脑电图简述分析
小儿脑电图分析
小儿脑电图分析
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小儿EEG描记方法及要求
患儿检验前应洗头，防止空腹
检验前防止服用中枢神经系统兴奋剂或镇静 剂，以降低药品对脑电活动影响
癫痫患儿已服用抗癫痫药品者检验前无须停 药，以预防发生癫痫严重发作
发作间期特点为高峰节律紊乱 背景活动为连续弥漫性不规则高波幅慢
波，夹杂大量多灶性棘涉及尖波，部位 不固定，左右可不一样时，枕区棘波最 多见。
小儿脑电图分析
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高峰节律紊乱
小儿脑电图分析
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婴儿早期癫痫性脑病（大田原综合征） 和早期肌阵挛性脑病
这两种综合征 EEG均以暴发-抑制为特征， 前者发作形式为重复成串强直性痉挛， 后者主要表现散发游走片段性肌阵挛、 全身性肌阵挛及部分运动性发作。
小儿脑电图分析
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各种棘波出现方式
小儿脑电图分析
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棘节 律
小儿脑电图分析
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尖波
时限为70-200ms，波形于棘波相同。 尖波意义于棘波相同，但起源部位可能
距离统计部位较远或更为广泛，故定位 意义不及棘波。 在判断尖波时应注意于生理性尖波区分。
小儿脑电图分析
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睡眠 睡眠周期正常。
诱发试验 过分换气可有提前反应或延缓反应等非特
异性改变，但无显著不对称，无限局性或广泛性病理 性波。
阵发性活动 出现一些无必定临床意义阵发性 活动包挂14HZ和6HZ正相棘波、小棘尖波、 极度睡眠纺锤、中线θ节律等。
小儿脑电图分析
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界限性小儿脑电图
基本脑波频率轻度落后于对应年纪正常 范围。
脑电图分析报告
脑电图分析报告1. 引言脑电图（Electroencephalogram, EEG）是一种记录脑电活动的非侵入性方法，通过测量头皮上的电位变化，可以反映大脑皮层神经元的电活动。
脑电图可以用来诊断脑部疾病、评估脑功能、研究睡眠和意识等。
本报告旨在对一位患者的脑电图数据进行分析，以了解其脑电活动情况。
2. 数据来源本次分析使用的脑电图数据来自一名35岁男性，该患者在一家医院进行了脑电图检查。
检查过程中，患者被要求静坐休息，并戴上脑电图采集设备，记录了一段时间内的脑电活动。
3. 数据处理在进行脑电图分析之前，首先需要对原始数据进行预处理。
预处理包括去除噪音、滤波处理和数据标准化等步骤。
在本次分析中，我们使用了常见的预处理算法对数据进行处理，以确保分析结果的准确性和可靠性。
4. 频谱分析频谱分析是脑电图分析的重要方法之一，通过将时域信号转换为频域信号，可以了解不同频率段上的脑电活动强度。
常用的频谱分析方法包括傅里叶变换和小波变换等。
4.1 频谱图下图展示了患者脑电图数据的频谱图。
横坐标表示频率，纵坐标表示功率谱密度。
从图中可以看出在不同频率段上，脑电活动的强度存在明显差异。
4.2 常见频段在脑电图分析中，常用的频段包括δ波（0.5-4Hz）、θ波（4-8Hz）、α波（8-13Hz）、β波（13-30Hz）和γ波（30-100Hz）等。
这些频段的变化可以反映不同的脑功能状态。
5. 时域分析时域分析是对脑电图数据在时间上的变化进行分析，常用的时域分析方法包括均值、方差、斜度等。
5.1 平均值脑电图数据的平均值可以反映整体脑电活动的强度水平。
