精神疾病早期筛查的准确性直接影响患者预后。传统方法依赖临床访谈与量表评估，存在主观性强、量化指标缺乏等局限。近年来，脑电（EEG）技术因无创、高时间分辨率及便携性优势，逐渐成为精神疾病筛查的重要工具。本文将从技术原理、应用场景、与传统方法对比及未来展望等方面，探讨其临床潜力。

一、脑电技术的核心原理

脑电（EEG）通过头皮电极记录大脑神经元电活动产生的电信号，反映皮层功能状态。其核心流程包括：

信号采集：电极阵列（如10-20系统）捕捉头皮电位变化，微弱信号经放大器处理。

信号处理：通过滤波（去除工频干扰）、去噪（如独立成分分析）及基线校正提升信噪比。

特征提取：分析特定频段（如δ、θ、α、β、γ波）功率谱密度及事件相关电位（ERP）成分（如P300）。

分类识别：结合机器学习算法（如支持向量机、深度学习）实现精神疾病分类。

相较于fNIRS，EEG具有更高时间分辨率（毫秒级），但空间分辨率较低，需通过溯源分析或脑网络模型弥补。

二、脑电技术在精神疾病筛查中的应用场景

1、认知功能评估

P300成分：通过听觉或视觉Oddball任务，检测精神分裂症、阿尔茨海默病患者潜伏期延长、波幅降低的异常特征，敏感度达85%以上。

工作记忆任务：分析前额叶θ波功率，辅助诊断注意缺陷多动障碍（ADHD）。

2、情感与情绪识别

情感脑网络：通过分析前扣带回（ACC）与岛叶的ERP成分（如N2、晚正成分），量化抑郁症、焦虑症患者的情绪加工异常。

实时监测：便携式EEG设备可捕捉应激状态下的情感波动，用于心理危机预警。

3、神经退行性疾病早期诊断

MMN成分：检测轻度认知障碍（MCI）患者听觉失匹配负波的缺失，预测阿尔茨海默病转化风险。

睡眠脑电：分析快速眼动（REM）期θ波活动，辅助帕金森病早期筛查。

4、疗效评估与干预反馈

神经调控监测：经颅磁刺激（TMS）联合EEG可实时评估干预对脑网络连接的影响，优化治疗方案。

数字疗法：基于EEG的闭环反馈系统（如注意力训练程序）已获FDA批准用于失眠治疗。

协同应用：脑电可作为量表初筛的补充工具，例如在抑郁量表提示高风险后，通过P300成分验证脑功能异常，提升诊断精度。

脑电技术通过捕捉大脑电活动的“蛛丝马迹”，为精神疾病筛查提供了科学、高效的工具。其临床应用不仅有望降低误诊率，还可为个性化治疗提供精准靶点。随着多学科交叉研究的深化，这一技术或将成为精神健康领域的“破局者”。