EEG信号基础解析
脑电信号的分析和识别方法
脑电信号的分析和识别方法一、前言脑电信号（Electroencephalogram, EEG）是一种测量记录脑活动的重要信号，它反映了人类大脑的电生理活动情况、特征及其变化，对于研究大脑及其相关机能、分析脑疾病、探索人脑的智能特性等方面具有重要意义。
脑电信号具有具有复杂性、时变性、噪声干扰等特点。
因此，如何从复杂的脑电信号数据中提取有价值的信息，一直是脑科学、神经科学等领域中的难题之一。
本文将从脑电信号分析和识别方法的角度出发，探讨一些相关问题。
二、脑电信号的信号处理方法在脑电信号信号处理过程中，常涉及到一些基本的方法，下面列举几种常见的方法：1.时间和频率分析时间和频率分析是分析复杂信号（如脑电信号）的有效方法。
它将时间域和频率域这两个相互独立的分析方法相结合，以获得信号的时域特征和频域特征。
常见的时间和频率分析方法有时域上的平均与滤波、时频分析、小波变换等。
2.独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）ICA是一种常用的信号处理方法，它能将混合信号分离为互相独立的成分。
在脑电信号的处理中，ICA可以用于分离脑电信号中相互独立的生理信号、噪声信号等，以提高信号的质量和可靠性。
3.空间滤波空间滤波是一种基于矩阵计算的方法，用于脑电信号数据的频域滤波。
它可以用于消除EEG信号中的噪声干扰、改善信噪比、增强目标信号等。
三、基于机器学习的脑电信号分析方法近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的脑电信号分析方法得到了迅速发展。
利用机器学习技术，可以从复杂的脑电信号中提取出有价值的信息，并用于脑功能研究、脑疾病的诊断与治疗等方面。
机器学习可分为监督学习、非监督学习和半监督学习等多种类型。
在脑电信号的分析中，常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
以脑电信号的分类为例，采用机器学习的流程通常如下：1.数据预处理数据预处理是机器学习的前置任务。
eeg技术的原理及应用
EEG技术的原理及应用1. 简介脑电图(EEG)技术是一种记录和分析人脑电活动的方法。
本文将介绍EEG技术的原理和应用。
2. 原理2.1 脑电信号的生成•脑电信号是大脑神经元活动产生的电位变化。
当神经元兴奋时，会通过神经纤维将电信号传递给其他神经元。
这种传递产生的电位变化可以通过放置在头皮上的电极捕捉。
2.2 EEG的测量•EEG测量是通过在头皮上放置多个电极来记录脑电信号。
这些电极将电位变化转化为模拟电信号，并通过放大器进行放大。
通常，电极会按照国际10-20系统放置在头皮的特定位置。
2.3 信号处理•通过放大器放大的模拟电信号会经过一系列的信号处理步骤，包括滤波、数字化和降噪处理。
滤波可以去除噪音和不需要的频率成分，数字化将模拟信号转化为数字信号，降噪处理可以提取出脑电信号中的主要成分。
2.4 数据分析•在脑电信号经过处理后，可以进行各种数据分析。
常见的方法包括时域分析、频域分析和时频域分析。
这些分析方法可以用于研究脑电信号的特征，检测异常活动以及对大脑功能进行定量分析。
3. 应用3.1 临床诊断•EEG技术在临床医学中广泛应用于诊断和监测脑部相关疾病。
例如，癫痫发作会产生特定的脑电模式，医生可以通过分析脑电图来诊断和监测癫痫病人。
此外，脑电图还可以用于检测睡眠障碍、脑卒中和其他神经系统疾病。
3.2 大脑科学研究•EEG技术在大脑科学研究中发挥着重要作用。
研究人员可以使用脑电图来研究大脑活动、认知功能和情绪调节。
