穿戴式脑电采集系统正朝着更轻便、更高精度、更智能的方向发展，未来可能在医疗康复、人机交互、元宇宙等领域实现突破性应用，但仍需解决信号稳定性、舒适性、成本等关键问题。
2025-03-28 10:32:41
脑电图（EEG）和脑机接口（BCI）是神经科学与工程学交叉领域的两项关键技术，二者密切相关但功能和应用场景不同。
2025-03-26 10:34:07
脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是一种通过解码大脑神经活动来实现人脑与外部设备直接交互的技术。其核心技术涵盖信号采集、信号处理、解码算法、反馈控制等多个环节。
2025-03-26 10:14:41
脑电图机（Electroencephalograph, EEG）是用于记录大脑电活动的医疗设备，其性能直接影响信号质量和临床诊断准确性。以下是EEG设备的核心技术要求及性能指标，涵盖硬件、软件、安全性和临床适用性等方面。
2025-03-26 10:10:30
脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是一种革命性的人机交互技术，它通过直接解码大脑神经活动，实现大脑与计算机或外部设备的通信与控制。
2025-03-26 09:56:15
EEG信号分析流程包括 采集→预处理→特征提取→解码/可视化，方法涵盖时域、频域、空间域及机器学习。随着深度学习与硬件技术的发展，EEG在医疗、BCI和神经科学中的应用将持续深化。
2025-03-26 09:49:47
脑机接口的发展正从实验室走向实际应用，未来可能成为人机融合的关键技术，但需跨学科合作解决技术与社会问题。
2025-03-26 09:47:24
EEG技术因其实时性和易用性，在医疗、科研和消费领域持续扩展，但需进一步解决噪声抑制和信号解码精度问题。
2025-03-26 09:44:34
脑电图学从最初的动物实验发展到现代神经科学的重要工具，经历了多次技术革新，未来将继续在医学和科研领域发挥关键作用。
2025-03-24 11:50:01
脑电图（EEG）记录中，伪差（artifacts）是常见的干扰信号，可能影响结果解读。
2025-03-24 11:44:41
EEG通过记录大脑电活动，广泛应用于临床诊断和科研，具有无创和高时间分辨率的优点，但空间分辨率较低且易受干扰。
2025-03-24 11:41:01
脑电图（EEG）广泛应用于癫痫、意识障碍、睡眠障碍、脑炎、脑血管疾病、神经退行性疾病及精神疾病的诊断和评估，是神经科的重要工具。
2025-03-24 11:38:57
EEG是癫痫诊断和管理的核心工具，能有效检测异常放电、区分发作类型、评估治疗效果和预测预后，但需结合其他临床信息综合判断。
2025-03-24 11:36:10
将头皮上的作用电极与脑电图机放大器的栅极1（G1）相接，把无关电极与栅极2（G2）相接医|学教育网搜集整理。无关电极以耳垂和乳突部位最常用，亦有选择鼻尖、下颌和顶部者，还有平均参考电极法。
2025-03-24 11:19:20
精神分裂症的脑电图表现包括背景活动异常、癫痫样放电、事件相关电位异常和睡眠EEG异常。尽管这些表现非特异性，但结合临床症状和其他检查结果，EEG在辅助诊断、治疗监测和研究中具有重要价值。
2025-03-24 10:49:05
睡眠脑电图将睡眠分为NREM和REM两大类，其中NREM包括N1、N2和N3三个阶段。每个阶段具有独特的脑电图特征和生理功能，了解这些分期有助于诊断睡眠障碍和研究睡眠生理。
2025-03-24 10:44:03
脑电图在癫痫诊断、意识障碍评估、脑损伤评估、睡眠障碍诊断等方面具有重要临床价值。尽管存在空间分辨率低和易受干扰等局限性，但其无创性和实时性使其成为不可或缺的神经电生理检查工具。
2025-03-24 10:41:05
正常脑电图波形根据频率和振幅可分为α波、β波、θ波和δ波等，每种波形在不同生理状态下有不同表现。
2025-03-24 10:38:33
脑电图诱发试验通过特定刺激提高癫痫样放电的检出率，辅助癫痫诊断和术前评估。尽管存在不适感和风险，但在专业医生指导下进行，能显著提升诊断准确性。
2025-03-24 10:34:53
视频脑电图（Video-EEG）是一种同步记录脑电图（EEG）和患者视频影像的监测技术，主要用于癫痫的诊断、分类和术前评估。
2025-03-24 10:26:07
视频脑电图（Video-EEG）是一种同步记录脑电图（EEG）和患者视频影像的监测技术，主要用于癫痫的诊断、分类和术前评估。
2025-03-24 10:23:48
便携式动态脑电图（AEEG）和常规脑电图（Routine EEG）各有其优势和适用场景。AEEG适合长时间监测和捕捉偶发性事件，而Routine EEG适合快速筛查和急性期诊断。
2025-03-24 10:16:03
数字化脑电图仪通过高精度信号采集、放大、滤波和数字化处理，实现了对脑电活动的高效记录和分析。其优势在于高精度、便携性和强大的数据处理能力，广泛应用于临床、科研和脑机接口等领域。
2025-03-24 10:13:13
脑电图（EEG）受生理、病理、心理、环境、技术等多方面因素影响。在记录和分析EEG时，需综合考虑这些因素，以确保结果的准确性和可靠性。
2025-03-24 10:08:14
脑电图（EEG）的基本特征包括频率、振幅、波形、空间分布、时间特性、同步性和反应性，这些特征共同反映了大脑的功能状态。
2025-03-24 10:02:53