通过计算患者脑电图数据的平均值，我们可以了解他的脑电活动整体水平是高还是低。
5.2 方差脑电图数据的方差可以反映脑电活动的稳定性。
方差越大，脑电活动越不稳定。
通过计算患者脑电图数据的方差，我们可以了解他的脑电活动的稳定性水平。
5.3 斜度脑电图数据的斜度可以反映脑电活动的趋势。
脑电图分析要素
脑电图分析要素EEG的分析主要从：频率、波幅、波形、时相和位相关系、异常波出现的方式、分布的广度及对各种刺激的反应性等方面进行。
频率(frequency)：频率是指某种波在一秒钟内重复的次数，通常用波/秒（c/sec、CPS）或者Hz表示。
对散在的慢波可测定其波长，以其所占的时间来表示。
脑电波的波率分为4个频率带：δ频率带：3.5/sec以下(通常0. 5~3.5/sec))，10-20μν,出现于额区，不以纺锤样出现，不得多于8-10%，其他各区少于5%。
θ频率带：4~7.5/sec，20-40μν，不超过50μν，双侧对称，颞区多见，不以纺锤样出现。
α频率带：8~13/sec，50-100μν，大脑各区均有α活动和节律，枕区最高，颞区最低。
β频率带：13/sec以上（通常14~40/sec），20-50μν，主要见于中央区和及其前部，以额区和颞区最明显。
波幅(amplitude)：波幅代表一个波的高度，用微伏（µV）来表示。
通过测定一个波从波峰作一垂线至基线的距离，并与在相同增益和滤波条件下所记录的标准信号高度比较来确定的。
在临床EEG，以低、中、高波幅来描述。
一般认为25µV以下是低波幅，25-75µV为中波幅，75µV以上为高波幅。
波形(waveform)：根据脑波沿基线偏转的次数和时相分为：单相波(monophasic wave)：脑波自基线向上方或下方的一次偏转。
双相波(diphasic wave) ：脑波沿基线上下方各有一次偏转，形成正－负或负－正双相波。
三相波(triphasic waves) 脑波沿基线上下有三次偏转，形成负－正－负三相波。
根据脑波形态不同划分为：正弦样波：波峰圆钝，类似正弦形。
弓形波：波形上下方一方圆钝而另一方尖锐，形成梳状。
棘波(spike waves)：形似棘状，所占时间小于70 ms。
尖波(sharp waves)：尖波呈尖峰样，时间70-200ms之间。
脑电图信号分析理论解析与三大特征浅显介绍
脑电图信号分析理论解析与三大特征浅显介绍脑电图信号是一种反映大脑活动的电生理信号，是神经元通过离子流动产生的微弱电流在头皮上被探测到的结果。
通过对脑电图信号的分析和解读，可以了解大脑的功能状态、疾病诊断和脑机接口等方面的应用。
本文将对脑电图信号的分析理论进行解析，并简要介绍其三个重要特征。
首先，脑电图的频率特征是对脑电信号进行分析的重要方面之一。
脑电信号的频率可以分为多个频带，包括δ波（0.5-4Hz）、θ波（4-8Hz）、α波（8-13Hz）、β波（13-30Hz）以及γ波（30-100Hz）。
不同频带代表着不同的脑电活动状态。
例如，α波往往与放松、休息、闭眼等状态相关，而β波则与注意力、思考和认知等高级活动状态相关。
通过对脑电图信号频率特征的分析，可以帮助医生做出脑功能状态的评估，进而指导临床操作和治疗。
其次，脑电图信号的时域特征也是脑电图分析中的关键指标。
时域特征是指脑电信号在时间上的变化特征，如振幅、幅值谱密度、方差等。
通过分析脑电图信号的时域特征，可以了解脑电信号的基本特性，如脑电信号的波形形态、振幅的变化，并可以评估脑电信号的稳定性和可靠性。
此外，时域特征还可以用于疾病的诊断与区分。
例如，癫痫发作时，脑电信号的频率快速增加、振幅剧烈变化，在时域特征上表现为尖波、棘波等异常波形。
通过对脑电图信号时域特征的分析，可以帮助医生进行疾病的早期诊断和治疗。
最后，脑电图信号的相干性特征被认为是脑电图分析的重要参数之一。
相干性是描述脑电信号之间相关关系的指标，反映了不同脑区之间的功能连接程度。
脑电信号的相干性可以通过几何平均相干函数、相位同步指数等方式进行计算。
