数十年来，临床医生一直依赖于对脑电图 (EEG) 图形的视觉检查来诊断癫痫或脑病。然而，对于广泛的其他神经和精神疾病，肉眼很难提取出一致、有意义的特征模式。
定量脑电图 (qEEG) 通过应用信号处理算法填补了这一空白，这些算法将原始波形转换为丰富的数值特征，例如特定频段的功率、连接性度量，以及与规范数据库的统计学对比。
什么是 qEEG？
qEEG，即定量脑电图，是对脑电图检查期间收集的数据进行的一种计算机化分析。该术语有时与“脑图谱”交替使用，尽管不同提供商的具体方法和报告有所不同。
脑电记录是通过放置在头皮上的电极进行的。这些传感器检测非常微弱的电信号，并对其进行放大、数字化，并处理成频率、振幅、分布和信号之间的关系等指标。因此，qEEG 并不直接对脑组织进行照相或测量血流量；它描述的是电活动随时间变化的特征。
qEEG 属于更广泛的神经科学领域，在该领域中，电信号与行为、生理和临床病史结合起来共同进行研究。其价值取决于脑电记录的获取质量、伪影的处理方式、使用的参考数据以及研究结果与其他证据的契合程度。报告通常最好被理解为评估的一个组成部分，而不是一个独立的答案。
qEEG 脑图谱解析
“脑图谱”通常是指以视觉格式呈现定量脑电图（EEG）的结果。报告可能会使用头皮图、图表、表格或彩色编码图来显示测得的脑电活动在不同位置和频段上的变化。这些显示方式可以使复杂的数字信息更容易查看，但醒目的色彩模式并不自动等同于患有疾病的证据。
分析可能会检查常规频段，包括较慢和较快的节律，以及对称性、连接性或相干性的指标。精确的指标取决于记录系统和分析方案。由于电活动会随着年龄、警觉性、药物、睡眠、运动和任务需求而发生变化，因此解读时需要注意数据收集时的条件。
因此，一张有用的脑图不仅仅是一幅图片。它是经过过滤、审核并与适当的参考框架进行对比后的信号的结构化总结。背景决定了解读：根据症状、神经系统检查、病史以及底层记录的质量，相同的统计学偏差可能具有不同的意义。
qEEG 脑扫描是如何工作的
qEEG 脑扫描始于脑电图（EEG）记录，而非解剖学扫描。该系统在受试者保持安静并遵循简单指令（例如闭眼或睁眼休息）的同时，采集多个头皮位置的电信号。然后使用软件对生成的数据进行检查和分析。
记录可能会被分成较短的片段（或称“历元”），以便识别因运动、肌肉紧张、眼部活动或电极接触不良等伪影污染的时期。分析人员在计算定量指标之前可能会应用滤波器和其他预处理步骤。
在准备期间，技术人员会测量或识别头皮位置，并使用网帽、导电膏、导电胶或其他经批准的排列方式附着电极。电极布局可能会遵循标准化放置系统，以便在不同的记录中保持位置的合理一致。准备工作可能比记录本身需要更长的时间，尤其是在使用多个通道时。
受试者通常坐在或斜躺在安静的房间里。技术人员会检查信号质量，说明何时睁眼或闭眼，并可能根据方案要求进行短暂的活动或其他简单的操作。
典型的脑电测试过程是无痛的，尽管导电膏、网帽或需要保持不动的要求可能会让人感到不便。眨眼、咬紧牙关、说话和头部运动都会产生伪影。因此，安静的环境和清晰的指令是测量过程的一部分，而不仅仅是为了舒适。
原始脑电图 vs qEEG
在癫痫检测之外，传统脑电图（EEG）解读在可靠性方面存在一个记录在案的问题。
一项综合评估发现，当专家针对非癫痫评估对相同的脑电图轨迹进行目测检查时，他们的一致性得分低至 0.2-0.29（在 1.0 代表完美的量表上）。这意味着两位专家看着相同的记录，往往会得出完全不同的结论，而这些读数的预测效度接近于零。
定量脑电图避开了这种主观性。计算机将信号分成短片段（甚至是短至 40 秒的历元），并计算出功率谱、相干性和其他指标。
在多项研究中，这种方法提供了超过 0.9 的分半信度和重测信度。相隔几天或几周的重复记录产生高度稳定的结果，这一特性对于长期追踪患者至关重要。定量脑电图通过用测量的、可重复的“指纹”代替凭印象的扫视，为临床医生提供了衡量大脑功能的一致基线。
特征 | 标准 EEG | qEEG |
|---|---|---|
主要输出 | 临床医生审核的电生理记录 | 定量测量和视觉总结 |
主要侧重点 | 基于时间的波形模式 | 基于统计和频率的特征 |
典型解读 | 临床神经生理学背景 | 临床背景加上计算比较 |
常见局限性 | 可能不太适合进行大规模数值比较 | 对测试方案、伪影和参考数据较为敏感 |
