由于复杂的硬件要求，传统的脑电图（EEG）研究在很大程度上仍局限于研究中心，这限制了测试场景和重复的纵向测量。然而，新一代便携式、研究级的脑电图系统现在为在自然环境中进行频繁且远程的人类大脑活动测量提供了前景。
什么是便携式 EEG？
便携式 EEG（脑电图）是一种旨在记录头皮电活动的系统，与传统的固定式设置相比，它能让参与者或患者更自由地移动。其核心测量原理保持不变：电极检测与协调神经活动相关的微小电压变化。改变的是外形尺寸、电源安排、数据传输以及可以进行记录的环境。
便携性并不意味着记录会自动达到临床级别或适合所有目的。通道数量、电极设计、采样特征、参考配置、环境噪声和伪迹处理都会影响最终数据的实用性。因此，该术语描述的是一类设备，而不是单一的性能水平。
便携式 EEG 如何拓展到传统研究实验室之外
研究级便携式 EEG 系统通常分为两大类：
第一类涉及贴合身体轮廓的柔性电极阵列，而不是需要刚性帽。通常是将少量电极印刷在柔性薄片上，并排列成 C 形以包裹在耳朵周围。
第二类是将传统的电极帽与移动信号采集平台（如智能手机或平板电脑）相结合，从而无需台式电脑即可实现实时处理和数据流式传输。
这些系统的决定性优势在于时间上的持久性和情境上的自由性。传统的实验室记录通常持续 30 到 90 分钟，并要求参与者几乎保持静止。
相比之下，由 Stopczynski 主导的一项验证研究表明，参与者可以佩戴两个柔性的耳戴式电极阵列至少七个小时，同时进行日常活动。电极隐藏在耳后，带来极小的 discomfort 且不会引起社交关注。
然而，生态效度（即在自然环境中收集的数据能更好地反映现实世界认知这一观点）的诱惑不应被夸大。一份 2023 年脑部可穿戴设备审查报告明确指出，虽然 EEG 可穿戴设备提供了高质量的数据，且存在支持远程收集的软件，但广泛采用仍需解决额外的挑战。
无创、全天候神经测量的承诺是真实的，但实证基础仍在奠定之中。因此，研究人员应该将这些工具视为实验室系统的补充，而不是仅仅因为记录发生在受控环境之外，就自动赋予其更大科学真实性的替代品。
耳塞式 EEG 传感器的实际应用
相同底层概念的版本现在已作为面向消费者和研究的硬件推出。例如 Emotiv MN8：这是一款内置于无线耳塞中的双通道 EEG 系统，使用位于左右耳道内而非分布在整个头皮上的干燥、无毒导电传感器。
因为传感器位于耳内而不是帽下，所以设置不需要凝胶或头皮准备，设备可以在不到一分钟的时间内佩戴并传输数据。这种设置时间对于自然、全天候的记录场景至关重要，在这些场景中，冗长的准备工作会违背无创、连续测量的目标。可更换的耳塞尺寸和可调节的耳挂解决了任何耳周系统都必须应对的个体佩戴差异性问题。
该设备还反映了一些针对常见挑战的实用工程响应：
在两个通道之间使用分流参考来帮助抑制共享的环境电噪声，这是对下文信号保真度讨论中描述的干扰问题的直接解答。
板载运动传感器记录头部运动以及 EEG 信号，为下游分析提供了一种标记受运动伪迹影响的时间段的方法，而不是将整个记录视为均匀干净的。
电池寿命额定长达六个小时，使其与较长时间的动态记录一样属于全天候使用类别。不过，与任何可穿戴 EEG 系统一样，针对特定研究的实际可用记录时间应根据具体方案进行验证，而不是仅凭规格说明书来假定。
此外，这种外形尺寸的设备明确被定位于研究、健康和人机交互用途，而不是作为诊断工具。当需要精细的空间分辨率时，双通道耳塞系统并不能替代高密度电极帽。然而，在这个范围内，它展示了 EEG 硬件如何从参与者必须前往实验室才能使用的设备，转变为内置于人们每天已经佩戴的物品之中的东西。
便携式 EEG 的硬件成本与信号质量
采用便携式 EEG 的最显著障碍之一是资金。高端可穿戴放大器虽然性能优异，但价格达到研究级，这给预算有限的实验室带来了可及性问题。成本较低、公开记录的硬件已经出现以填补这一空白，这就产生了一个自然的问题：更实惠的硬件能否提供科学上可靠的数据？
一项 2023 年的系统对比研究直接解决了这一问题，它将相同的隐藏式耳戴电极阵列与两种不同的放大系统配对：一款高端、研究级的无线放大器和一款成本较低、公开记录的放大器板。
较低成本的系统表现出与高端放大器高度相似的噪声性能，这意味着较便宜硬件引入的背景电噪声与较贵系统引入的背景电噪声基本上无法区分。这是一个有意义的发现，因为噪声性能直接决定了是否可以从原始记录中提取出微弱的神经信号。
