脑电图(图谱)
脑电图判读
脑电图基本知识
位相（phase）：指同一部位在同一导联中所导出的脑波，于前后不同时间里波的位置， 或两个不同部位在同一时间里所导出的脑波的位置，即时间关系。 – 同位相 –识
波形：是由波的周期，波幅，时间等因素决定的，他们之间的不同组合构成不同的波 形。 – 正常波形： 安静闭目状态下所见的波形： – 正弦波或类正弦波 – 半弧状波 – 锯齿状波 – 后头部孤立性慢波 – 复合波和多形波
脑电图基本知识
脑电图的导联法 – 单极导联法：将头皮上的活动电极与脑电图机放大器的栅极 （G1）相接，把 无关电极与栅极（G2）相接，因此单极导联法的一切特性取决于无关电极。 特点： – 波幅 电位差 – 异常波 – 参考电极活化
脑电图基本知识
双极导联法：将头皮上的任意两个活动电极分别与脑电图机放大器的栅极 （G1）和栅极（G2）相接，而不使用无关电极，即波幅值为两个电极间电位 大小的差，即栅极（G1）波幅减去栅极（G2）波幅的差。 – 特点： • 波型 波幅 电位差
脑电图基本知识
– 尖波 80-200ms 100μv – 棘慢波 200-500ms 100-200μv
局灶性棘慢波 泛发性棘慢波 多棘慢波 – 尖慢波 80-100ms 500-1000ms – 三相波 1.2-2.7Hz 50-100 μv C1<C2<C3 A2>A1A2>A3 – 高幅节律异常
脑电图基本知识
脑电图诱发试验及其临床意义 – 睁闭眼试验 正常反应： – 反应速度 – 反应程度
脑电图基本知识
异常反应 – 潜伏期延长 – 后作用延长 – 活化作用 – 原有病理波的改变 – 出现病理波
脑电图基本知识
– 过度换气试验 正常反应： – 脑电图改变 – 主观反应
振幅整合脑电图临床应用
窒息患儿利用aEEG评估预后
• 足月窒息新生儿事后一小时内的正常aEEG图谱通常预示好的预后 • 足月窒息新生儿异常aEEG图谱预示预后不良：例如背景图像为爆 发抑制或者等电位线 • 背景模式在事后24小时内恢复的婴儿，大约60%有一个较好的预 后，如果患儿有接受亚低温治疗，则这个时间窗延长为48小时 • 睡眠觉醒周期重现的时间需要被记录下来，并且对预后有预测价 值 • 窒息后惊厥活动的出现并伴有病理性背景活动，预示着不良预后
振幅整合脑电图临床应用
工作原理
• 通过观察脑电趋势图aEEG（振幅整合脑电） 并结合 原始EEG与实时的阻抗值来实现脑功能判读，通过对 趋势图上下边界的的电压值，及谱带宽度与下边界 波动性等进行分析，以便医护人员可随时对新生儿 脑活动的放电情况进行观察和测量，从而做出准确 的判断及相应治疗。
原始EEG脑电图形
Less details 少的细节工作
pattern recognition 模式识别
© Karl F. Schett
aEEG与EEG之间的关联
正常aEEG与正常EEG—90%相关性
异常aEEG与严重异常EEG—100%相关性 惊厥活动—80%相关性
振幅整合脑电图在新生儿脑功能监测方面的临床应用
不连续，正常电压
暴发抑制 Burst Suppression（BS）
无睡眠周期 上边界 >10μ V 下边界 <5μ V 下边界波动有限 波带宽度增加（一般> 25μ V） 下边界变异性缺失（下边界平 直） 细梳齿状波形 下边界黑带约在0μ V至3-4μ V 之间
爆发抑制相关概念
2022年医学专题—脑电图基础知识幻灯片
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2、波形(bō xínɡ) ⑴α波分几种：A、正弦形；B、M型；C、切迹型；
D、尖波型；E、u波型 ⑵复合波：慢波上面重叠着生理波
⑶综合波：尖慢、棘慢
⑷睡眠波：A、驼峰波（顶心波），B、Sigma波 C、K—综合波
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6、EEG觉醒闭眼描记过程中，脑波应有稳定性或恒定性，不应出现病
理波。
7、睡眠描记中，相应脑部的生理睡眠波呈对称分布，不应有一侧 或弱或缺如等懒波。
8、记录中以α波为主，在不同导联对称部位α波的频率差在2c/s内。相 同导联不超过1.5c/s。
9、60岁以上老年人，两顶、枕区出现散在基本对称的中等(zhōngděng)电 位θ波，但出现率不超过10%。
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3、波幅(bōfú)（μv） 4、位相
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五、脑电图的伪差
1、生理性：
①眼部 ②颈部(jǐnɡ bù)
③心电 ④血管波
⑤出汗
⑥肌电
2、物理性
①五十周 ②电极 ③导线 ④仪器(yíqì) ⑤环境
⑥电源
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六、正常 脑电图 (zhèngcháng)
