隨著腦卒中和精神疾病等腦部疾病的日益高發，神經系統疾病的康復治療受到廣泛關注。腦電圖（EEG）技術雖然在時間分辨率上表現出色，但歷來因空間分辨率不足而在應用上受限，其主要用于術前評估、術中監測和癲癇檢測等領域。然而，隨著64導聯以上的高密度EEG技術的日益普及、新分析技術的應用以及多模態技術的融合，EEG技術正在突破其傳統限制，逐步擴大其臨床應用范圍。這些進步不僅鞏固了EEG技術在神經康復評估中不可替代的地位，還通過與經顱磁刺激、經顱電刺激和腦機接口等技術的聯合應用進一步拓展了其在治療方面的潛力。本文旨在評述EEG技術在神經康復評估與治療中的應用、進展及未來展望。科技進步和跨學科合作的加深將推動EEG技術在神經康復領域的新應用和技術創新，為患者提供更精確和個性化的康復策略。
引用本文： 賀威忠, 王登宇, 孟強帆, 何峰, 許敏鵬, 明東. 腦電圖技術在神經康復評估與治療中的應用和展望. 生物醫學工程學雜志, 2024, 41(6): 1271-1278, 1285. doi: 10.7507/1001-5515.202404046 復制
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0 引言
近年來，因中風、腦溢血等大腦損傷導致的神經功能異常疾病日益高發，臨床對于神經康復評估及治療的需求顯著增加，相關研究也受到了前所未有的關注[1]。
康復是醫療過程中極其重要的一環，它不僅是手術和急性治療之后的必要步驟，更是影響患者長期預后的關鍵。雖然初期治療可以挽救患者生命，但術后康復卻需要應對由大腦損傷引起的各項腦功能損害的挑戰。因此，康復的目的是通過延長治療周期并實施持續治療以促進患者功能的恢復和提升他們的生活質量。為實現這一目的，醫療團隊需要采用一種整體性的治療方法，將康復作為與急性治療和手術相結合的一部分。客觀的評估工具在這一過程中扮演著不可或缺的角色，它們不僅能夠幫助醫生監測康復進展，還能被用于制定和調整治療計劃。鑒于大腦結構及其功能的復雜多樣性，醫生在診斷和治療腦部疾病時必須采用多種工具和方法。此外，每種腦部疾病可能影響不同的腦區，因此涉及的治療和評估手段也各不相同。例如，磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）是臨床上用于評估腦部疾病的一種重要工具，它憑借其高空間分辨率而在結構性疾病的診斷中發揮著不可替代的作用。然而，MRI無法提供實時的神經活動信息，因此在需要評估患者動態腦功能（如意識水平）時，MRI便顯現出其局限性。腦電圖（electroencephalography，EEG）則是對神經電活動的直接測量，其擁有極高的時間分辨率，能夠記錄快速變化的神經活動，這使得其在腦部疾病診斷中扮演著獨特的角色[2]。并且，EEG設備具有成本低廉、便攜性好的特點，這使其可供床旁使用。因其具備的這些優點，EEG技術在評估昏迷患者的意識水平等方面顯示出其無可比擬的價值[3]。
技術的進步使得各種診斷模態都在不斷加強其固有優勢，并積極解決或減少自身的局限性。在EEG技術領域，高密度設備（如256導聯EEG設備）的引入極大地增強了其空間分辨率，使得EEG技術在細節上的捕捉能力得到顯著提升。傳統上，人們認為EEG信號主要反映大腦皮層的活動，而對深部腦結構的信號探測能力較弱。然而，近期的一項研究挑戰了這一觀點，證明了EEG技術可以探測到皮層下電活動，從而展示了其在探測深部腦區信號方面的潛力[4]。這也使得EEG技術在腦網絡分析方面的應用取得突破，通過源成像技術利用采集到的頭皮電信號計算出不同腦區的電生理活動，進而計算出不同腦區之間的功能連接，其效果已可與腦磁圖 （magnetoencephalography，MEG）技術相媲美[5]。近年來，EEG技術在腦機接口（brain-computer interface，BCI）中的應用，以及在與MRI、經顱磁刺激（transcranial magnetic stimulation，TMS）和經顱電刺激（transcranial electrical stimulation，TES）等技術的多模態融合應用方面，展現出巨大的潛力和價值[6-8]。這些進展不僅增強了EEG技術的應用范圍，還為神經康復領域提供了新的視角和工具；而EEG設備成本低廉和便攜性高的特點，更使得其具備向社區和居家康復應用的可能。
本文綜合評述了EEG技術在神經康復評估與治療中的應用及其最新進展，特別強調了多模態融合技術在神經康復中的發展應用。通過前瞻性地分析EEG技術在技術提升和數據處理方面的進步，本文深入探討了這些進展如何影響未來EEG技術在神經康復中的發展方向，以期探索如何有效利用EEG技術及其與其他診斷工具的結合，最終實現推動神經康復策略的發展，并為患者提供更精準和個性化的治療方案。
1 術前評估和術中神經監護
1.1 術前評估
康復并不是一個孤立的環節，而是整個醫療過程的重要組成部分。所有的評估、治療和康復都是為了實現更好的預后，而且只有在治療前后都進行記錄和評估才能有效地比較手術和康復的效果。
腦部手術的復雜性不言而喻。盡管人們已經能夠大致劃分腦部的功能區域，但這種分區并不總適用于每一位患者。不合理的術前安排或錯誤的組織切除可能會導致不可逆的損害。因此，除了對急性情況（如腦溢血）進行緊急手術外，其他類型的腦部手術都需進行嚴格的術前評估以避免不合理的安排和決策，確保手術的安全性和有效性。
EEG信號采集是術前評估中不可或缺的步驟，特別是在癲癇診斷中占據著重要地位。EEG技術可以精確地定位癲癇病灶，為后續治療（如顱內電極植入）或手術提供關鍵信息。除了傳統的靜息態EEG數據評估，功能性測試也是術前評估的重要組成部分，如視覺誘發電位（visual evoked potential，VEP）、體感誘發電位（somatosensory evoked potential，SEP）和聽覺誘發電位（auditory evoked potential，AEP），這些測試能夠幫助醫生評估患者的神經環路功能，可為手術順利進行提供更多安全保障。此外，保護關鍵功能區（諸如語言區等）是腦部手術的重要原則，而實現這一目標依賴于高精度的定位技術。EEG技術在這一過程中發揮了重要作用：醫生可以通過EEG技術監測和分析大腦的電活動來識別特定腦區，從而在術前明確手術計劃，盡力避免在手術中損害這些關鍵功能區。
通過將EEG技術應用于術前評估和手術規劃中，醫生能夠制定出既考慮到疾病治療，又盡可能減少對患者關鍵腦功能影響的手術方案，在確保手術成功的同時保障患者的術后生活質量。
1.2 術中監護