通过比较正常人群和特定病人群体的脑电图，可以揭示大脑活动的差异和异常。
3.3 脑机接口技术•脑机接口(BCI)技术是一种通过解读脑电图来实现与计算机或其他设备之间的交互的技术。
BCI技术可以帮助瘫痪患者恢复运动和沟通能力。
研究人员通过分析脑电图中的特定活动模式来识别患者的意图并实现相应的操作。
3.4 心理和认知研究•EEG技术在心理学和认知研究中也被广泛使用。
研究人员可以通过分析脑电图来研究注意力、记忆、学习和情绪等认知过程。
eeg预处理原理
EEG（Electroencephalography，脑电图）是指在头皮上采集到的脑电信号。
在进行EEG信号分析之前，需要对原始EEG信号进行预处理。
EEG预处理是一个非常重要的步骤，它可以去除噪声、伪迹和其他干扰，并提高信号的质量，以便后续对EEG信号进行分析和解释。
本文将介绍EEG预处理的原理。
1. 信号滤波EEG信号包含多种频率成分，通常包括直流分量、低频分量、高频分量和干扰成分（如60 Hz的电源干扰）。
为了去除这些成分，需要进行信号滤波。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
低通滤波可以去除高频噪声，高通滤波可以去除低频噪声，而带通滤波可以提取特定频率范围内的信号。
2. 去除伪迹在EEG信号采集过程中，可能会出现眼动伪迹和肌电伪迹等干扰。
眼动伪迹是由于眼睛运动产生的电信号，而肌电伪迹则是由于头皮上的肌肉运动产生的电信号。
这些伪迹与脑电信号相混合，会影响EEG信号的分析结果。
因此，在进行EEG预处理时，需要尽可能去除这些伪迹。
常用的去除眼动伪迹的方法有ICA（独立成分分析）和卡尔曼滤波。
ICA是一种信号分离方法，可以将混合的EEG信号分离成不同的成分。
卡尔曼滤波则是一种递归滤波器，可以根据已知的状态和测量值来估计未知的状态值，并去除噪声。
对于去除肌电伪迹，通常采用高通滤波的方法。
3. 睡眠分期睡眠分期是指将睡眠过程中的EEG信号分为多个阶段，以便对睡眠过程进行分析。
根据国际睡眠学会的标准，通常将睡眠分为清醒、浅睡眠、深睡眠和快速眼动期（REM）四个阶段。
睡眠分期通常使用机器学习算法进行分类。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络和决策树等。
这些算法可以对EEG 信号的频谱特征、时域特征和时频特征进行分类，以确定睡眠阶段。
4. 特征提取EEG信号是一组时间序列数据，其中包含大量信息。
在进行EEG 信号分析时，需要提取EEG信号中的有效信息。
常用的特征提取方法包括时域特征提取、频域特征提取和时频特征提取。
第一讲EEG信号基础解析
信号通路电气隔离的方式
❖ 变压器隔离 ❖ 电容隔离 ❖ 光电隔离
信号调制 （500kHz）
隔离器件
❖ 事件相关电位（ERP）的定义：当外加一种特定的 刺激，作用于感觉系统或脑的某一部位，在给予刺 激或撤消刺激时，或/和当某种心理因素出现时在脑 区所产生的电位变化。
❖ 特性：
被自发脑电淹没，约2微伏 ~ 10微伏。 两个恒定：潜伏期、波形。
EEG对ERP的淹没与叠 加基本原理
事件相关电位（ERP）的研究应用
电极引线中也会感应工频干扰
假定： 引线1中的电流是id1， 引线2中的电流是id2，
接地回路的电流=id1+ id2
因Z1和Z2的不一致而转 变为差模电位： V+ –V- = id2 Z2 – id1 Z1 = id (Z2 –Z1)
❖ 降低电极阻抗Z2 和Z1 ❖ 降低id，将各引线屏蔽接地。
屏蔽线驱动
髓脑
延髓
基本生命中枢，感觉核，网
myelencephalo medulla oblongata
状激活系统
n
原始神经管 神经管
脊髓 spinal cord