障碍严重，但脑电图不显示发作波叫“强制性正常化” 6、平坦波形意识障碍；①深度昏迷②无皮层状态③脑死亡
7、爆发抑制型意识障碍。深昏迷、脑炎极期
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六、局限性异常(yìcháng)脑电图
1、局限性慢波性异常； 2、局限性快波性异常； 3、局限性懒波性异常；
4、局限性失律性异常； 5、局限性发作波性异常； 6、局限性平坦波或电静息异常 7、局限性睡眠波异常（指驼峰波、纺锤(fǎngchuí)波和K
振幅整合脑电图
伪差常见原因
Movement 运动 Rhythmic padding 节律性的拍打 Muscle activity (EMG) 肌肉活动（EMG） ECG 心电干扰 Respiratory artifact (e.g. HFO) 呼吸干扰（高频通气） Edema and Hematoma 水肿和出血
不连续，正常电压
暴发抑制 Burst Suppression（BS）
无睡眠周期 上边界 >10μ V 下边界 <5μ V 下边界波动有限 波带宽度增加（一般> 25μ V） 下边界变异性缺失（下边界平 直） 细梳齿状波形 下边界黑带约在0μ V至3-4μ V 之间
爆发抑制相关概念
• 爆发抑制: (burst.suppression，BS):不连续的背景形式，间歇期电
提示或标记aEEG背景活动
图形中可疑惊厥发作或最 有可能成为惊厥活动的图 形位置，并可同屏提取 EEG图形对比。
压极低，间有高幅爆发，下边界无波动性，可用灰度识别区别不
连续正常电压。
• BS+:大于100次/h
• BS-:小于100次/h
连续，低电压 Continuous Low Voltage（CLV）
没有睡眠周期 上边界 <10μ V 下边界 <5μ V 宽带变异性有限 下边界变异性缺失（下边界平直）
24小时内完善核磁检查
原始EEG脑电图形
整合 改良
aEEG
ssion 6 cm/h 时间压缩：6cm/h 半对数算法： 线性算法010 µV, 对数算法 10-100 µV
反应EEG最大及最小振幅情况，整合时间6秒/次
对数算法
线性算法
采用国际10/20定位系 统中P3/P4/C3/C4四 个位点。
社会兴奋剂对大脑活动影响图谱分析
社会兴奋剂对大脑活动影响图谱分析引言：在现代社会中，社会兴奋剂（如社交媒体、电子游戏和网络等）已成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，过度依赖和滥用社会兴奋剂可能对大脑活动产生负面影响。
本文将分析社会兴奋剂对大脑活动的影响图谱，并探讨其中的原因和后果。
一、社会兴奋剂对大脑活动的影响社会兴奋剂通过多种途径直接或间接地影响大脑活动。
首先，社交媒体、电子游戏等社会兴奋剂通过刺激大脑的奖赏系统释放多巴胺，在瞬间带来愉悦感。
这种快速而持续的奖赏刺激可能导致大脑适应性变化，使人产生依赖性。
其次，社会兴奋剂的使用还可以改变大脑的神经传递物质，影响学习和记忆的能力，导致行为和情绪的改变。
二、社会兴奋剂对大脑活动的图谱分析1. 脑电图谱分析脑电图谱（Electroencephalogram，EEG）是一种常用的测量大脑电活动的工具。
研究表明，过度使用社会兴奋剂导致大脑电活动异常，如增加了大脑的高频波动（如β波）和降低了低频波动（如α和θ波）。
这种电活动的变化可能与认知功能下降和情绪异常有关。
2. 功能磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）分析功能磁共振成像是一种可以测量大脑血液供应和代谢的方法。
研究表明，使用社会兴奋剂的个体在大脑的奖赏回路中表现出增强的活动，特别是与多巴胺系统相关的区域，如腹侧前额叶皮质和纹状体。
这种增强的活动可能支持社交媒体等社会兴奋剂对个体产生欲望和依赖的效应。
3. 脑磁共振波动成像（Magnetoencephalography，MEG）分析脑磁共振波动成像可以提供关于神经元活动的时间和空间信息。
研究发现，社会兴奋剂使用者在特定任务中表现出不正常的大脑活动模式，如注意力和情绪调控相关的区域的活动降低。
这些异常的大脑活动模式可以解释社会兴奋剂使用者容易分散注意力和情绪波动的行为现象。
三、社会兴奋剂对大脑活动的原因探讨1. 多巴胺系统的超刺激社会兴奋剂可以通过刺激大脑的奖赏系统释放多巴胺，导致愉悦感和奖赏反应。
振幅整合脑电图(aEEG)的临床应用
不成熟的或者不完整的睡眠觉醒周期（变异）
C: normal SWC (Lasts > 20 Min. / cycle)
正常的睡眠觉醒周期（持续时间＞20分钟/每个周期）
© Karl F. Schettler
不连续，正常电压 Discontinuous Normal Voltage（DNV）
没有睡眠/觉醒周期 上边界> 10 µVolts 下边界< 5 µVolts 谱带变异增大 （一般大于25 µV） 下边界变异性存在（下边界有波动）