與詳盡的術前評估相比，術中神經監護更加注重即時性和實效性。在此階段，EEG技術扮演著至關重要的角色。根據手術的具體需求，醫生可以選擇使用顱內或顱外電極來進行實時監控，從而最大限度地減少手術風險并保護關鍵腦功能區不受損害。通過監測術中EEG信號，如誘發電位（evoked potential，EP），醫生能夠及時發現潛在的神經路徑損傷[9]。這種實時監測能力對于避免不可逆的神經損害具有重要意義。
術中監護另一關鍵監測參數是麻醉深度。雙頻指數（bispectral index，BIS）是一種近年來廣泛應用于臨床的基于EEG信號分析的指標，研究已證明其與患者的麻醉狀態有強相關性[10]。這一指標為醫生提供了一種有效的實時監測術中麻醉狀態的手段，確保患者在手術過程中處于適當的麻醉深度。
2 昏迷和促醒
2.1 昏迷程度評估
腦損傷和腦干出血常導致患者昏迷并且會留下長期神經功能障礙。因此，昏迷患者大多會進入長期的神經康復階段。在這種情況下，及時且有效的昏迷程度評估、治療和預后評估顯得尤為重要。由于昏迷患者無法交流甚至缺乏基本反應，這就要求評估手段能夠客觀準確區分不同意識狀態，如植物狀態與微意識狀態。昏迷恢復量表（coma recovery scale-revised，CRS-R）是一種評估昏迷患者意識水平的標準化工具。結合客觀評估工具是提高評估準確性的關鍵，而一系列研究表明，EEG技術在這方面具有重要價值[11]。事件相關電位（event related potential，ERP）中的P3波被普遍認為是意識通達的神經標志物[12]。來自法國的研究團隊還提出了針對昏迷患者的局部—全局范式，該范式已被廣泛應用于意識障礙研究。他們的研究顯示，患者EEG信號響應中全局效應的出現與最終蘇醒之間具有強相關性[13-14]。
此外，基于EEG技術的腦網絡技術的快速發展和應用，為人們理解意識狀態提供了新的視角。例如，研究發現，有意識的個體在其額葉和頂葉會產生大量的神經元激活并形成互相通達的網絡，而這種現象在無意識狀態下則不會出現[15]。具體而言，額頂葉網絡在α頻段的連接程度能直接反映意識的清醒程度，而θ頻段的功能連接度則可被用來預測昏迷患者的預后。
近期，Gui等[16]開展了一項利用創新的中文語言范式來對昏迷患者意識狀態進行評估的研究，該研究通過分析患者對中文語言處理過程中的EEG信號來評估昏迷患者的意識狀態，將評估準確率提高到了90%以上。與傳統依賴純音聽覺刺激的方法不同，該研究利用中文單詞、短語和句子來激發節律性大腦響應，同時跟蹤語言中的節奏變化。他們采集床旁EEG數據，并使用頻域相位同步和微狀態分析方法，分析患者對不同層級的語言處理來診斷意識狀態，并預測患者未來的恢復情況。這項基于EEG技術的語言評估方法的成功實踐，展示了將高級認知功能測試與EEG技術相結合的巨大潛力。總之，EEG技術作為一種強大的神經科學工具，在昏迷患者的評估中展現了廣闊的應用前景。
2.2 促醒治療
目前，臨床上主要通過物理手段進行促醒治療，如脊髓電刺激（spinal cord stimulation，SCS）、正中神經電刺激（median nerve stimulation，MNS）、TMS、TES，以及腦深部電刺激（deep brain stimulation，DBS）。這些方法直接或間接地激活神經系統，旨在恢復患者的意識和認知功能。無論采用哪種促醒手段，EEG技術都是評估治療效果和監測患者反應的核心工具。例如，SCS是通過將電極植入椎管內并應用特定脈沖電流刺激脊髓，用其進行促醒治療的前提是脊髓到大腦皮層的神經通路必須完整。在這種情況下，通過測量MNS誘發的SEP幅值，可以準確判斷神經通路的完整性，從而確保治療的可行性和安全性[17]。值得注意的是，MNS本身也是一種有效的促醒治療方法。
此外，TMS與EEG技術的聯合應用在評估患者意識狀態方面展現了獨特的優勢。Massimini等[18]在一項深度睡眠研究中發現，與清醒狀態相比，深睡狀態下的個體在接受TMS刺激后產生的經顱磁誘發電位（transcranial magnetic stimulation evoked potential，TEP）在大腦的傳播會被中斷和局限。這種TEP的特征差異可以作為評估意識水平的手段。這一發現和后續研究推動了TMS-EEG技術在昏迷患者評估中的廣泛應用，其優勢在于能夠通過分析皮質連通性提供有關患者意識狀態的直接信息，且不受患者當前狀態的影響[19]。基于這些成果，研究者進一步提出了擾動復雜性指數（perturbational complexity index，PCI），該指數通過量化大腦對TMS響應的復雜度，為評估意識狀態提供了一種直觀的度量方式[20]。目前，這一指標已被納入歐洲昏迷和意識障礙診斷指南[21]。
2.3 長期促醒治療
因大腦功能受損而預后較差的患者，如處于植物人狀態或微意識狀態的患者，在術后或急性期治療后往往還需要住院接受長期促醒和康復治療。不同于急性期的治療側重于挽救患者生命的同時盡可能減少手術帶來的腦損傷，長期促醒治療更加側重于維持患者身體的運轉，同時繼續應用上述各種促醒治療手段以保留患者蘇醒的可能，且此階段治療的時間框架更為寬松，允許對患者進行長期觀察和治療。在此階段患者仍然處于無法溝通的狀態，于是客觀化的監護手段尤其是意識評估手段便尤為重要，而EEG技術及其相關應用仍然是其中不可或缺的工具[22]。在急性期治療時使用的各種EEG技術評估手段在此階段依然適用，但時間上相對來說不再緊迫，并且由于EEG設備可進行床旁測量，其優勢得到了進一步鞏固，例如可以進行更長時程記錄，多次重復測量，從而提高準確度。
如果考慮到醫院住院政策或者患者家庭的經濟條件等客觀因素限制，此階段患者可能會被轉至專門的康復醫院或機構，或者進行居家治療。此時無論是治療還是評估條件相比住院期間都會不同程度地弱化。而EEG技術的低廉使用成本，可床旁使用特性和便攜性會使得其作用進一步得到凸顯，相對其他模態（例如MRI）在使用場景上更具比較優勢。
3 EEG技術在多種神經疾病康復中的應用
3.1 癱瘓患者的康復
當中風或其他原因導致的腦出血未能得到及時有效的治療時，患者即使恢復意識，也常會遭受嚴重的后遺癥，如癱瘓或偏癱，甚至是閉鎖綜合征。這些后遺癥不僅包括肢體功能喪失，還可能涉及吞咽困難、呼吸障礙等多方面的生理功能受損。因此，一旦患者度過了緊急救治的初期階段，便需要開始長期的康復訓練以盡可能地恢復其肢體活動能力和日常生活自理能力。另外，一些神經性疾病如脊髓損傷和漸凍癥等也會導致癱瘓。