低位中枢，基本反射活动
神经嵴
外周神经节
神经通路或换元
1．脑的表面结构
2．大脑皮层功能分区
脑电的产生与测量
❖ 在大脑活动时，大脑外层皮质细胞所产生 的生物电将随时间和空间出现变化
Instrumentation Amplifier AD620
❖ EASY TO USE ❖ Gain Set with One
External Resistor (Gain Range 1 to 1000) ❖ Wide Power Supply Range (±2.3 V to ±18 V) ❖ Higher Performance than Three Op Amp IA Designs ❖ Low Power, 1.3 mA max Supply Current
神经科学研究中的脑电波与信号解析
神经科学研究中的脑电波与信号解析在神经科学领域，脑电波是研究大脑活动的一种非常重要的方法，它可以测量大脑潜在的电活动，帮助我们研究大脑的结构和功能。
与其他神经影像技术相比，脑电波具有高时间分辨率的优势，可以捕捉到毫秒级别的活动变化，因此被广泛应用于神经心理学、心理学等不同研究领域。
脑电波由神经元的电活动引起，从而形成微弱的电信号，可以通过在头皮上放置电极来测量。
测量的脑电波可以分为不同的频率带，从而描述不同的神经环路和脑功能。
例如，δ波、θ波、α波、β波和γ波分别代表不同频率的脑电波，每种波的频率范围和特征在不同情况下都有所不同。
定量测量脑电波的研究方法通常被称为脑电图（EEG）。
EEG 可以反映大脑的状态，包括放松和集中、睡眠阶段和清醒状态、认知负荷和神经调整等。
这些信息可以用于改善神经学和神经心理学诊断和治疗、心理学和人机交互等领域。
然而，分析脑电信号并非易事。
相同的脑电波在不同的人中可能表现出不同的性质，这些差异可能受到多种因素的影响，如年龄、性别、健康状况、环境刺激等。
因此，为了更好地理解脑电波的生理和认知意义，必须对其进行细致的分析和解析。
脑电波信号处理通常可以分为三个阶段：预处理、特征提取和分类。
预处理步骤包括信号滤波、噪声去除、分段和修剪等步骤。
特征提取是从已处理的信号中抽取重要特征，如频率、幅值、相位，从而描述不同的信号特性。
分类对于分类和识别是必不可少的步骤，目的是将信号分为不同的类别，如清醒状态和催眠状态，或属性识别，如数学计算和语音处理等。
脑电波在神经科学和医学中的应用是非常广泛的。
例如，脑电波可以用于诊断癫痫和其他神经疾病，帮助研究大脑对音乐、语言和暴力等感知和反应，还可以应用于基于脑机接口的神经反馈和运动控制等。
总之，脑电波作为一种非常有用的技术，是大脑活动的一个非常具体的探测手段。
脑电波的分析和解释是神经科学研究的重要组成部分，可以帮助我们更好地理解大脑的结构和功能。
EEG信号处理与分析方法的研究
EEG信号处理与分析方法的研究随着现代科技的不断发展，神经科学领域的探索也日益深入。
在神经科学中，EEG信号处理技术的研究日益成为一项重要的课题。
本文旨在介绍EEG信号处理分析的一些方法，包括基础的信号预处理、特征提取以及分类等方面。
一、EEG的概念及其应用EEG，即脑电图，是一种通过电极测量人脑不同区域电活动的技术。
EEG记录的是人脑皮层发放神经冲动的电位变化，是无创、高时空分辨率的神经记录技术之一。
EEG的应用广泛，并在医学和神经科学中具有重要的地位。
EEG技术能够用于诊断神经病理状态、研究意识状态和认知过程以及探究疾病的机制等方面的研究。
二、EEG信号处理的基本流程1.信号获取EEG信号是由在头皮上放置的多个电极记录获得的，这些电极将头皮上脑活动的电位变化转化为数字信号，在计算机上进行记录和处理。