为什么常模大脑应该进行年龄和性别匹配
解读个人的 qEEG 需要一个参考人群。只有在平均值正确考虑了正常的生物学差异时，与平均值的偏离才有意义。
一个大型常模数据库收集了 1289 名年龄在 4.5 到 81 岁之间的健康参与者的静息态脑电图。当研究人员分别为男性和女性建立模型，并按年龄进一步细分组时，得到的 Z 值的准确性显著提高。如果没有这种分层，该数据库就会将许多健康人误标为异常，仅仅是因为他们的大脑节律反映了不同的年龄或性别。
在考虑健康衰老过程中发生的情况时，年龄匹配的必要性变得更加清晰。一项使用源定位方法追踪皮层节律起源的研究发现，随着成年人年龄的增长，枕叶区域的 delta (2–4 Hz) 功率呈线性下降，而顶叶、枕叶、颞叶和边缘系统区域的 alpha (8–13 Hz) 功率也平行减少。
如果将一名 75 岁老年人的 qEEG 与源自 25 岁年轻人的常模进行比较，其自然偏低的 delta 和 alpha 水平可能会被误认为是病理性变慢。因此，Z 值（即个人偏离同年龄、同性别匹配平均值的标准差倍数）成为标记真正异常值的唯一具有统计学依据的方法。
qEEG 指标的效度
信度是先决条件，但这些数值也必须是有效的，因为它们必须能真实反映神经功能并预测临床结果。在证实 qEEG 高信度的同一份评估中也表明，它的特征拥有很强的内容效度，这立足于数十年的神经生理学基础。
更具说服力的是，qEEG 指标与神经心理学测试的表现始终保持相关，并可以预测治疗反应等预后结果。这种预测效度意味着，彩色的脑图和统计评分并不是凭空虚构的抽象物，而是携带着临床相关的信息。
对于非癫痫应用，qEEG 的预测效度与脑电图目测读数几乎为零的效度形成了鲜明的对比。当与适当的常模框架结合使用时，qEEG 轮廓为行为评估提供了数据驱动的补充，以客观、可量化的反馈引导临床决策。
qEEG 如何追踪药物引起的神经毒性
qEEG 临床价值的一个具体例子来自一项针对两种抗癫痫药物的随机双盲研究。23 名健康志愿者服用了加巴喷丁（最高 3600 mg/天）或卡马西平（最高 1200 mg/天），持续 12 周。在用药期前后，研究人员记录了结构化的 qEEG，进行了认知测试，并收集了主观副作用评分。
这两种药物都导致了后部优势 alpha 节律（大脑在休息空闲状态下的频率）出现显著变慢。卡马西平的影响更为明显。至关重要的是，接受卡马西平治疗的受试者中有 10 人，接受加巴喷丁治疗的受试者中有 6 人超出了个体 95% 的置信区间，这意味着他们的 alpha 节律变慢到了在未用药人群中极罕见的程度。
虽然很少有参与者在客观认知测试中出现大幅下降，但脑电图变慢的幅度与较多的主观神经毒性诉求以及综合评分中较差的整体认知表现都相关联。
在这种情况下，qEEG 捕捉到了比标准纸笔测试更敏感的大脑功能变化。对于调整药物的临床医生来说，alpha 峰值频率超出患者常模范围的变化可以作为认知副作用的早期、客观指标，从而在患者的日常生活受到影响之前提示进行剂量评估。
在 qEEG 上从正常衰老到阿尔茨海默病的变化
从健康衰老到痴呆的发展轨迹，强调了 qEEG 如何勾画出独特疾病特征的过程。如前所述，健康衰老会带来 delta 功率和后部 alpha 功率的逐渐丧失。
阿尔茨海默病 (AD) 则在相反的方向上打破了这一规律。当研究人员对比 26 名 AD 患者、53 名轻度认知障碍 (MCI) 患者以及 246 名按年龄分层的健康对照组的静息态脑电图时，与年龄匹配的同龄人相比，AD 组显示出慢波功率（delta 和 theta）的显著增加以及 alpha 功率的减少。
从本质上讲，阿尔茨海默病患者的大脑矛盾地产生了更多慢波活动，同时失去了其较快的、有组织的节律。
theta 与 alpha 的比值 (TAR) 将这种双重打击合并为一个数值，并产生了最大、最显著的组间差异。为了理清 MCI 中更细微的变化，研究人员开发了一种功率分布距离度量 (PDDM)，用于检查随着时间推移功率概率分布的完整形状，而不是简单地对各历元进行平均。PDDM 适度增强了对 MCI 特异性变化的检测，揭示了定位于颞叶区域的微小但显著的影响。
当这些特征被输入到机器学习分类器中时，该模型将单个 AD 患者与对照组区分开来的 ROC 曲线下面积 (AUC) 达到 0.85 ——这是一个很强的影响，例如，这意味着随机选择的 AD 患者在 85% 的情况下得分都会高于随机选择的对照组。然而，对于 MCI，AUC 仅为 0.6，这表明准确率十分有限。