在神經康復領域，BCI技術為癱瘓患者提供了更具革命性意義的輔助工具。BCI系統通過解析EEG信號，即大腦的電活動，來捕獲患者的意圖，并將其轉換為對外部設備（如打字機、輪椅）的控制命令。這種技術極大地提高了癱瘓患者的交流能力和生活質量，使他們能更加獨立地生活。而這在閉鎖綜合征患者或者晚期漸凍癥患者身上體現得尤為明顯和重要，針對此類患者的相關應用，也對BCI系統提出了極高的技術挑戰。Birbaumer等[23]首次使用無創BCI技術建立起閉鎖綜合征患者與外界的聯系。Vansteensel 等[24]利用顱內植入電極和BCI系統，并通過解析患者大腦的EEG信號，幫助晚期漸凍癥患者能夠重新與外界建立起溝通，找回與家人及護理團隊交流的能力。近年來，神經鏈接（Neuralink）公司意圖對BCI技術進一步開發其商業化應用，引起了全球的廣泛關注。這也標志著這一技術日臻成熟，同時也引發了全球BCI技術的競賽熱潮，政府支持和資本的競相入場也使得這一技術的產業化和臨床應用加速落地[25]。相關研究人員利用高精度腦植入設備來提供更加精細的腦信號讀取和解析能力，旨在幫助神經系統疾病的治療，并促進人腦與計算機的直接通信。目前，第一批臨床試驗患者就是那些“失去肢體使用能力”的人。通過BCI技術，這批患者可以和外界進行交互，例如控制鼠標和計算機輸入，其下一步目標是在上述基礎上結合其他技術如電刺激、機械控制等進一步實現對癱瘓、漸凍癥等患者的BCI式治療，這也是該領域內許多BCI研究團隊的目標。例如，Biasiucci等[26]利用融合BCI技術的功能性電刺激在中風后患者中實現了持續的、具有臨床意義的運動功能改善。Lorach等[27]通過BCI技術構建出大腦和脊髓之間的“數字橋梁”，成功實現讓癱瘓患者重新站立和行走。
近期，我國在BCI領域的研究也取得了新進展。研究人員應用無線微創植入式BCI技術，成功幫助高位截癱患者驅動氣動手套，實現了自主抓握以及控制電腦光標移動等功能[28]。此外，Ming等[29]已經嘗試利用BCI技術來控制肌電電刺激系統，幫助偏癱患者恢復對肌肉的控制并重塑神經環路。這些進展凸顯了EEG技術在實現BCI系統的精準反應和操作中不可或缺的作用。通過精確解析大腦的電活動，BCI技術為癱瘓患者開啟了康復的新篇章。
3.2 語言功能評估和康復
在處理語言歧義和語法錯誤時，大腦會產生特定的電位變化，如ERP中與歧義相關的負波N400和語法違反相關的正波P600。中風、顱腦創傷、腫瘤或手術等原因造成的大腦損傷都有可能導致失語癥，影響患者的語言理解和表達能力。在這方面，EEG技術作為客觀評估語言功能的工具，在臨床治療中扮演了重要角色。例如，Iyer等[30]的研究通過分析腦區間的網絡連通性，評估了中風后失語癥患者康復治療的效果。EEG技術甚至可用于評估嬰兒的語言能力，例如Gennari等[31]利用高密度256導聯EEG數據采集技術，研究3月齡嬰兒對復雜語句的處理能力，發現即使在嬰兒期大腦就已經能夠分解和提取語言成分。這一發現對于理解語言習得過程有著重要意義。
技術的進步也促進了BCI技術在語言功能康復中的應用。Anumanchipalli等[32]將顱內EEG（intracranial EEG，iEEG）技術和人工神經網絡技術結合，成功將大腦皮層的電活動翻譯成可理解的語言，為失去語言交流能力的患者開辟了新的溝通方式，顯示了EEG技術在實時監測和解碼大腦活動方面的巨大潛力。
總之，EEG技術不僅在語言功能的基礎研究中發揮著重要作用，也在臨床上為失語癥等語言障礙患者的評估和康復提供了客觀的測量手段。隨著技術的不斷發展，基于EEG技術的BCI技術有望為更多失去語言功能的患者帶來希望，改善他們的生活質量。
3.3 認知功能評估
EEG技術在認知功能評估中發揮著重要作用，尤其是在監測記憶和注意力等方面[33]。不同部位的腦損傷對認知功能的影響各不相同，這些影響可能包括記憶退化、注意力減退、感覺通路功能下降，甚至是性格改變。此外，腦損傷還可能引發癲癇，從而進一步損害認知功能。EEG技術能夠提供這些變化直接的生理證據，因此可用于輔助早期診斷和治療。以阿爾茨海默病為例，由于其早期診斷和預防十分關鍵，而EEG技術作為一種非侵入性篩查手段，在阿爾茨海默病的應用方面顯得尤為突出[34]。Wang等[35]通過雙耳分聽EEG數據采集試驗，成功地在早期階段識別出阿爾茨海默病患者的認知功能損害，使得醫生能夠盡早進行干預，延緩病程進展。隨著技術的進步，EEG技術的應用領域在不斷地擴展，為認知功能障礙的早期診斷、治療監測和個性化治療提供了新的可能。
3.4 睡眠障礙評估和治療
睡眠障礙的評估和治療是EEG技術的另一大應用領域。在現代生活中，由于精神壓力和不規律的生活習慣，睡眠障礙（如失眠、過度睡眠以及睡眠節律失調等）已成為常見問題，而良好的睡眠對于保持高效的學習工作以及維持認知功能至關重要。
結合EEG技術與心電圖、呼吸等生理參數，醫生能夠通過分析睡眠分期和深睡時長，客觀且科學地監測睡眠質量[36]。高密度EEG采集技術的應用，使得研究者能夠更精細地分析睡眠EEG信號的變化，推動對睡眠機制的理解從傳統的睡眠分期向更復雜的層面發展。例如，傳統觀點認為睡眠慢波活動（slow-wave activity，SWA）是深度睡眠的標志。然而，Stephan等[37]利用高密度EEG數據采集并結合對意識體驗的記錄發現，在睡眠良好者中，主觀感覺睡眠最淺的時段出現在非快速眼動睡眠（non-rapid eye movement sleep，NREM）期的前2 h，而在快速眼動睡眠（rapid eye movement sleep，REM）時期主觀感覺睡眠最深。這一發現挑戰了慢波睡眠作為深度睡眠標志的傳統觀點。此外，睡眠EEG技術還能用于評估腦部病變。例如，精神分裂癥患者的睡眠EEG信號在紡錘波段（12～16 Hz）的功率譜和正常人有明顯差異，而服用治療藥物后患者的EEG信號表現則趨近于正常[38]。
高密度EEG技術在睡眠研究中不僅可用于觀察和診斷，還擴展到可對睡眠過程展開主動調控。例如，有學者利用256導聯EEG-TES一體化系統，實現了對睡眠中特定區域的靶向刺激，從而實現了通過物理手段干預睡眠[39]。在此基礎上，BCI技術更進一步，不僅可以通過實時精確解析EEG信號來識別出與各類睡眠障礙相關的特定信號，更可在特定時間點實現由外界刺激反饋調制大腦功能[40-41]。這一進步不僅提升了診斷的精確度，也開啟了個性化治療的新篇章。考慮到EEG設備和TES設備還具備便攜優勢，結合了BCI和TES技術的實時檢測和調控技術將有望成為消費級居家治療睡眠障礙的新手段，也是最有可能首先實現消費級領域突破的BCI技術之一[42]。
綜上所述，EEG技術的發展不僅加深了人們對睡眠結構和功能的理解，也為開發針對性的睡眠障礙治療策略提供了有力的支持。
3.5 精神類疾病的診斷篩查
