EEG 数据的质量始于可靠的电极接触。无论您是在进行认知神经科学研究、开发脑机接口（BCI），还是在现实环境中研究人类行为，合适的 EEG 电极帽都可以提高设置效率、改善受试者体验并保证数据采集的一致性。

如今的研究人员需要的不仅是可靠的信号获取，还需要能适应不同研究设计、受试人群和研究环境的系统。从传统的实验室研究到移动实地研究，EEG 脑电帽的选择都会影响数据收集的效率以及研究扩展的难易程度。

本指南阐述了 EEG 电极帽的工作原理、凝胶和生理盐水系统之间的区别，以及选择基于脑电帽的 EEG 解决方案时需要考虑的关键因素。

什么是 EEG 电极帽？

EEG 电极帽是一种可穿戴的帽子，它将电极定位在头皮上的标准位置，以记录大脑产生的电活动。

大多数 EEG 脑电帽都遵循国际 10-20 系统，这有助于研究人员在不同的受试者和研究进程中保持一致的传感器定位。标准化放置提高了可复制性，并支持对数据集进行更可靠的比较。

与单独放置电极相比，基于脑电帽的系统简化了设置流程，同时减少了因手动定位传感器而引入的差异性。

EEG 电极帽的工作原理

EEG 测量的是大脑中神经元群体产生的电活动。为了准确捕捉这些信号，电极必须在整个记录过程中与头皮保持可靠的接触。

EEG 脑电帽通过将电极固定在预定位置来实现这一目的，同时导电材料可降低传感器与头皮之间的阻抗。

根据系统的不同，通过以下方式建立导电性：

• 导电凝胶

• 生理盐水湿润的传感器

这两种方法都支持可靠的 EEG 数据采集。最佳选择取决于研究要求、工作流程偏好和受试者考量。

上图：在作为 BCI4Kids 项目的一部分利用其脑电波创作艺术之前，一名儿童正戴上 Emotiv Flex Saline EEG 脑电帽。生理盐水提供了一种极其舒适且易于清洁的解决方案。来源：艾伯塔儿童医院基金会

凝胶 vs 生理盐水 EEG 脑电帽

对于大多数研究人员来说，选择 EEG 脑电帽最终归结于选择最能支持研究目标的工作流程。

基于凝胶的 EEG 脑电帽

基于凝胶的 EEG 脑电帽使用导电凝胶在电极和头皮之间建立稳定的连接。

当低阻抗和传统的 EEG 采集工作流程是首要任务时，研究人员通常会选择基于凝胶的系统。

其优势包括：

• 稳定的电极与头皮接触

• 低阻抗记录

• 非常适合较长时间的记录进程

需要考虑的因素包括：

• 较长的设置时间

• 额外的准备工作

• 实验结束后的清洁工作

基于生理盐水的 EEG 脑电帽

基于生理盐水的 EEG 脑电帽使用生理盐水湿润的传感器，而不是导电凝胶。

这种方法简化了准备工作，同时保持了可靠的 EEG 采集，使生理盐水系统在学术研究、消费神经科学、人因工程研究和可用性研究中广受欢迎。

其优势包括：

• 比传统凝胶系统设置更快

• 极少的后清理工作

• 可靠的 EEG 采集

• 在记录过程中能够为传感器重新补充水分

无需脱帽即可重新为传感器补充水分的能力，有助于减少长时间研究过程中的中断，并支持高效的受试者流转工作流。

Flex Gel 和 Flex Saline

Flex Gel 和 Flex Saline 是无线 EEG 脑电帽系统，旨在支持广泛的研究应用，同时让研究人员能够自由根据其具体目标配置研究。

两套系统均支持多达 32 个 EEG 通道，允许研究人员根据研究所需配置任意数量的传感器。研究人员可以定制电极放置位置，以针对特定的脑区、实验范式和研究课题，而无需局限于固定的传感器布局。

因为 Flex 系统支持无线 EEG 采集，研究人员可以在不将受试者束缚于电脑旁的情况下收集数据，从而为在教室、工作场所、零售环境、实验室和其他现实环境中的研究拓展了机会。

Flex Gel

Flex Gel 支持高达 32 个通道的可配置电极放置，专为偏好传统基于凝胶的 EEG 工作流程的研究人员而设计。

内置的补充孔允许研究人员在记录期间无需摘下脑电帽即可补充导电凝胶。这有助于在较长的研究中保持电极接触和记录质量，同时最大程度地减少对受试者和数据收集的干扰。

了解 Flex Gel

Flex Saline

Flex Saline 结合了可配置的电极放置和基于生理盐水的传感器，旨在实现高效的设置和清洁。

内置的补充孔允许研究人员在记录过程中无需脱帽即可为传感器重新补充水分。这有助于在更长的研究中保持传感器接触质量，同时支持高效的受试者工作流。

对于需要运行多名受试者或在传统实验室环境之外进行研究的研究团队，Flex Saline 在记录质量和操作效率之间提供了极佳的平衡。

了解 Flex Saline

为您的受试者选择合适的脑电帽

受试者群体会影响脑电帽的选择、尺寸要求和整体研究设计。

Flex 电极帽具有三种尺寸：

• 54 厘米

• 56 厘米

• 58 厘米

多种尺寸选择有助于研究人员获得合适的贴合度、保持传感器接触质量，并在广泛的受试者群体中支持一致的电极放置。

Flex 也已被验证可用于儿童的 EEG 数据收集，证明了其在发育神经科学、教育研究和其他儿科研究应用中的适用性。在 2025 年发表于《Frontiers in Human Neuroscience》上的一项研究中，研究人员成功使用 Flex 收集了儿童的 EEG 数据，支持了其在不同受试群体中的应用。