不连续，正常电压
暴发抑制 Burst Suppression（BS）
最高振幅 (mcV)
25 to 50 (to 100)
25 to 50 (to 100)
25 to 30
20 to 30
20 to 30
15 to 25
17 to 35
15 to 25
Burst/h
>100 >100 >100 > 100 > 100 >100 > 100 > 100
The aEEG in preterms aEEG在早产儿中的应用 Assessment in preterms 早产儿的评估
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目 录
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业务简介标题
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头颅定位线(MR、CT)
试着找一下AC-PC
GE 1.5T
GE 3T
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PHILIPS 3T
我们的“替代方案”离“标准” 差多少？
男36人 6.8° 女24人 6.1°
10岁以下20人 9.5° 10岁以上40人 5.0°
其中 最大 最小
角度 19° 0°
随机抽取7月24和25两天的所有头MR共61例 分别量取AC-PC与胼胝膝部与压部下缘连线的角度差
• 1543年A.Vesalius深入研究了 脑的构造+ • 1818年 Riemer率先使用冰冻 法制作断层标本 • 1852、1872、1885年 俄德美 先后用此法出版了解剖学巨著 • 1884年 德国国际人种学会确 定FH平面+
1895年 伦琴发明X射线
1972年CT扫描出头颅 影像
• 1975年法国数学家 B.B.Mandelbrot提出分型维数 几何，很快被应用到脑图谱的 绘制与计算中
• Allen脑图谱会在全世界基因学家 的共同努力下不断健全，用于研 发基因药物、治疗免疫疾病与癌 症 • MNI脑图谱会在全世界神经解剖 学家的共同努力下不断健全，用 于纳米级手术定位，精神治疗， 甚至记忆控制
10
我们提取一下定位线的发展 ？
听眶 听眦
听眉
前后 联合
胼胝 体
？
11
谢谢
12
A.Vesalius的解剖图
MR头颅定位线的来源
国际公认的标准的横断面扫描 应该平行于脑前联合（AC） 和后联合（PC）的连线
5
什么是AC-PC
前后连合是一种连接大脑两半球的神经纤维束（白质）。 可在所有哺乳动物的大脑中明确区分。 前连合：连接两侧颞叶（语言识别与长期记忆）、杏仁核（情绪），是嗅束（气味） 与新脊髓丘脑束（尖锐的疼痛）的一部分。它还参与性行为。 后联合：连接两侧上丘，紧邻动眼神经核团。其功能主要与瞳孔对光反射有关。
大脑信号的检测和处理技术
大脑信号的检测和处理技术随着科技的发展，人们对大脑的研究也日益深入。
大脑是我们认知和行为的源头，如何准确地检测和处理大脑信号成为了研究的重要课题。
本文将介绍大脑信号检测和处理技术的发展和应用。
一、大脑信号检测技术脑电图（EEG）是目前最常用的大脑信号检测技术。
通过在头皮上放置电极，记录不同位置的电信号，可以得到大脑活动的电生理图谱。
EEG检测可以在瞬间记录到大脑的活动变化，是研究大脑认知过程和神经疾病的重要手段。
除了EEG，功能性磁共振成像（fMRI）也广泛应用于大脑信号检测中。
fMRI可以记录不同区域的血流变化，并从中推断出大脑活动变化。
由于fMRI对于时间分辨率较低，一般用于研究静态的大脑功能结构。
另外，近年来神经类人计算也越来越受到关注。
神经突触阵列作为重要的信息处理单元，模拟神经元之间的连接和信息交流，可以实现对大脑信号检测的高分辨率和高精度。
二、大脑信号处理技术大脑信号的处理需要对原始数据进行去噪、时域和空域分析，以及特征提取等步骤。
常用的方法包括小波变换、时频分析等技术。
小波变换是一种对信号进行局部分解和重构的方法。
通过对脑电信号进行小波变换，可以提取出不同频率段的信号特征，从而更好地分析大脑的活动变化。
时频分析是一种将时域和频域分析相结合的方法。
可以分析大脑活动在时间和频率上的变化规律，对于神经疾病的诊断和治疗有重要意义。
另外，机器学习也被应用于大脑信号的处理中。
以人工神经网络为例，基于大量的脑电信号样本，可以建立出对大脑活动的预测模型，为神经疾病的治疗提供决策支持。
三、大脑信号的应用大脑信号检测和处理技术可以应用于不同场合和领域。
以脑机接口为例，通过对大脑信号的检测和处理，可以将人的意识和外部设备相互连接，从而实现人机交互。
这项技术在医学康复、虚拟现实等领域有广泛的应用。
另外，大脑信号的检测和处理也可以用于神经疾病的诊断和治疗。
例如癫痫病患者的脑电信号具有明显的特征，可以通过对大量数据的分析，建立起定量的诊断工具。