目前，EEG技術已經在精神類疾病的評估與治療領域得到了廣泛的應用。例如，ERP技術已廣泛應用于精神分裂癥的篩查和評估。失匹配負波（ mismatch negativity，MMN）是一種常見的ERP成分，由于具備大腦自動加工的屬性，使其在臨床得以適用。早在1991年，Shelley等[43]的研究首次報道了精神分裂癥患者MMN的缺陷。現已認為，聽覺門控電位P50可代表大腦抑制外界冗余重復信息的能力，但研究發現精神分裂癥患者的P50存在缺陷，這表明精神分裂癥患者的抑制能力弱，容易被外界冗余信息淹沒[44]。另外，已知電位P300與注意力相關，而精神分裂癥患者在聽力P300相關試驗中的幅值顯著弱于常人，這表明精分患者存在注意力缺陷[45]。由于抑郁癥患者也存在注意力難以集中、執行力控制弱等問題，因此P300也常被用于抑郁癥患者的臨床診斷[46]。
現已認為，EEG技術是兒童自閉癥診斷的有效工具，可用于進行患兒早期篩查。Gabard-Durnam等[47]通過對嬰兒進行靜息態EEG信號功率譜分析，發現后續被確診為自閉癥的嬰兒在早期已顯現出明顯的功率譜異常。Wang等[48]則利用空間選擇注意相關電位對兒童多動癥進行診斷。
隨著診斷技術進步，一些在以前較難被發現的大腦異常，也通過新的EEG技術的挖掘作為新的生物標記物得以應用。例如，EEG技術現已能檢測由成癮類行為影響和改變的大腦異常。Zhao等[49]通過對吸食冰毒成癮患者的靜息態EEG信號進行觀察，利用源成像技術將頭皮EEG信號映射至大腦皮層，通過計算不同腦區的腦網絡連接，發現了腦網絡隨著大腦對毒品渴求變化而相應變化的進程。最近，在之前的研究基礎上，該團隊進一步使用個體化頭模型和人工智能技術分析個體化腦網絡連接，深入探索了毒品成癮機制并找到了可靠的神經生物學標記物[50]。
總之，隨著EEG技術的不斷進步，其在探究精神疾病的機制上越來越能夠發揮其不可替代的作用，也進一步拓展了其在精神疾病領域的應用范圍。
3.6 神經調控技術的治療評估和融合
神經調控技術在神經康復領域，特別是在治療睡眠障礙、改善認知功能衰退、治療精神類疾病以及促進神經系統恢復等方面的應用日益廣泛。對于這些技術的有效性和治療效果的評估越來越依賴于EEG技術這一客觀測量工具。EEG技術不僅可用于治療前的基線測量，更重要的是它能夠在治療過程中及治療后提供連續監測，為醫生提供患者神經系統反應和恢復進程的即時反饋。例如，利用EEG腦網絡技術分析非侵入性神經刺激，如TMS和TES治療前后患者的EEG信號活動變化，醫生可以評估治療對患者改善認知功能和睡眠質量的實際效果[51]。TMS與EEG技術的聯合應用不僅可以用于昏迷患者的意識評估，還可以在日常的康復治療中作為一種標準工具。通過監測大腦對TMS的響應，醫生可以評估治療前后的皮質連通性變化[52]。這些方法均為個性化治療計劃的調整提供了科學依據，從而達到優化康復效果的目的。
另一方面，侵入性神經調控技術也已被廣泛應用于腦損傷和精神疾病的治療和康復中，其治療效果和機制的評估同樣依賴于EEG技術。研究顯示，高密度頭皮EEG信號與侵入式立體定向EEG（stereotactic EEG，SEEG）記錄的皮質間誘發電位（cortical-cortical evoked potential，CCEP）具有良好的相關性，且高密度頭皮EEG技術在捕獲刺激的持續時間、角度及刺激區域信息方面表現更優[53]。此外，顱內電刺激引發的特定部位高密度頭皮EEG信號響應重現了TMS-EEG響應的頻譜特征。這表明高密度頭皮EEG技術為侵入性神經調控技術提供了一種非侵入性、全面評估大腦功能和響應的可靠方法。在一項針對丘腦DBS用于創傷性腦損傷神經康復治療的I期臨床試驗中，高密度頭皮EEG技術被成功用于評估刺激產生的皮質生理效應[54]。此外，另一項研究通過分析高密度EEG技術記錄的皮質誘發電位與白質纖維束DBS間的關系，發現刺激特定白質纖維束可以產生特異性的誘發電位[55]，這表明皮質誘發電位的特征可以作為評估特定白質纖維束激活的“指紋”。
隨著EEG技術的不斷進步，其在康復領域的應用將更加多樣化，使得治療評估更加準確和個性化。這不僅會增強現有治療方法的有效性，也可能會推動新治療策略的開發，為患者提供更全面的康復支持。
4 技術展望
4.1 日益強大的EEG技術
自1928年首次記錄人類EEG數據以來，這項技術已成為臨床診斷的重要工具。為滿足不同應用場景的需要，人類已開發出多種類型的專用EEG儀器，如用于癲癇監測的視頻EEG設備和用于麻醉深度監控的BIS EEG設備，但EEG技術的發展從未停止。目前，科研級別的EEG設備已達到24位的采樣精度和超過20 000的采樣率，導聯數也從最初的幾個導聯增加到目前日益廣泛使用的高密度256導聯。此外，EEG技術越來越多地與其他模態技術結合，如TMS、TES、MRI和近紅外光譜（near-infrared spectroscopy，NIR）等，實現了優勢的互補。
TES與EEG技術的共通性促進了它們的不斷融合發展。市場上已經推出了高達256導聯的集成TES-EEG一體機，實現了真正的閉環神經調控功能。例如，Renda等[56]利用TES和EEG數據采集同時進行閉環神經調控，發現電刺激可以顯著提高BCI的學習效率。EEG技術不僅在腦機交互、評估和多模態應用中得到廣泛使用，也在神經康復領域變得越來越普及。相比于有創的DBS和iEEG，無創EEG技術與TES的結合，有望實現從“住院治療和康復”到“居家監護和康復”的轉變，為神經康復開辟新的治療和管理途徑。
隨著EEG技術的持續發展，其在神經科學領域的應用范圍將不斷拓展。這不僅會深化人們對大腦復雜功能的理解，還將為未來的神經康復提供新的方向和策略。
4.2 EEG數據分析的新進展
機器學習和神經網絡的引入為EEG數據的解析帶來了革命性的變化，甚至可實現從電信號到自然語言的快速、準確翻譯[57]。最近，Liu等[58]首次實現了從大腦神經活動到漢語單音節聲調語音的端對端合成。同時，源成像技術和基于源端的腦網絡分析也拓展了EEG技術的應用范圍，使其分析深度可以與MRI媲美[59]。這些技術不僅克服了過去人們對EEG數據分析精度的質疑，還通過揭示大腦網絡復雜的互動，打開了領域內研究的新視角，因此在神經科學研究和臨床應用中得到了更廣泛的認可。通過深入挖掘EEG數據中蘊含的豐富信息，這些先進的分析方法正在將EEG技術從簡單的人工視覺解讀轉變至利用機器學習和復雜網絡分析的全新領域。隨著技術不斷進步，可以預計將來會發現更多的生物標志物，從而為大腦功能的評估和神經性疾病的治療提供新的可能。
5 總結
