EEG脑电波采集用电极技术特性与选型分析

概要

脑电图（EEG）是一种通过电极采集大脑神经电活动的无创检测技术，广泛应用于临床医学、神经科学研究、脑机接口（BCI）及消费电子领域。电极作为EEG信号采集的核心部件，其技术特性直接影响信号质量、抗干扰能力和用户体验。本文系统分析了EEG电极的类型、材料、阻抗特性、信号处理要求及新兴技术，并结合不同应用场景提出选型建议，为EEG系统设计提供参考。

关键词：脑电图（EEG）、电极技术、信号质量、选型分析、脑机接口

一. 引言

EEG技术通过头皮表面电极记录大脑神经元集群的电活动，其信号幅度通常在微伏（μV）级别，易受环境噪声和电极-皮肤接触阻抗的影响。电极的选型与设计需综合考虑信号保真度、佩戴舒适性、长期稳定性和成本等因素。本文从技术特性出发，探讨不同电极的适用场景，并给出选型指导。

二. EEG电极技术特性分析

2.1 电极类型

(1) 湿电极（Wet Electrodes）

原理：使用导电凝胶（如Ag/AgCl电解质）降低皮肤-电极阻抗。

优点：阻抗低（通常<5 kΩ），信号质量高，适用于临床和科研。

缺点：需专业操作，凝胶可能干燥导致信号衰减，长时间佩戴不适。

(2) 干电极（Dry Electrodes）

原理：直接通过金属触点（如金、银涂层）接触头皮，无需凝胶。

优点：快速部署，适合可穿戴设备（如NeuroSky、Muse头环）。

缺点：阻抗较高（>20 kΩ），易受运动伪影干扰。

(3) 半干电极

原理：结合少量液体（如微流体盐水）改善接触阻抗。

优点：平衡信号质量与舒适性，适合长期监测。

2.2 电极材料

2.3 阻抗特性

目标阻抗：<10 kΩ（理想<5 kΩ），高阻抗会导致信号衰减和噪声增加。

降低方法：

(1)湿电极：导电凝胶 + 皮肤打磨。

(2)干电极：多触点设计（如g.tec HD-Dry）或主动阻抗补偿电路。

2.4 空间分辨率与布局

标准10-20系统：19-21电极覆盖主要脑区（如Fp1、Cz、O1等）。

高密度EEG：64-256通道，用于精准脑源定位（如研究癫痫病灶）。

2.5 信号放大与滤波

A.放大器要求：

输入阻抗 >100 MΩ（避免信号分流）。

共模抑制比（CMRR）>80 dB（抑制50/60 Hz工频干扰）。

B.滤波范围：

(1)高通滤波（>0.1 Hz）去除基线漂移。

(2)低通滤波（<100 Hz）抑制肌电噪声。

2.6 运动伪影与抗干扰

主要干扰源：眨眼、肌电（EMG）、电极移动。

抑制技术：

(1)硬件：驱动屏蔽、右腿驱动（RLD）电路。

(2)软件：独立成分分析（ICA）、自适应滤波。

3. EEG电极选型分析

3.1 临床医学应用

需求：高信号质量、长期稳定性。

推荐：Ag/AgCl湿电极 + 高CMRR放大器（如BioSemi、Neuroscan系统）。

3.2 科研与脑机接口（BCI）

需求：高时空分辨率、抗干扰能力。

推荐：高密度干电极（如g.tec HD-Dry）或半干电极。

3.3 消费级与可穿戴设备

需求：便携性、舒适性、低成本。

推荐：柔性干电极（如Muse头带）或导电聚合物电极。

3.4 长期监测与健康监护

需求：低刺激、生物兼容性。

推荐：半干电极或微针阵列电极（穿透角质层，降低阻抗）。

4. 新兴技术与未来趋势

(1).柔性电极：基于石墨烯或液态金属，提高舒适性。

(2).无线EEG系统：低功耗蓝牙/Wi-Fi传输，适用于移动场景。

(3).光学EEG：采用近红外光谱（fNIRS）结合电生理信号。

(4).AI辅助信号处理：深度学习去噪，提升信噪比。

5. 结论

EEG电极的选型需综合考虑信号质量、应用场景和用户体验。湿电极适用于高精度临床检测，干电极更适合消费级设备，而半干电极在长期监测中具有优势。未来，柔性材料、无线传输和AI算法将推动EEG技术向更便携、智能化的方向发展。

参考文献

Niedermeyer, E., & da Silva, F. L. (2005). Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields.

Lopez-Gordo, M. A., et al. (2014). "Dry EEG Electrodes." Sensors, 14(7), 12847-12870.

Teplan, M. (2002). "Fundamentals of EEG Measurement." Measurement Science Review, 2(2), 1-11.