EEG信号的采集受到诸多因素的影响，如电极间的距离和放置位置、噪声等。
2.信号预处理EEG信号预处理是指去除信号中的噪声和伪迹，使得后续的分析更加准确。
常用的预处理方法包括滤波、伪迹去除、信号重构等。
3.特征提取特征提取是从原始的EEG信号中提取有用的特征以用于后续分析的过程。
特征提取技术有很多，可以基于时域、频域、时频域等。
时域特征包括平均能量、均值、方差、互相关等；频域特征主要包括功率谱密度、幅值和相位等；时频域分析主要采用小波变换等。
4.分类分类是指将特征分类到不同的组别或类别中的过程，可以用于识别特定的认知状态或疾病状态等。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
三、EEG信号处理技术的应用1.脑机接口技术脑机接口（Brain-machine interface，BMI）是将人脑活动转化为外部设备操作的技术，主要应用于残疾人辅助，人体活动状况的监测等方面。
通过使用EEG信号处理技术，从EEG信号中提取对应的意图，如运动意图、某种行为意图等，并将信息传递到外部设备上，实现对设备的控制。
EEG基本知识及判读(进修)
Sleep spindles V waves and K complexes
Stages 1-4 of NREM can disinguished 14 and 6 HZ PBM
asleep
老年人正常EEG（＞60岁）
清 醒 (α节律)
频率减慢
－大多数健康老年人α频率保持在9.5～10Hz －根据综合研究，在60岁以后，后部主要频率衰减平均0.08/年 －10例精神正常的百岁老人的EEG资料显示α 频率在8～9cps之间 （Hubbard et al, 1976）
认识
诊断异常脑电图，主要不是根据它缺少正常脑电图的 成份或类型，而应根据它是否含有不正常的脑电活动 或类型。一份脑电图，如果含有异常的电活动，不管 它含有多少正常的成份，都应认定它为异常。
在大多数异常脑电图中，异常类型不完全代替正常电 活动，它们可能间歇地或仅于某个或某些区域出现， 或添加在正常背景之上。
睡眠深度减少，Ⅲ、Ⅳ期睡眠比例减少，而睡眠 期中的醒觉时间随年龄增加。REM睡眠减少， 70－80岁REM睡眠减少到总睡眠时间的20％以 下。
正常脑电图 <小结>
EEG的成熟发展过程
从不同年龄组EEG的改变（EEG的成熟发育到衰退）显 示了脑功能经历了不成熟→成熟→衰退的过程
在生物成熟的上升（发展）阶段，是生理的自然的过程， 而老化尽管完全无病理改变的可能性不能除外，但主要 是由病理决定的。随年龄的增加，脑萎缩，脑室扩大。N. 元数目选择性改变。不同脑区改变不同（额颞明显）
颞区间歇性慢波
－非节律的中至高波幅θ或δ以单个或短程出现（3～8cps），其 内可能含一过性尖波
－背景活动正常
－75~90％出现在左前、中颞 －出现在正常老年人，CVD及变性病
eeg的原理
eeg的原理脑电图（EEG）是一种测量脑电活动信号的精密仪器，它通过检测脑活动时大脑产生的微弱电信号，来评估、诊断和治疗不同病症的神经疾病。
它在重大的神经系统疾病的诊断和治疗中发挥着非常重要的作用。
此外，EEG还在实验室研究、监护仪器和脑机接口技术中发挥着重要作用。
EEG的原理基于人的大脑中生物学的电磁学特性。
每个身体细胞都有电位差，这就是膜电位差。
当这种膜电位差受到外部刺激时，其大小会发生改变，从而产生一些电流和电场。
当大脑受到这些外部刺激时，它也会产生一种特殊的脑部电磁波，这种波就是EEG中所检测到的信号。
EEG检测的信号包括不同的频率，低频波在4毫米以下，高频波在80毫米以上。
低频波一般是α波，α波的强度在日常状态下很低，由大脑皮层的窗口组织发出；而高频波是β波，来自大脑皮层的递质发出。