令人欣慰的是，源自 qEEG 的概率和比率评分与 AD 组的简易精神状态检查得分及其他神经心理学测试相关联，将电生理异常与现实世界中的认知衰退联系起来。
这些发现既凸显了希望，也提示了谨慎。在确诊的阿尔茨海默病中，qEEG 携带着强大的生理信号。但作为针对非常早期认知变化的独立筛查工具，其对 MCI 有限的敏感性意味着，正常的读数不能排除初期疾病，而异常的读数则可能是虚惊一场。然而，当与临床评估和其他生物标志物联合使用时，qEEG 提供了一个无创、低成本的观察神经功能障碍的窗口。
常见误区与过度夸大的应用
宣称与证据的差距。 许多商业平台和科普文章将 qEEG 描绘成几种脑部疾病的决定性诊断工具。虽然研究仍在进行中，但目前的文献对支持将这些条件作为常规临床应用持谨慎态度。
常模数据库质量至关重要。 如果参考数据库构建不良，整个解读框架就会坍塌。没有严格的年龄和性别分层，正常的变异就会被贴上病理学的标签。任何可信的 qEEG 评估都必须参考经过科学审查的常模人群。
个体差异可能会掩盖群体效应。 即使某种药物或疾病产生了显著的群体水平变化，某些个体仍可能保持在正常范围内。在药物研究中，尽管接受了显著剂量，一些参与者的 alpha 变慢仍未超出 95% 的置信区间。因此，单个 qEEG 数值必须结合完整的临床情况来解读，而不能将其作为绝对的试金石。
早期疾病的效应量较小。 MCI 仅 0.6 的有限 AUC 意味着，单凭 qEEG 无法可靠地识别认知能力下降的最早阶段；极有可能出现假阳性和假阴性。在通过更先进的分析方法提高效应量之前，qEEG 最好作为辅助工具，而不是独立的筛查器。
如何为 qEEG 检查做准备
准备说明因测试方案和脑电记录的目的而异。医生可能会就美发产品、咖啡因、睡眠、饮食和药物提供指导，因为这些因素会影响警觉性或信号质量。这些指导应当被理解为测试设计的一部分，而不是适用于每一次 qEEG 预约的通用规则。
记录环境通常是安静的，受试者可能会被要求保持放松，并尽量减少不必要的身体移动。头发和头皮的清洁可以使电极更容易接触，而疲劳或不寻常的睡眠可能会改变测量时的状态。任何可能影响记录的相关因素都应为进行解读的临床医生进行记录归档。
了解您的 qEEG 报告
一份 qEEG 报告可能包含原始或处理过的波形、频率谱、地形图、统计评分和书面解读。不同提供商之间的格式存在很大差异。诸如“升高”、“降低”或“异常”等术语描述的是相对于所选对比的测量值，其本身并不直接命名某种疾病。
当这些细节具有临床相关性时，报告通常会指明脑电记录的条件、质量控制过程和参考框架。它还应当将观察到的数据与解读区分开。有用的解释会将研究结果与转诊问题联系起来，而不会暗示超出证据支持的确定性。
有关报告的问题最好通过负责解读报告的合格专业人员来解决。不应孤立地看待任何单一的颜色、评分或比率。当结合症状、病史、体格检查和其他测试共同考虑时，报告会变得更有意义。
定量脑电图如今能为临床医生提供什么，又不能提供什么
定量脑电图通过用稳定的数值指标代替主观的目测读数，将一项拥有百年历史的技术转变为一个客观、可重复的工具。它在现实世界中的价值已经在具体场景中显现出来，例如在标准测试注意到药物引起的认知变慢之前就检测到它，以及能够高准确度地将阿尔茨海默病与健康衰老区分开来。
然而，支持这些应用的相同证据也为其在其他神经系统疾病中的更广泛使用画出了清晰的界限。
由于大脑节律随着年龄自然发生转变且因性别而异，因此每个 qEEG 结果的可靠性都取决于它所对比的参考人群的质量。当作为临床评估的补充而非独立判决使用时，qEEG 提供了一个低成本、无创的大脑功能观测窗口，可以引导药物调整并标记认知衰退。
它的未来取决于不断壮大的常模数据集和更敏锐的分析，但它目前的作用已经很明确：一个强大的客观辅助工具，而不是临床判断的替代品。
参考文献
Thatcher, R. W. (2010). 定量脑电图的有效性和可靠性。Journal of neurotherapy, 14(2), 122-152. https://doi.org/10.1080/10874201003773500