通过分析脑电图信号的相干性特征，可以揭示脑网络的功能性连接，研究大脑信息传递、协调和整合等方面的机制。
此外，相干性还可以用于评估脑损伤和失调情况。
例如，在脑卒中患者中，脑电信号的相干性特征往往呈现出异常的变化，反映了脑功能受损的程度。
通过对脑电图信号相干性特征的分析，可以为临床医生提供大脑功能状态的评估和治疗指导。
脑电了解大脑电活动的记录和分析方法
脑电了解大脑电活动的记录和分析方法脑电图（electroencephalogram，简称EEG）是一种用于记录和分析大脑电活动的非侵入性方法。
通过测量头皮上的电位变化，脑电图提供了关于大脑功能和异常状态的重要信息。
本文将介绍脑电图的记录和分析方法，以及其在临床和科研领域的应用。
一、脑电图记录方法1. 装置选择：脑电图记录通常使用电极帽，由多个金属电极组成。
电极的布局和数量根据需求而定。
常见的布局包括国际10-20系统和国际10-10系统。
电极帽能够准确、快速地测量来自大脑的电位变化。
2. 信号获取：在记录脑电图之前，首先需要准备好头皮。
通常使用脱脂酒精擦拭头皮以去除油脂，使电极与皮肤接触良好。
然后将电极帽正确安装在头部，确保电极与皮肤紧密贴合。
接下来，将电极与放大器连接，放大器会放大电位信号以便能够进行记录和分析。
3. 数据记录：随着电位信号的记录，数据将被传输到计算机或其他数据存储设备上。
记录的持续时间可以根据实验或临床需求进行调整，通常为几分钟到几小时不等。
二、脑电图分析方法1. 时域分析：时域分析是对脑电图信号在时间轴上进行分析。
通过计算信号的幅值、频率和时域特征，如峰值时间和波谷时间，可以获取关于大脑活动的信息。
常用的时域分析方法包括均方根、峰值检测和相关分析等。
2. 频域分析：频域分析是对脑电图信号在频率域上进行分析。
将时域信号转换为频域信号，可以获得不同频率成分的功率谱。
频域分析可以揭示大脑在不同频率带的活动情况，如阿尔法波、贝塔波和theta波等。
常用的频域分析方法包括傅里叶变换、小波变换和功率谱密度等。
3. 空间域分析：空间域分析是对脑电图信号在空间上进行分析。
通过检测不同电极之间的相互作用，可以研究大脑的空间分布和连接。
研究者可以使用独立成分分析、时空叠加和源定位等方法来分析空间域信息。
三、脑电图应用1. 临床应用：脑电图在临床上广泛应用于癫痫、睡眠障碍和脑损伤等疾病的诊断和治疗。
简单说说脑电图
简单说说脑电图（上篇）强调一下，本文开头讲的原理、导联组合、脑电极性以及电场等，可能会让大家觉得枯燥无味又晦涩难懂。
但这正是脑电图的理论基础，不搞懂这些，就无法真正看懂脑电图，就不能忽悠别人而只能被别人忽悠。
基本原理要说脑电图，首先得简单了解脑电图的原理。
脑电图根据电极放置于颅内或颅外，可分为头皮电极脑电图、颅内电极脑电图。
这里讲的是大家经常接触到的头皮电极脑电图。
脑电图跟心电图、肌电图一样，是利用仪器来记录电活动。
头皮电极脑电图是从头皮上将脑部的自发性电活动加以放大记录而获得的图形。
脑电信号经过放大器（因为脑电信号非常微弱，为 mv 或uv 级别，而且得经过颅骨和头皮的衰减，所以需要经过数百万倍的放大才能显示出来）、滤波器（减少干扰）最后形成我们所看到的图形。
敏感性与走纸速度先吐槽一下：本来以为敏感性与走纸速度很容易说明白，等到写的时候突然发现不知道如何说清楚，大家可结合以往的心电图知识来理解。
我们先来回顾一下心电图。
要注意的是，平时大家都知道心电图两条纵线间（1 mm）表示，那是因为走纸速度为 25 mm/s。
也就是说每过 1s 心电图纸走了 25 mm。
同样的，当标准电压 1mv = 10 mm 时，两条横线间（1 mm）表示。
脑电图也是同样的道理。
脑电图一般采用的走纸速度为（走纸速度对应的是横轴）30 mm/s，也就是说 30 mm = 1s。
而脑电图的敏感性（纵轴）单位为 uv/mm，敏感性一般采用的是 10uv/mm，也就是说 1 mm = 10uv。
一般心电图横向纵向都有格子，而且走纸速度以及敏感性都是按照固定标准来的。
反正横轴 1 小格就是，纵轴 1 小格就是。