这些信号的大小及其各自的大小可以用EEG仪器来测量，这些信号会反映出大脑的活动状态以及脑部的控制水平。
在脑电图检测中，通常会用一到多个电极放置在头皮上，它们可以检测到大脑发出的特定频率的信号。
这些检测电极是悬浮在皮肤上的电极，电极和头皮的空气隔离，电极之间的距离可以非常精确地进行测量。
在测量的过程中，它们不仅可以检测到正常的脑部信号，也可以检测到间歇性的异常信号，这些信号会随着脑部活动的改变而改变。
EEG检测的数据可以用同步EEG（Synchronized EEG）模式或异步EEG（Asynchronous EEG）模式来采集。
在实验中，同步EEG通常是比较常用的方法。
在这种模式下，电极将在规定的时间内或在一段短时间内采集数据，以便更好地了解脑部活动的情况。
在EEG检测的过程中，用户可以通过观察电位图表和曲线，以及由EEG仪器产生的报告，对脑部的活动情况有一个更加清晰的了解。
EEG报告的结果可以用来诊断大脑的一些问题，比如艾滋病病毒，脑部癌症，脑部疼痛，谵妄和失眠等。
EEG检测的结果不仅可以用来诊断病症，还可以帮助患者改善脑部功能，比如提高记忆力，增强认知能力，降低压力等。
EEG基本知识培训医学课件
Theta波 4－7
100－150 顶叶和颞叶 睡眠
Delta 波 0.5－3 20－200 额和颞叶 深睡
人在入睡过程中脑电图变化
兴奋 放松 昏昏欲睡 睡着
深睡
脑电波形成的机制
• 大量皮层N元(特别是锥体C)同步发生的突触后电 位总合引起皮层表面的电位变化；
• 同步化(α波节律): 因丘脑非特异投射活动； • 去同步化(α波 快波): 皮层兴奋加强。
感觉系统的某一部位，在给予刺激或撤消 刺激时，在脑区引起的电位变化。因此 ERP又称事件相关脑电压。
EEG与听觉ERP关系示意图
脑功能监护的优势
• 最早期的脑功能监护仪（CFM）特点 • 常见脑功能评价方法对比 • 通过监测脑皮层电活动来监护脑功能变化的优势 • 既往制约临床开展脑功能监测的因素 • 趋势图特点
• 当大脑皮层神经元的活动步调不一致时，出现高 频低幅快波，称为去同步化。如: α波阻断后出 现的β波，就是一种去同步化波。
事件相关电压（ERP）
• ERP定义:
• • 广义: 凡是外加一种特定的刺激作用于机
体，在给予刺激或撤消刺激时，在神经系 统任何部位引起的电位变化 。
• • 狭义: 凡是外加一种特定的刺激，作用于
最早期的脑功能监护仪（CFM）特点
• 早期的只有aEEG（幅度整合趋势图）一种趋势图 监护，且无原始的脑电图。无法鉴别脑功能变化 是疾病导致还是干扰所为。
• 早期的脑功能监护通道数少，不能满足全脑的监 护。现有监护高达16或32通道同时可记录或显示 其它生理参数，如: 心电、呼吸、血氧饱和度等 等。
• 皮层诱发电位(evoked cortical potential): 感 觉传入系统受刺激时,在皮层上某局限区域引出的 电位变化，与特异感觉投射系统活动有关。
脑电信号处理中的信号分析与建模
脑电信号处理中的信号分析与建模脑电（Electroencephalogram，EEG）是一种非侵入性、无创的神经电信号数据，能够反映人脑的生理和认知状态。
EEG信号的处理和分析，对于理解和研究人脑的功能与机理，以及应用于人机交互、医疗诊断等方面，具有重要的意义。
本文将介绍脑电信号处理中的信号分析与建模。
1. 信号的预处理EEG信号受到肌电噪声、眼电噪声等众多干扰，需要通过信号预处理对其进行降噪、去眼电、去肌电、去基线漂移等步骤，以提高信号的质量。
其中，去眼电和去肌电是EEG信号处理的重点。