隨著醫學技術的飛速發展，神經科學領域見證了多項創新技術和工具的誕生，這些進步不斷推動神經康復治療方法的革新。在這一過程中，EEG技術不僅沒有被邊緣化，反而在自身不斷的進化中展現出其獨有的價值。隨著高密度EEG技術的普及、多模態數據融合技術的發展，以及機器學習和深度學習在數據分析中的應用，EEG技術作為神經康復領域的一個重要組成部分，其發展和應用的深度與廣度不斷擴展。未來，EEG技術將在神經科學研究和臨床應用中發揮更大的作用，為神經康復領域帶來更多創新和突破。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者均聲明不存在利益沖突。
作者貢獻聲明：賀威忠負責論文整體構思和撰寫；王登宇負責文獻調研和提供寫作意見；孟強帆和何峰負責寫作指導和審核；許敏鵬負責論文思路分析；明東負責論文修改和審校。
0 引言
近年來，因中風、腦溢血等大腦損傷導致的神經功能異常疾病日益高發，臨床對于神經康復評估及治療的需求顯著增加，相關研究也受到了前所未有的關注[1]。
康復是醫療過程中極其重要的一環，它不僅是手術和急性治療之后的必要步驟，更是影響患者長期預后的關鍵。雖然初期治療可以挽救患者生命，但術后康復卻需要應對由大腦損傷引起的各項腦功能損害的挑戰。因此，康復的目的是通過延長治療周期并實施持續治療以促進患者功能的恢復和提升他們的生活質量。為實現這一目的，醫療團隊需要采用一種整體性的治療方法，將康復作為與急性治療和手術相結合的一部分。客觀的評估工具在這一過程中扮演著不可或缺的角色，它們不僅能夠幫助醫生監測康復進展，還能被用于制定和調整治療計劃。鑒于大腦結構及其功能的復雜多樣性，醫生在診斷和治療腦部疾病時必須采用多種工具和方法。此外，每種腦部疾病可能影響不同的腦區，因此涉及的治療和評估手段也各不相同。例如，磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）是臨床上用于評估腦部疾病的一種重要工具，它憑借其高空間分辨率而在結構性疾病的診斷中發揮著不可替代的作用。然而，MRI無法提供實時的神經活動信息，因此在需要評估患者動態腦功能（如意識水平）時，MRI便顯現出其局限性。腦電圖（electroencephalography，EEG）則是對神經電活動的直接測量，其擁有極高的時間分辨率，能夠記錄快速變化的神經活動，這使得其在腦部疾病診斷中扮演著獨特的角色[2]。并且，EEG設備具有成本低廉、便攜性好的特點，這使其可供床旁使用。因其具備的這些優點，EEG技術在評估昏迷患者的意識水平等方面顯示出其無可比擬的價值[3]。
技術的進步使得各種診斷模態都在不斷加強其固有優勢，并積極解決或減少自身的局限性。在EEG技術領域，高密度設備（如256導聯EEG設備）的引入極大地增強了其空間分辨率，使得EEG技術在細節上的捕捉能力得到顯著提升。傳統上，人們認為EEG信號主要反映大腦皮層的活動，而對深部腦結構的信號探測能力較弱。然而，近期的一項研究挑戰了這一觀點，證明了EEG技術可以探測到皮層下電活動，從而展示了其在探測深部腦區信號方面的潛力[4]。這也使得EEG技術在腦網絡分析方面的應用取得突破，通過源成像技術利用采集到的頭皮電信號計算出不同腦區的電生理活動，進而計算出不同腦區之間的功能連接，其效果已可與腦磁圖 （magnetoencephalography，MEG）技術相媲美[5]。近年來，EEG技術在腦機接口（brain-computer interface，BCI）中的應用，以及在與MRI、經顱磁刺激（transcranial magnetic stimulation，TMS）和經顱電刺激（transcranial electrical stimulation，TES）等技術的多模態融合應用方面，展現出巨大的潛力和價值[6-8]。這些進展不僅增強了EEG技術的應用范圍，還為神經康復領域提供了新的視角和工具；而EEG設備成本低廉和便攜性高的特點，更使得其具備向社區和居家康復應用的可能。
本文綜合評述了EEG技術在神經康復評估與治療中的應用及其最新進展，特別強調了多模態融合技術在神經康復中的發展應用。通過前瞻性地分析EEG技術在技術提升和數據處理方面的進步，本文深入探討了這些進展如何影響未來EEG技術在神經康復中的發展方向，以期探索如何有效利用EEG技術及其與其他診斷工具的結合，最終實現推動神經康復策略的發展，并為患者提供更精準和個性化的治療方案。
1 術前評估和術中神經監護
1.1 術前評估
康復并不是一個孤立的環節，而是整個醫療過程的重要組成部分。所有的評估、治療和康復都是為了實現更好的預后，而且只有在治療前后都進行記錄和評估才能有效地比較手術和康復的效果。
腦部手術的復雜性不言而喻。盡管人們已經能夠大致劃分腦部的功能區域，但這種分區并不總適用于每一位患者。不合理的術前安排或錯誤的組織切除可能會導致不可逆的損害。因此，除了對急性情況（如腦溢血）進行緊急手術外，其他類型的腦部手術都需進行嚴格的術前評估以避免不合理的安排和決策，確保手術的安全性和有效性。
EEG信號采集是術前評估中不可或缺的步驟，特別是在癲癇診斷中占據著重要地位。EEG技術可以精確地定位癲癇病灶，為后續治療（如顱內電極植入）或手術提供關鍵信息。除了傳統的靜息態EEG數據評估，功能性測試也是術前評估的重要組成部分，如視覺誘發電位（visual evoked potential，VEP）、體感誘發電位（somatosensory evoked potential，SEP）和聽覺誘發電位（auditory evoked potential，AEP），這些測試能夠幫助醫生評估患者的神經環路功能，可為手術順利進行提供更多安全保障。此外，保護關鍵功能區（諸如語言區等）是腦部手術的重要原則，而實現這一目標依賴于高精度的定位技術。EEG技術在這一過程中發揮了重要作用：醫生可以通過EEG技術監測和分析大腦的電活動來識別特定腦區，從而在術前明確手術計劃，盡力避免在手術中損害這些關鍵功能區。
通過將EEG技術應用于術前評估和手術規劃中，醫生能夠制定出既考慮到疾病治療，又盡可能減少對患者關鍵腦功能影響的手術方案，在確保手術成功的同時保障患者的術后生活質量。
1.2 術中監護
與詳盡的術前評估相比，術中神經監護更加注重即時性和實效性。在此階段，EEG技術扮演著至關重要的角色。根據手術的具體需求，醫生可以選擇使用顱內或顱外電極來進行實時監控，從而最大限度地減少手術風險并保護關鍵腦功能區不受損害。通過監測術中EEG信號，如誘發電位（evoked potential，EP），醫生能夠及時發現潛在的神經路徑損傷[9]。這種實時監測能力對于避免不可逆的神經損害具有重要意義。
術中監護另一關鍵監測參數是麻醉深度。雙頻指數（bispectral index，BIS）是一種近年來廣泛應用于臨床的基于EEG信號分析的指標，研究已證明其與患者的麻醉狀態有強相關性[10]。這一指標為醫生提供了一種有效的實時監測術中麻醉狀態的手段，確保患者在手術過程中處于適當的麻醉深度。