Ko, J., Park, U., Kim, D., & Kang, S. W. (2021). 定量脑电图标准化：按性别和年龄区分的常模数据库。Frontiers in Neuroscience, 15, 766781. https://doi.org/10.3389/fnins.2021.766781
Babiloni, C., Binetti, G., Cassarino, A., Dal Forno, G., Del Percio, C., Ferreri, F., Ferri, R., Frisoni, G., Galderisi, S., Hirata, K., Lanuzza, B., Miniussi, C., Mucci, A., Nobili, F., Rodriguez, G., Luca Romani, G., & Rossini, P. M. (2006). 生理衰老过程中成年人皮层节律的来源：一项多中心脑电图研究。Human brain mapping, 27(2), 162–172. https://doi.org/10.1002/hbm.20175
Salinsky, M. C., Binder, L. M., Oken, B. S., Storzbach, D., Aron, C. R., & Dodrill, C. B. (2002). 加巴喷丁和卡马西平对健康志愿者脑电图和认知的影响。Epilepsia, 43(5), 482-490. https://doi.org/10.1046/j.1528-1157.2002.22501.x
Meghdadi, A. H., Stevanović Karić, M., McConnell, M., Rupp, G., Richard, C., Hamilton, J., ... & Berka, C. (2021). 与阿尔茨海默病和轻度认知障碍相关的认知衰退的静息态脑电图生物标志物。PloS one, 16(2), e0244180. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244180
常见问题解答
传统脑电图和定量脑电图的主要区别是什么？
传统脑电图依赖于对原始脑电波轨迹的目测检查，这可能是主观的，且在专家之间不一致。qEEG 使用计算机算法将这些原始波形转换为数值特征，例如频段内的功率、连接性指标和 Z 值，使分析具有可重复性和客观性。
为什么将 qEEG 与年龄和性别匹配的常模进行比较很重要？
大脑节律自然会随着年龄而变化，并且在不同性别之间存在差异，因此个体的结果只有在与相似的参考组进行比较时才有意义。如果没有进行适当的匹配，健康老年人自然偏慢的脑电波可能会被误认为是病理性异常。
与针对非癫痫情况的目测脑电图解读相比，qEEG 是如何提高可靠性的？
对于非癫痫评估，脑电图的目测检查在专家之间的一致性非常低，有时接近于零。qEEG 通过对短脑电波片段使用自动计算，实现了很高的重测信度，这意味着重复的记录能产生稳定的结果，可以信赖用于长期追踪患者。
为什么常模数据库的质量对 qEEG 的解读至关重要？
计算 Z 值的整个系统取决于是否拥有一个按年龄和性别进行妥善分层的、结构良好的参考人群。如果数据库构建不良，正常的生物学变异可能会被错误地标记为病理，从而削弱 qEEG 结果的有效性。
qEEG 代表什么？
qEEG 代表定量脑电图。它是指对通过脑电图电极记录的电活动进行计算机化的数值分析。
qEEG 就是脑扫描吗？
qEEG 有时被称为脑图谱，但它并不是解剖学影像扫描。它分析的是从头皮记录的电信号，而不是直接产生大脑结构的图片。
qEEG 检查过程会痛吗？
qEEG 检查通常是无创的，并且不涉及电刺激。电极膏、网帽或需要保持不动可能会引起轻微的不适或不便。
qEEG 需要多长时间？
总预约时长因准备工作、记录条件、传感器数量以及是否包含额外任务而异。设置和数据质量检查可能会花费大量时间。
什么会影响 qEEG 的结果？
睡眠、警觉性、药物、物质、压力、眼球运动、肌肉紧张、身体移动、电极接触以及技术干扰都可能影响脑电记录或其解读。
谁来解读 qEEG 报告？
解读应当由在脑电图和相关临床背景方面受过合适培训的合格专业人员进行。应当将报告与其他评估信息结合起来考虑，而不应孤立地看待。
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。
克里斯蒂安·布尔戈斯