去眼电的常用方法有经典的“广义绝经归一化（generalized least squares）”技术、白噪声源眼动去除算法、独立成分分析（independent component analysis，ICA）等；去肌电的方法包括了移动平均法，平均减法，小波变换等。
预处理结束后，就可以进行下一步的信号分析。
2. 信号分析EEG信号包含了丰富的信息和特征，不同的EEG特征反映了不同的脑功能和认知过程。
常见的EEG信号分析方法包括时域分析、频域分析、小波分析、时频分析等，这些方法都可以用来从不同角度分析EEG信号，并提取出重要的信号特征。
时域分析：包括脑电波幅度、波形、相位等时间域特征的计算和分析，可以用于检查EEG信号的时间性质；频域分析：通过对EEG信号进行傅里叶变换，把信号从时域转为频域，可以得到频域特征，如频谱分布、频带功率等，进而分析脑电信号的频谱结构；小波分析：小波分析是一种时频分析方法，可以分析EEG信号的瞬时频率，刻画信号的时变特征，并检测出突发事件等。
3. 信号建模信号建模是指对EEG信号的建模过程，通过对脑电信号进行数学模型的描述，可以更好地理解并预测脑电信号的特征和规律。
建模可以分为线性和非线性两种。
线性建模：线性建模方法适用于EEG信号的时间域和频域建模，如自回归模型（auto-regressive model）等。
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用途：特异性反应可在功能上判断病变部位、病变程度。非 特异性反应可显示心理活动过程的部分阶段，了解心理疾患 动因。
上肢体感诱发电位示意
N9：臂丛电位 N13：颈髓后 角 P15:内侧丘系 /背侧丘脑 N20:体感皮层 I区原发反应 N9-N13:脊神 经后根传导 N13-N20:中枢 传导时间 P15-N20:丘脑 顶叶束传导时 间 P25-P45：继 发反应
θ波：频率为4-7Hz，振幅约为10-50μV，在困倦时， 中枢神经系统处于抑制状态时所记录的波形。
α波：频率8-13Hz，振幅20-100μV，可在头的枕部 检测到，它是节律性脑电波中最明显的波。
β波：β波频率约为13—30Hz，振幅约为5-20μV,是 一种快波，β波的出现一般意味着大脑比较兴奋。
② 继发性特异性反应：指从一级感觉区附近的皮层区记录 到的诱发电位，出现于原发性特异性反应之后的继发波 形。这些反应经多次反复刺激后，很快产生习惯化。
非特异性反应
为广泛的皮层区对刺激的反应，不论其感觉刺激的形式 如何，都可获得同样的反应，它们广泛分布于额及颞区， 受意识影响。临床上用于神经心理学检测。
用置于头皮表面的电极探测各点的电势差 随时间的变化（EEG）。
头皮电极测量的电势差变化是大量脑细胞 叠加的结果。
极脑电记录
活动位置
+ _
+
vo
_
参考位置
双极脑电记录
记录两个活动位置电位的差
+
_
+
vo
_
电极的安放：10-20导联系统
更多的导联系统
如何放置电极
皮下针电极：医院用于诱发电位等的检测 表面湿电极：带电极帽，电极灌注导电膏 表面干电极：带电极帽
自发脑电的时域与频域波形
normal signal
0 – 1000 Hz
theta band
4 – 8 Hz
alpha band
8 – 12 Hz
beta band
13 – 30 Hz
gamma band
30 – 100 Hz
诱发电位
定义：分别采用脉冲电流、闪光或变化的图象、连 续声音作为刺激源诱发的神经动作电位或突触后电 位。
大脑的结构
人的大脑(Brain)包括左、右两个半球及连接两个半 球的部分。
大脑半球被覆灰质，称大脑皮质，其深部为白质， 或称为髓质。大脑两半球间由巨束纤维（胼胝体， corpus callosum）相连。
脑主要包括大脑、间脑、小脑、中脑、脑桥及延髓 等六个部分。