上图：在一项研究中，一名受试者戴着 Emotiv Flex Gel 脑电帽在虚拟现实 (VR) 模拟环境中测量情绪状态。可重复填充的凝胶传感器在长时间的实验进程中能提供可靠的数据。来源：Kamińska 等 (2021)

如何选择合适的 EEG 电极帽

明确您的研究目标

最有效的 EEG 系统是能够契合研究目标的系统。

在选择脑电帽之前，请考虑：

• 目标大脑区域

• 所需的通道数

• 记录进程时长

• 研究环境

• 受试者群体

这些因素通常决定了基于凝胶还是生理盐水的工作流程更合适。

考虑研究将会在何处进行

并非所有的 EEG 研究都在受控的实验室环境中进行。

无线 EEG 系统使在教室、工作场所、公共空间、消费者测试环境以及其他真实世界的场景中进行研究成为可能。如果便携性和移动性至关重要，则在系统选择过程中应重点考虑这些因素。

评估工作流程效率

设置时间、受试者周转速度和实验后勤可能会对项目的生命周期和工作进度产生重大影响。

研究团队如果需要运行大量受试者样本或进行重复的测试实验，可能会从能简化准备工作并最大程度减少数据采集期间中断的系统中更获益。

优先考虑受试者体验

受试者的舒适度在成功的 EEG 研究中起着重要作用。

贴合适当的脑电帽有助于保持稳定的传感器接触，同时减少与运动相关的伪影。身体感觉舒适的受试者也更有可能在更长的记录过程中保持专注状态。

EEG 脑电帽、耳机及头带的区别

EEG 电极帽是获取大脑数据的其中一种选择，但这并非唯一的可选形态结构。

需要灵活电极放置和可配置通道布局的研究人员通常选择基于脑电帽的系统，例如 Flex Gel 和 Flex Saline。

对于优先考虑便携性和快速部署的应用，其他可穿戴设计可能更为合适。

Emotiv Epoc X 是一款 14 通道的无线 EEG 脑电耳机，专为研究、BCI 开发和移动数据采集而设计。

Emotiv Insight 是一款轻量型的 5 通道无线 EEG 头带，旨在实现快速设置、便携性和易用性，适用于科学研究、日常健康以及数码教学等应用领域。

在脑电帽、耳机或头带之间做出选择，取决于项目的目标、需要的通道数和具体操作流。举例来说，当额外增加 VR 眼镜等硬件设备时，需要考量高灵活性头饰或头带的固定传感器位置限制。

EEG 电极帽的常见应用

认知与学术研究

研究人员在神经科学、心理学和教育学领域，使用 EEG 脑电帽来调查注意力、记忆、学习、决策、认知负荷等其他思维认知活动。

脑机接口开发

可定制的电极排布让研究和开发者可以优化在 BCI 应用程序和实验方案中的传感器覆盖范围。

人因工程和现实世界研究

无线 EEG 脑电帽支持研究人员在传统实验室之外探究行为和日常认知过程，支持在教室、零售场景以及其他自然环境下的实战勘测。

常见问题解答

凝胶和生理盐水 EEG 脑电帽有什么区别？

基于凝胶的系统使用导电凝胶来建立与头皮的连接，而基于生理盐水的系统使用生理盐水湿润的传感器。两者都提供可靠的 EEG 信号采集，但生理盐水系统通常可以减少设置和后期清洁所需的时长和工作。

可以在长时间记录中重新浸润水分或在传感器上补充盐水吗？

可以。Flex Gel 和 Flex Saline 均采用内置补充孔设计，允许研究人员在无需脱卸脑电帽的前提下，为传感器补充导电凝胶或注入生理盐水。

EEG 脑电帽可以用于儿童吗？

可以。Flex 脑电帽拥有多种尺寸可供选择，且已被验证可用于儿童发育相关的 EEG 学术项目。

Flex 提供哪些脑电帽尺寸？

Flex 电极帽提供 54 厘米、56 厘米和 58 厘米三种规格，协助科研团队匹配庞大且不同受试者群体的体貌差异、做到精确穿戴。

我需要多少个 EEG 通道？

所需的通道数量主要由研究的目标决定。Flex 平台支持多达 32 路信号通路，可供研究人员根据其研究范式的实际所需自主编辑电极的放置方式。

为什么要选择无线 EEG 脑电帽？

无线化设备允许受试者更自然地做动作，在因线缆牵绊而让传统有线脑电设备受阻的空间环境下，帮助完成脑力指标测试和关键数据挖掘。

来源

Alberta Children’s Hospital Foundation (2025 年 12 月 22 日)。Everything Possible: Brain-Computer Interface [视频]。YouTube。https://www.youtube.com/watch?v=0sEKJRNg130

Hammond, L.、Rowley, D.、Tuck, C.、Floreani, E. D.、Wieler, A.、Kim, V. S.、Bahari, H.、Andersen, J.、Kirton, A. 和 Kinney-Lang, E. (2025)。BCI move: exploring pediatric BCI-controlled power mobility。Frontiers in Human Neuroscience, 19, 1456692。https://doi.org/10.3389/fnhum.2025.1456692

Kamińska, D.、Smółka, K. 和 Zwoliński, G. (2021)。Detection of Mental Stress through EEG Signal in Virtual Reality Environment。Electronics, 10(22), 2840。https://doi.org/10.3390/electronics10222840