相关电位用于研究大脑对于外部刺激做出的反应,比如视觉和听觉刺激。功能性连接用于研究大脑不同区域之间的联系。脑源分析可以反演出活动引起的电位汇集的大脑区域。而脑外源性电势和脑电图网络分析则可以帮助寻找簇,即在脑电图信号中大量出现且彼此相近的时间点,以进一步了解脑功能的本质。
脑电图ECG技术相较于其他神经成像技术更具有优势,因为它既拥有高时空分辨率,又具备了非侵入性、低成本以及方便性等特点。近年来,人工智能与脑电图ECG技术的结合,也为医学诊断带来新的可能性。利用人工智能技术,可以使脑电图ECG的分析成倍地加速,具有快速、准确和高效的特点。这些方面的进展为脑电图ECG技术的应用提供了更广阔的前景和探索空间,为科学家们进一步研究脑功能和神经机理提供了契机。