但是脑电图一般都是没画格子的，走纸速度和敏感性会根据实际情况调整。
但是大家也别急，正规的脑电图右下角都会有个标尺（类似地图上的比例尺），标尺就是为了说明其走纸速度及敏感性。
文字太多，把大家都绕晕了。
还是看图吧。
也有的是这样表示的：无论如何，总归会通过标尺告诉你横轴多长是 1s，纵轴多长是多少uv。
脑电图信号分析及异常事件检测评估
脑电图信号分析及异常事件检测评估脑电图（Electroencephalography, EEG）是一种非侵入性的生物电技术，能够记录到人类大脑皮层活动的电信号。
脑电图信号的分析及异常事件的检测评估在神经科学、神经疾病的诊断和脑机接口等领域具有重要的应用。
脑电图信号分析是对脑电图信号进行处理和解读的过程。
它可以通过分析大脑皮层活动的频谱、相干性，提取脑电图中的事件相关电位，以及对不同频段的振幅和相位进行分析等方法，深入了解大脑的功能和结构。
这些分析方法可以帮助研究人员识别脑电图信号的特征和模式，并从中得出与认知、感知、情绪等相关的信息。
在进行异常事件的检测评估方面，脑电图信号分析可以帮助发现诸如癫痫、帕金森病、睡眠障碍等大脑异常活动的特征。
通过识别和分析这些异常事件，可以提供有价值的信息来指导临床诊断和治疗决策。
此外，在脑机接口领域，通过分析脑电图信号的异常事件，可以实现对人脑意图的检测和识别，从而实现大脑与外部设备的交互。
为了准确分析脑电图信号和检测异常事件，研究者和工程师们采取了多种方法和技术。
其中，最常用的方法之一是时域和频域分析。
时域分析通过观察信号随时间的变化，可以研究信号的形态、振幅和时间间隔等特征。
频域分析则通过将信号转换为频率域表达，研究不同频段的振幅和相位等特征。
这些方法可以帮助识别出脑电图信号中的频率分量、事件相关电位和异常事件的特征。
除了时域和频域分析，还有一些先进的技术被应用于脑电图信号的分析和异常事件的检测评估中。
例如，小波变换可以提供更为细致的时间-频率分析，能够将信号的局部特征更好地捕捉出来。
独立成分分析则可以将脑电图信号分解为相应的成分，进一步研究每个成分的特征和源。
机器学习和深度学习方法也被用于训练模型，通过学习和识别特定的脑电图模式和异常事件。
在评估脑电图信号分析和异常事件检测的准确度时，有几个关键的指标需要考虑。
首先是灵敏度和特异度，用于评估方法对正常和异常事件的检测能力。
脑电图信号的分析与应用
脑电图信号的分析与应用在现代神经科学中，脑电图（EEG）信号早已成为研究大脑活动的重要工具。
脑电图信号记录了大脑皮层神经元在不同时间、不同状态下发出的电信号，可以反映大脑在思考、感知、情绪等方面的活动。
如何对脑电图信号进行分析和应用，是神经科学领域中的重要课题之一。
本文将从几个方面介绍脑电图信号的分析和应用。
1. 脑电图信号的基本特征脑电图信号是由电极采集到头皮表面的神经元电位形成的。
由于大脑神经元的活动多种多样，因此脑电图信号具有复杂性、非线性和随机性。
然而，脑电图信号的频率特征较为稳定。
在一般情况下，脑电图信号可以被分为四种频率波段：δ波（0-4Hz）、θ波（4-8Hz）、α波（8-13Hz）和β波（13-30Hz）。
每种波段代表了大脑神经元的不同状态，如δ波表示深度睡眠，β波表示注意力集中。
因此，脑电图信号的频率特征成为了许多分析和应用的基础。
2. 脑电图信号的数据采集和预处理脑电图信号的数据采集一般使用多电极阵列。
电极阵列的选择和布局直接影响信号的质量和分析的效果。
在数据采集过程中，还需要考虑信号的采样率、滤波和去除干扰等问题。
脑电图信号一般存在许多伪迹和干扰，如肌肉运动伪迹、眼球运动伪迹和环境噪声等。
因此，对脑电图信号进行预处理是必要的。
预处理的方式包括滤波、去除伪迹和伪信号消除等步骤。
常用的滤波方式有低通滤波、高通滤波和带通滤波。
除此之外，还可以应用独立成分分析（ICA）等方法去除干扰信号和伪迹。
3. 脑电图信号的分析和特征提取脑电图信号的分析和特征提取有许多方法。
其中，频域分析是最常用的一种方法。
通过对信号进行快速傅里叶变换（FFT），可以获取信号在不同频率波段上的能量分布。