原始分区 再分区
主要部位
功能
前脑
端脑
嗅脑 rhinencephalon
嗅觉中枢
forebrain （大脑）
基底神经节 basal ganglia 运动控制
rtex 高级功能
间脑
丘脑
感觉传入冲动传向大脑皮质
diencephalon thalamus
的中继站，粗浅感觉分析
下丘脑 hypothalamus
髓脑
延髓
基本生命中枢，感觉核，网
myelencephalo medulla oblongata
状激活系统
n
原始神经管 神经管
脊髓 spinal cord
低位中枢，基本反射活动
神经嵴
外周神经节
神经通路或换元
1．脑的表面结构
2．大脑皮层功能分区
脑电的产生与测量
在大脑活动时，大脑外层皮质细胞所产生 的生物电将随时间和空间出现变化
第一讲 EEG信号基础
主讲人：谢宏 信息工程学院
大脑的外部环境
人的大脑位于颅腔内，大脑分为左右两 半球
脑组织外的颅骨、脑膜、血管、脑脊液 和血-脑屏障等构成了脑的物理、化学 环境
正是这些理化环境的相对稳定才保证了 脑的正常生理功能
1．脑膜(meninges)：硬膜(或称韧膜)、蛛网膜和软膜 3层组成。
2．脑脊液 脑脊液是一种比重低而清晰的液体，含有较多的
电解质(氯化纳、氯化钾、氯化钙等)，及少量的蛋白 质和葡萄糖。
3．脑屏障 血—脑屏障(blood brain barrier) 血—脑脊液屏障(blood cerebrospinal fluid barrier) 脑脊液—脑屏障 (brain cerebrospinal fluid barrier)
strobe light flashes, elicits evoked potential +EEG:
vo:
=
“single trial”
+
_
+
vo
_
EP
+ EEG
诱发电位记录原理
皮层诱发电位的反应
特异性反应：
① 原发性特异反应：指刺激特定感受器后，从皮层一级感 觉接受区记录到的诱发电位。潜伏期和波幅除受刺激的 物理参数的影响外，很少受意识影响。波形多保持一致， 没有习惯化(多次重复刺激后反应强度减弱) 。
诱发电位特征
有一定潜伏期，潜伏期长短取决于刺激部位与记录部位的 距离、神经冲动传导速度、传导通路中神经元突触的数目 等。
由于感觉特异性投射系统有特定的传入通路和皮层代表区， 不同种类的诱发电位有特定的局限性和空间分布。
不同种类的诱发电位有一定的反应形式，并具有可重复性。
诱发电位记录示意图
脑电波的分类
自发脑电：人的大脑皮层有自发的电活动， 其电位随时间发生变化，用电极将这种电位 波形提取出来并加以记录就可以得到脑电图。
诱发脑电：如果给机体以某种刺激后经过一 定的潜伏期，在脑的特定区域出现的电位反 应，其特点是诱发电位与刺激信号之间有严 格的时间关系。
自发脑电波形
δ波：频率为1-3.5Hz，振幅为20-200μV，在睡眠、 深度麻醉、缺氧或大脑有器质性病变时出现。
调节内脏活动
神 经 垂 体 posterior 神经内分泌功能
pituitary
松果体 pineal body
内分泌腺，褪黑素
中脑 midbrain 中脑
中脑
视觉中枢，网状激活系统， 内脏调节
菱脑
后脑（小脑） 小脑
调节躯体运动、随意运动
hindbrain
cerebellum 脑桥 pons
网状激活系统，内脏控制
常用的诱发电位
视觉诱发电位(pattern reversal visual evoked potential，
PR-VEP),
脑干听觉诱发电位(brain stem auditory evoked potential，
BAEP)
体感诱发电位(somatosensory evoked potential，SEP)。