脑电图（EEG）作为记录大脑电活动的核心技术，自1924年首次应用于临床以来，已逐步从基础研究工具发展为多模态神经科学的核心组成部分。近年来，随着人工智能（AI）与计算模型的突破，EEG技术在信号解析、跨模态融合及临床应用等方面取得显著进展，为脑功能解码与疾病诊疗提供了新范式。本文将从技术进展、应用场景两个维度，系统梳理EEG分析领域的前沿动态。

一、技术进展：从信号采集到智能解码

1、高密度EEG与空间分辨率提升

传统EEG因空间分辨率低而备受诟病，但高密度EEG系统（如256通道阵列）的引入显著改善了这一问题。卡耐基梅隆大学贺斌团队开发的FAST-IRES技术，通过机器学习算法结合高密度EEG数据，实现了对癫痫患者致痫区的无创精准定位，其空间精度与侵入性颅内记录相当，为耐药性癫痫的手术治疗提供了新工具。该技术还可动态追踪脑网络活动，为阿尔茨海默病、抑郁症等疾病的机制研究提供支持。

2、人工智能驱动的信号处理与分类

深度学习与EEG的结合是近年来的核心突破。卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）被用于特征提取和数据增强，显著提升了分类准确率。基于EEG的运动想象分类模型在无人机控制中实现94.36%的准确率，而混合EEG与近红外光谱（fNIRS）的多模态系统则进一步提高了复杂任务中的鲁棒性。麻省总医院团队利用AI分析睡眠EEG信号，成功预测认知障碍风险（AUC达0.76），为早期干预提供了生物标志物。

3、多模态成像融合

EEG与功能近红外光谱（fNIRS）的同步监测成为研究热点。fNIRS通过血流动力学变化补充EEG的时间动态信息，二者结合可揭示神经血管耦合机制，在脑机接口（BCI）和认知研究中表现突出。EEG-fNIRS系统在脑卒中康复中，通过同时监测电活动与氧合水平，优化了神经反馈训练方案。

二、应用场景：从临床诊疗到智能交互

1、癫痫与神经疾病的精准诊疗

EEG在癫痫诊断中的核心地位因新技术而进一步巩固。FAST-IRES技术不仅可定位致痫区，还能分析发作间期与发作期的网络动态，辅助手术规划。EEG结合机器学习在精神分裂症、抑郁症的脑电特征识别中取得进展，例如通过α波和β波异常模式实现早期筛查。

2、脑机接口（BCI）的革新

EEG驱动的BCI在医疗康复与智能控制领域大放异彩：

• 运动康复：截肢患者通过EEG信号控制机械假肢，实现抓取、行走等复杂动作，部分系统准确率超过75%。

• 虚拟现实（VR）交互：基于注意力或运动想象的EEG信号解码，用户可直接操控虚拟角色，为残障人士提供沉浸式体验。

• 智能交通与无人机：EEG分类器解析驾驶员意图（如转向、制动），或实现无人机三维导航，分类精度达85%以上。

3、认知与情绪状态监测

EEG在心理健康领域的应用日益广泛：

• 情绪识别：通过θ波与γ波特征差异，系统可区分焦虑、愉悦等情绪状态，为情感计算提供支持。

• 认知负荷评估：实时监测工作记忆负荷，优化人机协作效率，例如在航空管制或教育场景中调整任务难度。

EEG技术的突破性进展，标志着人类对大脑活动的理解从“观测”迈向“操控”。跨模态融合、AI解析与临床应用的协同发展，不仅将革新神经科学的研究范式，更将为脑疾病诊疗、人机交互等领域带来革命性机遇。