2 昏迷和促醒
2.1 昏迷程度評估
腦損傷和腦干出血常導致患者昏迷并且會留下長期神經功能障礙。因此，昏迷患者大多會進入長期的神經康復階段。在這種情況下，及時且有效的昏迷程度評估、治療和預后評估顯得尤為重要。由于昏迷患者無法交流甚至缺乏基本反應，這就要求評估手段能夠客觀準確區分不同意識狀態，如植物狀態與微意識狀態。昏迷恢復量表（coma recovery scale-revised，CRS-R）是一種評估昏迷患者意識水平的標準化工具。結合客觀評估工具是提高評估準確性的關鍵，而一系列研究表明，EEG技術在這方面具有重要價值[11]。事件相關電位（event related potential，ERP）中的P3波被普遍認為是意識通達的神經標志物[12]。來自法國的研究團隊還提出了針對昏迷患者的局部—全局范式，該范式已被廣泛應用于意識障礙研究。他們的研究顯示，患者EEG信號響應中全局效應的出現與最終蘇醒之間具有強相關性[13-14]。
此外，基于EEG技術的腦網絡技術的快速發展和應用，為人們理解意識狀態提供了新的視角。例如，研究發現，有意識的個體在其額葉和頂葉會產生大量的神經元激活并形成互相通達的網絡，而這種現象在無意識狀態下則不會出現[15]。具體而言，額頂葉網絡在α頻段的連接程度能直接反映意識的清醒程度，而θ頻段的功能連接度則可被用來預測昏迷患者的預后。
近期，Gui等[16]開展了一項利用創新的中文語言范式來對昏迷患者意識狀態進行評估的研究，該研究通過分析患者對中文語言處理過程中的EEG信號來評估昏迷患者的意識狀態，將評估準確率提高到了90%以上。與傳統依賴純音聽覺刺激的方法不同，該研究利用中文單詞、短語和句子來激發節律性大腦響應，同時跟蹤語言中的節奏變化。他們采集床旁EEG數據，并使用頻域相位同步和微狀態分析方法，分析患者對不同層級的語言處理來診斷意識狀態，并預測患者未來的恢復情況。這項基于EEG技術的語言評估方法的成功實踐，展示了將高級認知功能測試與EEG技術相結合的巨大潛力。總之，EEG技術作為一種強大的神經科學工具，在昏迷患者的評估中展現了廣闊的應用前景。
2.2 促醒治療
目前，臨床上主要通過物理手段進行促醒治療，如脊髓電刺激（spinal cord stimulation，SCS）、正中神經電刺激（median nerve stimulation，MNS）、TMS、TES，以及腦深部電刺激（deep brain stimulation，DBS）。這些方法直接或間接地激活神經系統，旨在恢復患者的意識和認知功能。無論采用哪種促醒手段，EEG技術都是評估治療效果和監測患者反應的核心工具。例如，SCS是通過將電極植入椎管內并應用特定脈沖電流刺激脊髓，用其進行促醒治療的前提是脊髓到大腦皮層的神經通路必須完整。在這種情況下，通過測量MNS誘發的SEP幅值，可以準確判斷神經通路的完整性，從而確保治療的可行性和安全性[17]。值得注意的是，MNS本身也是一種有效的促醒治療方法。
此外，TMS與EEG技術的聯合應用在評估患者意識狀態方面展現了獨特的優勢。Massimini等[18]在一項深度睡眠研究中發現，與清醒狀態相比，深睡狀態下的個體在接受TMS刺激后產生的經顱磁誘發電位（transcranial magnetic stimulation evoked potential，TEP）在大腦的傳播會被中斷和局限。這種TEP的特征差異可以作為評估意識水平的手段。這一發現和后續研究推動了TMS-EEG技術在昏迷患者評估中的廣泛應用，其優勢在于能夠通過分析皮質連通性提供有關患者意識狀態的直接信息，且不受患者當前狀態的影響[19]。基于這些成果，研究者進一步提出了擾動復雜性指數（perturbational complexity index，PCI），該指數通過量化大腦對TMS響應的復雜度，為評估意識狀態提供了一種直觀的度量方式[20]。目前，這一指標已被納入歐洲昏迷和意識障礙診斷指南[21]。
2.3 長期促醒治療
因大腦功能受損而預后較差的患者，如處于植物人狀態或微意識狀態的患者，在術后或急性期治療后往往還需要住院接受長期促醒和康復治療。不同于急性期的治療側重于挽救患者生命的同時盡可能減少手術帶來的腦損傷，長期促醒治療更加側重于維持患者身體的運轉，同時繼續應用上述各種促醒治療手段以保留患者蘇醒的可能，且此階段治療的時間框架更為寬松，允許對患者進行長期觀察和治療。在此階段患者仍然處于無法溝通的狀態，于是客觀化的監護手段尤其是意識評估手段便尤為重要，而EEG技術及其相關應用仍然是其中不可或缺的工具[22]。在急性期治療時使用的各種EEG技術評估手段在此階段依然適用，但時間上相對來說不再緊迫，并且由于EEG設備可進行床旁測量，其優勢得到了進一步鞏固，例如可以進行更長時程記錄，多次重復測量，從而提高準確度。
如果考慮到醫院住院政策或者患者家庭的經濟條件等客觀因素限制，此階段患者可能會被轉至專門的康復醫院或機構，或者進行居家治療。此時無論是治療還是評估條件相比住院期間都會不同程度地弱化。而EEG技術的低廉使用成本，可床旁使用特性和便攜性會使得其作用進一步得到凸顯，相對其他模態（例如MRI）在使用場景上更具比較優勢。
3 EEG技術在多種神經疾病康復中的應用
3.1 癱瘓患者的康復
當中風或其他原因導致的腦出血未能得到及時有效的治療時，患者即使恢復意識，也常會遭受嚴重的后遺癥，如癱瘓或偏癱，甚至是閉鎖綜合征。這些后遺癥不僅包括肢體功能喪失，還可能涉及吞咽困難、呼吸障礙等多方面的生理功能受損。因此，一旦患者度過了緊急救治的初期階段，便需要開始長期的康復訓練以盡可能地恢復其肢體活動能力和日常生活自理能力。另外，一些神經性疾病如脊髓損傷和漸凍癥等也會導致癱瘓。
在神經康復領域，BCI技術為癱瘓患者提供了更具革命性意義的輔助工具。BCI系統通過解析EEG信號，即大腦的電活動，來捕獲患者的意圖，并將其轉換為對外部設備（如打字機、輪椅）的控制命令。這種技術極大地提高了癱瘓患者的交流能力和生活質量，使他們能更加獨立地生活。而這在閉鎖綜合征患者或者晚期漸凍癥患者身上體現得尤為明顯和重要，針對此類患者的相關應用，也對BCI系統提出了極高的技術挑戰。Birbaumer等[23]首次使用無創BCI技術建立起閉鎖綜合征患者與外界的聯系。Vansteensel 等[24]利用顱內植入電極和BCI系統，并通過解析患者大腦的EEG信號，幫助晚期漸凍癥患者能夠重新與外界建立起溝通，找回與家人及護理團隊交流的能力。近年來，神經鏈接（Neuralink）公司意圖對BCI技術進一步開發其商業化應用，引起了全球的廣泛關注。這也標志著這一技術日臻成熟，同時也引發了全球BCI技術的競賽熱潮，政府支持和資本的競相入場也使得這一技術的產業化和臨床應用加速落地[25]。相關研究人員利用高精度腦植入設備來提供更加精細的腦信號讀取和解析能力，旨在幫助神經系統疾病的治療，并促進人腦與計算機的直接通信。目前，第一批臨床試驗患者就是那些“失去肢體使用能力”的人。通過BCI技術，這批患者可以和外界進行交互，例如控制鼠標和計算機輸入，其下一步目標是在上述基礎上結合其他技術如電刺激、機械控制等進一步實現對癱瘓、漸凍癥等患者的BCI式治療，這也是該領域內許多BCI研究團隊的目標。例如，Biasiucci等[26]利用融合BCI技術的功能性電刺激在中風后患者中實現了持續的、具有臨床意義的運動功能改善。Lorach等[27]通過BCI技術構建出大腦和脊髓之間的“數字橋梁”，成功實現讓癱瘓患者重新站立和行走。