此外，时域分析也是常用的分析方法。
时域分析的目的是捕捉信号中的时域特性、包络和相位信息。
最常见的时域特征包括均方根、幅度偏移和其它幅值统计特征。
时域分析的优点在于其对信号的原始形态不敏感，能够有效地提取信息。
此外，小波分析、统计分析和模型分析也是常用的方法，在不同的应用场合中发挥着重要作用。
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脑电图简述分析
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脑电图检查法
【原理】
神经元的电位变化是中枢神经系统生理活动的基础，因而可以反映其功能变化及病理变化。
脑电图是目前最敏感的监测脑功能的指标。
通过放置于头皮的电极，通过导联选择器、放大器、记录器将微伏(u v）级的电位放大并描记于纸上。
脑电图的电位变化来自皮层大锥体细胞垂直树突的突触后电位的总和。
而脑电位的节律则由丘脑内板系统通过上行非特异性投射系统调节。
近年来，又发展了定量脑电图、深部电极脑电图、磁带记录脑电图监测、闭路电视脑电图和录像监测等技术，提高了脑电图的临床价值,扩展了脑电图的应用范围。
【方法】
一、常规脑电图
★在清洁去脂后的头皮上按国际１0—20系统放置１9个电极
(双侧前额、额、中央、顶、枕、前颞、中颞、后颞以
及额中、中央中、顶中)。
组成两种基本导联：
参考导联--记录电极和参考电极（常用耳垂)相连进入放大器,
波幅、波形失真少；
双极导联－－一对记录电极相连进入放大器，定位准确。
★至少记录20—30分钟:包括闭目安静状态、睁眼3秒钟、闪光刺激、过度换气3分钟的记录。
可以根据需要增加特殊电
极:鼻咽电极或蝶骨电极。
★分析波幅、频率、波形、位相、各种波出现方式及部位，以及各个电极间的相关性、对称性和同步性。
二、定量脑电图
利用计算机将脑电信号经快速付立叶转换（FFT）,将脑电位的时间函数转变为频率函数，以功率谱的形式表现,即各频段的能量值。
定时连续作ＦFT,绘成压缩谱阵,用于长时间监测。
在ＦFT的基础上经过内插值计算及成像技术可以绘出等电位功率分布图（BEAM），经过统计学Z检验或Ｔ检验可绘出显著性概率图（ＳＰM），与药物浓度监测结合成为药定量脑电图。
三、脑电图监测
（一）记录监测：将8道或16道脑电信号记录于随身携带的记录仪上。
可以连续记录２４小时，而后可以重复分析。
优点在于自然活动下长时间记录,但在脑电图有变化时观察不到当时病人行为或病情的变化是缺点。
（二)闭路电视脑电图和录像监测:在一个荧光屏上同时显视８道或16道脑电图和病人的录像。
优点是可以同时观察到病人的情况及脑电图的变化。
但缺点为必须住院监测。
【结果判断】
一、健康成年人(20—60岁）清醒状态下的脑电图
★以α频段（8—13Ｈz）尤其是9--10 Hzα节律占优势,约占
（国外0-95%),在枕部呈纺锤状节律出现，75%(北京５5%-90%）
波幅最高（平均5０--１00 u v）,数量最多,以下依此为顶、
中央、额、颞。
全头α频率变化不超过2Hz，两侧对应区
不超过0.５Ｈｚ，两侧波幅差可达３０%,一般优势半球波
幅较低。
★在额中央区有少量β波（1４--30 Hz)约占２0％,波幅低于25ｕv。
★额颞区有少量散在性θ波(4-－７Hz）约占10%。
★δ波(0．5--3 Ｈz）占５％以下。
注：低波幅（<25ｕｖ);中波幅(２5--５0 ｕv）;高波幅（＞5０uv）。
于声光刺激或精神活动(如心算)时α节律消失,代之以低波幅β波。
过度换气中80%的儿童和30%的成人出现高波幅慢波(θ或δ)节律,不应认为异常,更非癫痫的证据。
脑电图与年龄有密切关系。
从出生时以δ波为主,到成人频率逐渐变快为以α节律为主。
在学龄儿童波幅最高,以后逐渐降低。
睡眠中亦与清醒时完全不同。
二、异常脑电图
偏离正常范围即为异常。
(一）偏离正常范围：即与上述正常范围不同。
(二）慢波增多：可以是广泛的,也可以是一侧性的,限局性的。
(三）波幅变化:以波幅降低最有意义。