权衡体现在时间精度而不是噪声上。较低成本的系统表现出比高端放大器略低的时间准确性。对于静息态记录或持续的认知任务（研究人员在数秒或数分钟内分析宽光谱功率变化），这种时间差异带来的实际影响极小。
但对于要求精确时间同步的范式，例如某些事件相关电位 (ERP) 研究，或依赖毫秒级延迟的脑机接口 (BCI) 指令，较低的精度就成了一个合理令人担忧的问题。因此，这些领域的研究人员要么接受这种局限性，要么投资于更高端的硬件。
此外，Knierim 等人的另一项验证研究通过成功复制实验诱导的视觉刺激和心理工作负荷的变化，证实了这种较低成本、耳戴式组合的实际可行性。该系统将公开记录的电子元器件与 3D 打印部件相结合，事实证明，尽管其造价低廉，但仍有能力捕获功能性神经反应。
对于资助匮乏、设备成本常常决定研究可行性的研究环境而言，这种数据收集的民主化是一个具有重要意义的进步。它允许资源受限环境下的实验室去探索那些在其他情况下无法开展的研究问题。
如何应对移动 EEG 中的信号保真度挑战
从实验室到自然环境的过渡引入了许多信号质量方面的挑战，而在屏蔽室内这些挑战并不存在，或者其影响程度要小得多。
由肌肉活动、眼球运动和电极位移引起的运动伪迹。
来自电源线和个人电子设备的环境电干扰。
在耳周而非整个头皮进行记录时，信号幅度会降低。
前述关于隐藏式 EEG 的文献明确指出，信号幅度降低是耳戴式方法的主要局限性。皮层神经元产生的电信号在穿过骨骼和组织到达电极部位时会衰减，并且与完整的高密度帽相比，耳周阵列较小的空间覆盖范围限制了视野。
一种被提出的补偿策略涉及实时三维源重建。基于智能手机的源重建框架将现成的神经耳机或 EEG 帽与移动设备相结合，在运行中执行源定位算法。
在 Stopczynski 涉及想象手指敲击的验证实验中，该系统在相关大脑区域产生了激活模式，这些模式在性质上类似于使用标准实验室 EEG 设备获得的标准激活模式。值得注意的是，同一项研究明确指出，使用现成消费级神经耳机的移动信号质量低于使用高密度标准 EEG 设备获得的标准信号质量。
因此，移动方法并不能使信号质量等同，而是通过计算方法来补偿其部分缺陷。使用移动源重建的研究人员应当预期其空间保真度会低于高密度系统，并应相应地设计他们的分析，将重点放在广泛的区域效应上，而不是精细的皮层分区。
便携式 EEG 能否复制已确立的神经科学发现？
便携式 EEG 最具说服力的证据来自于对已确立的神经科学现象的成功复制。在本文综合的研究中，有几种范式已在便携式、隐藏式系统上得到了验证，这些复制为该领域奠定了最坚实的科学基础。
便携式 EEG 研究中的静息态大脑动力学
睁眼与闭眼范式代表了 EEG 研究中最可靠的发现之一。闭上眼睛会产生后部 alpha 频段振荡活动的特征性增加，这一现象与视觉处理的减少和内部注意力的增加有关。
一项使用智能手机驱动刺激呈递和柔性耳戴式电极阵列的七小时动态研究成功复制了这些众所周知的频谱差异。参与者在日常环境中佩戴隐藏式电极时，仅通过闭眼和睁眼就显示出了预期的振荡功率调节。
这一结果表明，硬件能够以足够的保真度捕获基本的大脑振荡，从而检测到已确立的神经生理学模式。
用便携式 EEG 测量事件相关电位
听觉 oddball 范式测试大脑对嵌入在频繁、无关音调流中的罕见、任务相关刺激的反应。P300 成分是在刺激出现后大约 300 毫秒发生的正向偏转，反映了注意力分配和工作记忆更新。
在同一项七小时的研究中，参与者在上午以及六到七个小时后的下午再次完成了听觉 oddball 任务。结果证实了预期的条件效应，与标准音调相比，目标音调的 P300 幅度显著更大。
更令人印象深刻的是，P300 幅度在两次测试中表现出很高的重测信度，相关系数达到或超过 0.74。这一统计数据表明，在上午产生较大 P300 反应的个体在下午也倾向于产生较大反应，这表明便携式系统捕获的是认知处理中稳定的个体差异，而不是随机噪声。
此外，在上午课程数据上训练的线性分类器在上午和下午课程中均实现了 70% 以上的分类准确率，这表明单试态神经信号在连续佩戴数小时后仍可区分。
移动 EEG 能否准确测量心流和心理工作负荷？