近期，我國在BCI領域的研究也取得了新進展。研究人員應用無線微創植入式BCI技術，成功幫助高位截癱患者驅動氣動手套，實現了自主抓握以及控制電腦光標移動等功能[28]。此外，Ming等[29]已經嘗試利用BCI技術來控制肌電電刺激系統，幫助偏癱患者恢復對肌肉的控制并重塑神經環路。這些進展凸顯了EEG技術在實現BCI系統的精準反應和操作中不可或缺的作用。通過精確解析大腦的電活動，BCI技術為癱瘓患者開啟了康復的新篇章。
3.2 語言功能評估和康復
在處理語言歧義和語法錯誤時，大腦會產生特定的電位變化，如ERP中與歧義相關的負波N400和語法違反相關的正波P600。中風、顱腦創傷、腫瘤或手術等原因造成的大腦損傷都有可能導致失語癥，影響患者的語言理解和表達能力。在這方面，EEG技術作為客觀評估語言功能的工具，在臨床治療中扮演了重要角色。例如，Iyer等[30]的研究通過分析腦區間的網絡連通性，評估了中風后失語癥患者康復治療的效果。EEG技術甚至可用于評估嬰兒的語言能力，例如Gennari等[31]利用高密度256導聯EEG數據采集技術，研究3月齡嬰兒對復雜語句的處理能力，發現即使在嬰兒期大腦就已經能夠分解和提取語言成分。這一發現對于理解語言習得過程有著重要意義。
技術的進步也促進了BCI技術在語言功能康復中的應用。Anumanchipalli等[32]將顱內EEG（intracranial EEG，iEEG）技術和人工神經網絡技術結合，成功將大腦皮層的電活動翻譯成可理解的語言，為失去語言交流能力的患者開辟了新的溝通方式，顯示了EEG技術在實時監測和解碼大腦活動方面的巨大潛力。
總之，EEG技術不僅在語言功能的基礎研究中發揮著重要作用，也在臨床上為失語癥等語言障礙患者的評估和康復提供了客觀的測量手段。隨著技術的不斷發展，基于EEG技術的BCI技術有望為更多失去語言功能的患者帶來希望，改善他們的生活質量。
3.3 認知功能評估
EEG技術在認知功能評估中發揮著重要作用，尤其是在監測記憶和注意力等方面[33]。不同部位的腦損傷對認知功能的影響各不相同，這些影響可能包括記憶退化、注意力減退、感覺通路功能下降，甚至是性格改變。此外，腦損傷還可能引發癲癇，從而進一步損害認知功能。EEG技術能夠提供這些變化直接的生理證據，因此可用于輔助早期診斷和治療。以阿爾茨海默病為例，由于其早期診斷和預防十分關鍵，而EEG技術作為一種非侵入性篩查手段，在阿爾茨海默病的應用方面顯得尤為突出[34]。Wang等[35]通過雙耳分聽EEG數據采集試驗，成功地在早期階段識別出阿爾茨海默病患者的認知功能損害，使得醫生能夠盡早進行干預，延緩病程進展。隨著技術的進步，EEG技術的應用領域在不斷地擴展，為認知功能障礙的早期診斷、治療監測和個性化治療提供了新的可能。
3.4 睡眠障礙評估和治療
睡眠障礙的評估和治療是EEG技術的另一大應用領域。在現代生活中，由于精神壓力和不規律的生活習慣，睡眠障礙（如失眠、過度睡眠以及睡眠節律失調等）已成為常見問題，而良好的睡眠對于保持高效的學習工作以及維持認知功能至關重要。
結合EEG技術與心電圖、呼吸等生理參數，醫生能夠通過分析睡眠分期和深睡時長，客觀且科學地監測睡眠質量[36]。高密度EEG采集技術的應用，使得研究者能夠更精細地分析睡眠EEG信號的變化，推動對睡眠機制的理解從傳統的睡眠分期向更復雜的層面發展。例如，傳統觀點認為睡眠慢波活動（slow-wave activity，SWA）是深度睡眠的標志。然而，Stephan等[37]利用高密度EEG數據采集并結合對意識體驗的記錄發現，在睡眠良好者中，主觀感覺睡眠最淺的時段出現在非快速眼動睡眠（non-rapid eye movement sleep，NREM）期的前2 h，而在快速眼動睡眠（rapid eye movement sleep，REM）時期主觀感覺睡眠最深。這一發現挑戰了慢波睡眠作為深度睡眠標志的傳統觀點。此外，睡眠EEG技術還能用于評估腦部病變。例如，精神分裂癥患者的睡眠EEG信號在紡錘波段（12～16 Hz）的功率譜和正常人有明顯差異，而服用治療藥物后患者的EEG信號表現則趨近于正常[38]。
高密度EEG技術在睡眠研究中不僅可用于觀察和診斷，還擴展到可對睡眠過程展開主動調控。例如，有學者利用256導聯EEG-TES一體化系統，實現了對睡眠中特定區域的靶向刺激，從而實現了通過物理手段干預睡眠[39]。在此基礎上，BCI技術更進一步，不僅可以通過實時精確解析EEG信號來識別出與各類睡眠障礙相關的特定信號，更可在特定時間點實現由外界刺激反饋調制大腦功能[40-41]。這一進步不僅提升了診斷的精確度，也開啟了個性化治療的新篇章。考慮到EEG設備和TES設備還具備便攜優勢，結合了BCI和TES技術的實時檢測和調控技術將有望成為消費級居家治療睡眠障礙的新手段，也是最有可能首先實現消費級領域突破的BCI技術之一[42]。
綜上所述，EEG技術的發展不僅加深了人們對睡眠結構和功能的理解，也為開發針對性的睡眠障礙治療策略提供了有力的支持。
3.5 精神類疾病的診斷篩查
目前，EEG技術已經在精神類疾病的評估與治療領域得到了廣泛的應用。例如，ERP技術已廣泛應用于精神分裂癥的篩查和評估。失匹配負波（ mismatch negativity，MMN）是一種常見的ERP成分，由于具備大腦自動加工的屬性，使其在臨床得以適用。早在1991年，Shelley等[43]的研究首次報道了精神分裂癥患者MMN的缺陷。現已認為，聽覺門控電位P50可代表大腦抑制外界冗余重復信息的能力，但研究發現精神分裂癥患者的P50存在缺陷，這表明精神分裂癥患者的抑制能力弱，容易被外界冗余信息淹沒[44]。另外，已知電位P300與注意力相關，而精神分裂癥患者在聽力P300相關試驗中的幅值顯著弱于常人，這表明精分患者存在注意力缺陷[45]。由于抑郁癥患者也存在注意力難以集中、執行力控制弱等問題，因此P300也常被用于抑郁癥患者的臨床診斷[46]。