但应注意除外仪器各放大器增益不匹配、记录笔阻尼过高或过低，以及电极位置的不正确等技术问题。
如全头波幅降低至平坦或电静息的水平则愈后不良。
限局性波
幅降低即可由大脑限局性病变引起，又可由头皮、颅骨、硬膜外腔或硬膜病变引起。
（四)出现异常波:如棘波、尖波、棘（尖)慢综合波、多棘慢综合波、三相波等。
广泛性异常根据异常程度分为边缘状态、轻度异常、中度异常及重度异常。
限局性或一侧性异常一般不再分度。
★边缘状态:介于正常—轻度异常之间。
★轻度异常:1.α波频率变化>2Ｈz
2.α波频率生理反应不明显
3.α波频率波幅差＞50%
４.α波频率节律性差
5．散在的波幅较低的θ波稍多
6.个别的异常波
以上其中之一可以诊断。
★中度异常:1.α波变慢(8Ｈz增多）、频率变化大、节律性差、
双侧波幅不对称
2.中高波幅θ波呈短程节律增多
3.中高波幅快波增多
4.散在δ波增多
5．异常波增多或成节律
以上其中之一可以诊断。
★重度异常：1.基本节律消失或以8 Hz为主
２.θ节律占优势
3.δ波明显增多或占优势
4.异常波呈爆发出现或反复成节律出现
以上其中之一可以诊断。
（五）定量脑电图：在SPM如超过正常对照组正负２．5—3.5个标准差为异常。
【适应症】
一、中枢神经疾病。
二、其他系统疾病影响中枢神经系统功能者如癌性脑病、代谢性脑病以及心肺功能不全等。
三、监测脑电图用于癫痫的诊断、分型、确定发作频率及估计预后。
并可用于麻醉分期、重危病人的监护、心肺手术中监护、昏迷病人监护、新生儿及胎儿监测。
诱发电位监测用于视、听通路及脊柱、臂丛手术。
四、脑电位分布图:因其敏感性高、直观性强在定位上有其优点。
但无波形及位相的概念，对一些特殊的波形无法表示,因而对癫痫及以三相波为特点的代谢性脑病意义不大。
压缩功率谱常用于昏迷病人，重危病人及麻醉监测。
【临床意义】
脑电图检查是目前其他方法不能代替的最敏感的脑功能监测方法。
反映神经元的电位变化，因此任何疾病只要影响神经元功能的程度相同，就会产生同样的脑电图异常。
反之，一种脑电图异常可以有多种病因。
故脑电图不能作病因诊断。
一、广泛异常的临床意义：
（一）边缘状态:
1 正常人变异。
2 正常人受到环境的干扰如声、光刺激,精神紧张，精神
活动等。
３非神经系统疾病的影响如疼痛,发热,代谢率变化,内分
泌变化以及药物影响等。
4遗传因素的影响。
5 中枢神经系统疾病的早期或恢复期。
（二）轻度异常:
1临床意义同边缘状态。
２某些神经系统疾病因其部位及病程仅导致轻度异常脑电图,如亚洲的多发性硬化主要侵犯脑干及脊髓,如精神疾病、变性病。
（三）中度及重度异常:广泛中枢神经系统疾病,即包括器质性病变如脑炎、颅内压增高,严重脑外伤等,也包括神经元代谢异常或膜电位不稳定的“功能”性病变如癫痫，代谢性脑病等。
二、限局性异常:
限局性器质性脑病如颅内占位性病变，脑挫裂伤，限局性炎症,大脑限局性畸形等；又包括限局性“功能”病变如癫痫部分性发作，偏头痛发作中等。
因脑电图仅反映神经元受损后电位变化,不
能显示病变本身，所以定位范围常大于解剖、CＴ或MRI所见，或不完全一致。
三、有些脑电图异常对某类疾病是十分重要的或必不可少的诊断依据：
（一）高度节律失调对婴儿痉挛的诊断。
（二）两侧同步对称3Hz棘慢复合波对失神的诊断。
（三) 棘慢复合波（≤2.５Ｈz)对Lennｏx—Ｇａｓtaut综合征的诊
断。
（四) 周期现象对亚急性硬化性全脑炎及Ｃｒｅｕtzfelｄ—Jakob 病
的诊断。
（五）限局于额颞区的周期现象对单纯疱疹脑炎的诊断。
（六）低电压脑电图对Huｎtiｎｇｔon病的诊断。
（七）电静息(<2.5uv)对脑死亡的诊断.
四、监测脑电图：
因记录时间长,又可同时监测录像。
对癫痫的诊断、分型于其他发作性疾病的鉴别等方面有重要意义。
因其敏感可早于临床症状出现变化，故已广泛用于重危病人、昏迷、中毒、癫痫状态及麻醉分期,与其他生理参数一起作睡眠监测对于睡眠疾病的诊断及睡眠生理的研究均有重要意义。
五、脑电位分布图：
优势在于对背景的分析较人工分析更敏感，直观性强而且为定量分析有广阔的前景。