成本较低、开放式硬件和耳戴式电极的验证研究将范式复制扩展到了包括实验诱导的心理工作负荷变化。参与者完成了旨在操纵认知需求的关键任务，便携式系统成功检测到了相应的神经变化。
更具启发性的是，该研究通过颞侧 Alpha 功率变化的视角，探索了心流体验（深度专注和轻松聚焦的心理状态）。分析结果支持颞侧 Alpha 功率与心流水平加深之间的联系，表明随着心流加深，言语分析推理得到了高效调动。
值得注意的是，关于心流相关神经标记物的证据状态非常有限，这项研究提供的是初步支持，而不是因果证明。颞侧 Alpha 功率可能与心流体验相关，但该相关性背后的机制仍属推测。因此，研究人员应将其视为一个值得进一步测试的新兴假设，而不是一个无需验证即可部署的成熟生物标志物。
范式 | 便携式 EEG 发现 |
|---|---|
静息态 | Alpha 调节得以复制 |
听觉 oddball | P300 数小时内保持稳定 |
心理工作负荷 | 检测到神经变化 |
心流状态 | Alpha 与心流关联 |
便携式 EEG 的未来应用与当前挑战
便携式 EEG 在临床和认知 neuroscience 的多个领域都具有转化潜力。脑部可穿戴设备审查强调了对神经精神障碍进行频繁和远程监控的前景，因为偶尔的实验室就诊往往无法捕捉到症状波动的时间动态。
例如，癫痫患者在预约就诊期间可能会接受正常 EEG，但在家中仍会发作。连续或半连续的动态记录提供了一种检测这些在其他情况下不可见的事件的方法。
同样，当参与者可以在家中提供数据而无需返回实验室进行重复测试时，测量长期的大脑可塑性和学习就变得可行。
此外，通过脑机接口实现基于思维的数字设备控制，需要用户能够全天佩戴且不会产生社交负担或身体 discomfort 的硬件。隐藏式、耳戴式 EEG 系统和移动处理平台使这一愿景更接近于实际现实。
然而，重大的障碍依然存在。该审查将电池寿命、数据存储和用户舒适度确定为 EEG 可穿戴研究面临的持续挑战：
一个需要每两小时充电一次的系统无法支持用于验证该方法的七小时记录。
当研究人员连续收集高频数据时，存储限制就会变得非常严峻。
自动伪迹去除流程在实验室的过滤环境中运行得相当好，但在面对日常生活中不可预测的噪声时，很难保持准确性。
当前的软件往往依赖人工检查来识别和去除受污染的片段，这一过程很难扩展到长达一整天的记录。开发强大的、能够将神经信号与咀嚼、行走或打字伪迹区分开来而不丢失宝贵数据的自动化算法，仍然是一个关键的研究重点。
为什么便携式 EEG 正在改变科学家研究大脑的方式
便携式 EEG 现在使在现实生活条件下观察大脑活动成为可能，在实验室外重现了诸如注意力转移和视觉处理等既定模式。然而，这些收益也伴随着一定的权衡，包括耳周信号强度降低、低预算硬件的时间精度较低，以及仍在增长的验证基础。
该技术应被视为传统实验室设置的补充，而不是替代品，并且对生态效度的声称必须与严密的研究设计相匹配。未来的主要任务是建立更强有力的证据，以便在日常环境中收集的观察结果能够支持这一新途径所能带来的宏大科学问题。
参考文献
Stopczynski, A., Stahlhut, C., Larsen, J. E., Petersen, M. K., & Hansen, L. K. (2014). The smartphone brain scanner: a portable real-time neuroimaging system. PloS one, 9(2), e86733. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0086733
Sugden, R. J., Pham-Kim-Nghiem-Phu, V. L. L., Campbell, I., Leon, A., & Diamandis, P. (2023). Remote collection of electrophysiological data with brain wearables: opportunities and challenges. Bioelectronic Medicine, 9(1), 12. https://doi.org/10.1186/s42234-023-00114-5