現已認為，EEG技術是兒童自閉癥診斷的有效工具，可用于進行患兒早期篩查。Gabard-Durnam等[47]通過對嬰兒進行靜息態EEG信號功率譜分析，發現后續被確診為自閉癥的嬰兒在早期已顯現出明顯的功率譜異常。Wang等[48]則利用空間選擇注意相關電位對兒童多動癥進行診斷。
隨著診斷技術進步，一些在以前較難被發現的大腦異常，也通過新的EEG技術的挖掘作為新的生物標記物得以應用。例如，EEG技術現已能檢測由成癮類行為影響和改變的大腦異常。Zhao等[49]通過對吸食冰毒成癮患者的靜息態EEG信號進行觀察，利用源成像技術將頭皮EEG信號映射至大腦皮層，通過計算不同腦區的腦網絡連接，發現了腦網絡隨著大腦對毒品渴求變化而相應變化的進程。最近，在之前的研究基礎上，該團隊進一步使用個體化頭模型和人工智能技術分析個體化腦網絡連接，深入探索了毒品成癮機制并找到了可靠的神經生物學標記物[50]。
總之，隨著EEG技術的不斷進步，其在探究精神疾病的機制上越來越能夠發揮其不可替代的作用，也進一步拓展了其在精神疾病領域的應用范圍。
3.6 神經調控技術的治療評估和融合
神經調控技術在神經康復領域，特別是在治療睡眠障礙、改善認知功能衰退、治療精神類疾病以及促進神經系統恢復等方面的應用日益廣泛。對于這些技術的有效性和治療效果的評估越來越依賴于EEG技術這一客觀測量工具。EEG技術不僅可用于治療前的基線測量，更重要的是它能夠在治療過程中及治療后提供連續監測，為醫生提供患者神經系統反應和恢復進程的即時反饋。例如，利用EEG腦網絡技術分析非侵入性神經刺激，如TMS和TES治療前后患者的EEG信號活動變化，醫生可以評估治療對患者改善認知功能和睡眠質量的實際效果[51]。TMS與EEG技術的聯合應用不僅可以用于昏迷患者的意識評估，還可以在日常的康復治療中作為一種標準工具。通過監測大腦對TMS的響應，醫生可以評估治療前后的皮質連通性變化[52]。這些方法均為個性化治療計劃的調整提供了科學依據，從而達到優化康復效果的目的。
另一方面，侵入性神經調控技術也已被廣泛應用于腦損傷和精神疾病的治療和康復中，其治療效果和機制的評估同樣依賴于EEG技術。研究顯示，高密度頭皮EEG信號與侵入式立體定向EEG（stereotactic EEG，SEEG）記錄的皮質間誘發電位（cortical-cortical evoked potential，CCEP）具有良好的相關性，且高密度頭皮EEG技術在捕獲刺激的持續時間、角度及刺激區域信息方面表現更優[53]。此外，顱內電刺激引發的特定部位高密度頭皮EEG信號響應重現了TMS-EEG響應的頻譜特征。這表明高密度頭皮EEG技術為侵入性神經調控技術提供了一種非侵入性、全面評估大腦功能和響應的可靠方法。在一項針對丘腦DBS用于創傷性腦損傷神經康復治療的I期臨床試驗中，高密度頭皮EEG技術被成功用于評估刺激產生的皮質生理效應[54]。此外，另一項研究通過分析高密度EEG技術記錄的皮質誘發電位與白質纖維束DBS間的關系，發現刺激特定白質纖維束可以產生特異性的誘發電位[55]，這表明皮質誘發電位的特征可以作為評估特定白質纖維束激活的“指紋”。
隨著EEG技術的不斷進步，其在康復領域的應用將更加多樣化，使得治療評估更加準確和個性化。這不僅會增強現有治療方法的有效性，也可能會推動新治療策略的開發，為患者提供更全面的康復支持。
4 技術展望
4.1 日益強大的EEG技術
自1928年首次記錄人類EEG數據以來，這項技術已成為臨床診斷的重要工具。為滿足不同應用場景的需要，人類已開發出多種類型的專用EEG儀器，如用于癲癇監測的視頻EEG設備和用于麻醉深度監控的BIS EEG設備，但EEG技術的發展從未停止。目前，科研級別的EEG設備已達到24位的采樣精度和超過20 000的采樣率，導聯數也從最初的幾個導聯增加到目前日益廣泛使用的高密度256導聯。此外，EEG技術越來越多地與其他模態技術結合，如TMS、TES、MRI和近紅外光譜（near-infrared spectroscopy，NIR）等，實現了優勢的互補。
TES與EEG技術的共通性促進了它們的不斷融合發展。市場上已經推出了高達256導聯的集成TES-EEG一體機，實現了真正的閉環神經調控功能。例如，Renda等[56]利用TES和EEG數據采集同時進行閉環神經調控，發現電刺激可以顯著提高BCI的學習效率。EEG技術不僅在腦機交互、評估和多模態應用中得到廣泛使用，也在神經康復領域變得越來越普及。相比于有創的DBS和iEEG，無創EEG技術與TES的結合，有望實現從“住院治療和康復”到“居家監護和康復”的轉變，為神經康復開辟新的治療和管理途徑。
隨著EEG技術的持續發展，其在神經科學領域的應用范圍將不斷拓展。這不僅會深化人們對大腦復雜功能的理解，還將為未來的神經康復提供新的方向和策略。
4.2 EEG數據分析的新進展
機器學習和神經網絡的引入為EEG數據的解析帶來了革命性的變化，甚至可實現從電信號到自然語言的快速、準確翻譯[57]。最近，Liu等[58]首次實現了從大腦神經活動到漢語單音節聲調語音的端對端合成。同時，源成像技術和基于源端的腦網絡分析也拓展了EEG技術的應用范圍，使其分析深度可以與MRI媲美[59]。這些技術不僅克服了過去人們對EEG數據分析精度的質疑，還通過揭示大腦網絡復雜的互動，打開了領域內研究的新視角，因此在神經科學研究和臨床應用中得到了更廣泛的認可。通過深入挖掘EEG數據中蘊含的豐富信息，這些先進的分析方法正在將EEG技術從簡單的人工視覺解讀轉變至利用機器學習和復雜網絡分析的全新領域。隨著技術不斷進步，可以預計將來會發現更多的生物標志物，從而為大腦功能的評估和神經性疾病的治療提供新的可能。
5 總結
隨著醫學技術的飛速發展，神經科學領域見證了多項創新技術和工具的誕生，這些進步不斷推動神經康復治療方法的革新。在這一過程中，EEG技術不僅沒有被邊緣化，反而在自身不斷的進化中展現出其獨有的價值。隨著高密度EEG技術的普及、多模態數據融合技術的發展，以及機器學習和深度學習在數據分析中的應用，EEG技術作為神經康復領域的一個重要組成部分，其發展和應用的深度與廣度不斷擴展。未來，EEG技術將在神經科學研究和臨床應用中發揮更大的作用，為神經康復領域帶來更多創新和突破。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者均聲明不存在利益沖突。
作者貢獻聲明：賀威忠負責論文整體構思和撰寫；王登宇負責文獻調研和提供寫作意見；孟強帆和何峰負責寫作指導和審核；許敏鵬負責論文思路分析；明東負責論文修改和審校。