Knierim, M. T., Bleichner, M. G., & Reali, P. (2023). A systematic comparison of high-end and low-cost EEG amplifiers for concealed, around-the-ear EEG recordings. Sensors, 23(9), 4559. https://doi.org/10.3390/s23094559
Knierim, M. T., Berger, C., & Reali, P. (2021). Open-source concealed EEG data collection for Brain-computer-interfaces-neural observation through OpenBCI amplifiers with around-the-ear cEEGrid electrodes. Brain-Computer Interfaces, 8(4), 161-179. https://doi.org/10.1080/2326263X.2021.1972633
Debener, S., Emkes, R., De Vos, M., & Bleichner, M. (2015). Unobtrusive ambulatory EEG using a smartphone and flexible printed electrodes around the ear. Scientific reports, 5(1), 16743. https://doi.org/10.1038/srep16743
常见问题
文章中描述的研究级便携式 EEG 系统的两大主要类别是什么？
第一类使用贴合身体轮廓的柔性电极阵列，包裹在耳朵周围，而不是需要刚性的帽子。第二类将传统的电极帽与智能手机或平板电脑等移动采集平台配对，以进行实时处理。
较低成本、开放硬件的放大器设备与高端研究级放大器相比如何？
较低成本、公开记录的放大器板表现出与高端研究级放大器几乎相同的背景噪声性能，这意味着它们可以同样有效地提取出微妙的神经信号。然而，它们的时间精度往往略低，这主要影响需要毫秒级时间精度的任务，例如某些 ERP 或脑机接口（BCI）研究。
将 EEG 从实验室转移到自然环境中时，主要的信号质量挑战是什么？
由于肌肉活动、眼球运动和电极位移引起的运动伪迹，以及来自电源线和设备的环境电干扰会污染记录。耳周电极捕获的信号幅度也会降低，因为神经信号在穿过骨骼和组织时会衰减。
哪些经典的 EEG 现象已在自然主义环境中通过便携式系统成功复制？
睁眼与闭眼范式在闭眼时显示出后部 alpha 活动增加，听觉 oddball 任务能可靠地产生针对目标音调的更大 P300 反应。这些复制证实了便携式系统能准确捕获基本的大脑振荡和认知处理过程。
为什么较低成本的便携式 EEG 硬件对于许多研究应用来说是可以接受的？
因为它的噪声性能与昂贵的系统相当，它可以检测到相同的广泛神经变化，例如静息态或持续的认知任务。主要缺点是时间精度，这仅在需要精确毫秒同步的实验中才变得至关重要。
实时源重建在便携式 EEG 中的作用是什么？
它使用基于智能手机的算法来估计大脑中信号源自何处，从而补偿耳周或消费级耳机降低的信号质量。空间保真度低于高密度实验室系统，因此分析应侧重于广泛的区域效应，而不是精细的大脑绘图。
文章中提到了当前便携式 EEG 技术的哪些关键局限性？
电池寿命、数据存储和用户舒适度仍然是持续存在的挑战，限制了连续记录的时间。自动伪迹抑制在应对不可预测的日常生活噪声时显得很吃力，往往需要人工检查，且验证研究通常样本量较小，长期稳定性测试有限。
为什么研究人员在对待便携式 EEG 的生态效度声明时应保持谨慎？
实证验证基础仍在不断积累，大多数研究的样本量较小，监测期较短。便携式系统是实验室设置的补充，而不是仅仅因为记录发生在受控环境之外就带来更大真实性的自动替代品。
Emotiv 是一家神经技术领域的领导者，致力于通过易于获取的 EEG 和脑数据工具推动神经科学研究发展。
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克里斯蒂安·布尔戈斯
