看看最近的文章

摘要

认知、精神、神经和药物使用障碍的全球负担达到2.58亿残疾调整生命年，这要求立即采取“行动”预防和管理这些疾病。脑电图(EEG)是应用最广泛的无创脑功能和健康神经生理测量仪器之一。脑电图最初仅用于监测和记录脑电活动产生的电波，以帮助临床决策和诊断。技术的进步使得最先进的基于脑电图计算机的系统，如媒体公司的NeuralScan，能够评估脑电波的功率变化以及脑电波与大脑和精神健康状况变化的比例。今天的脑电图机也可以识别这些变化的精确定位，从而实现更准确的诊断和治疗。脑电图技术的改进使它们变得坚固、固定/便携、高保真、多功能，能够执行复杂的功能和计算，但仍然对用户/临床医生友好，突出了它们在临床、研究、流行病学和公共卫生环境中的应用潜力。本文概述了脑电图机及其在诊断、预后和治疗中的应用，并在认知、精神和大脑健康领域产生基于脑电图的标志物。

关键字

脑电图，qEEG, LORETA，神经成像，诊断，神经扫描

介绍

脑电图在大脑健康和认知中的作用

大脑皮层的正常功能对生理、神经和心理健康至关重要。目前，认知、精神、神经和药物使用疾病/障碍占2.58亿残疾调整生命年(占所有原因伤残调整生命年总数的10.4%)。这重申需要有更好的脑健康预防、诊断和治疗方案，可用于临床、流行病学和公共卫生环境[1-2]。脑健康的诊断和评估工具包括:a)非侵入性:神经临床-体格检查、问卷/仪器、脑电图(EEG)、神经成像等超声波,磁共振成像(MRI)，功能磁共振成像(fMRI)，正电子发射断层扫描(PET)和计算机断层扫描(CT);b)侵入性:生化测试，基因测试，脑脊液(CSF)分析、血管造影和biopsies。MRI、fMRI、PET和CT提供了良好的大脑健康空间分辨率，而EEG通过毫秒范围内的大脑功能时间分辨率来评估大脑健康[3-5]，这是其他方法无法做到的。由于其对脑功能和结构变化的敏感性以及在临床环境中使用的简单性，近年来在重症监护中的应用不断增加[6-8]。

脑电图通过捕捉大脑皮层电活动产生的电波来评估大脑功能的神经生理方面。大脑皮层分为四个脑叶:额叶、顶叶、颞叶和枕叶;每一个都执行特定的功能。根据细胞结构、组织学和功能，Brodmann将4mm厚的大脑皮层划分为52个Brodmann 's area (BA)。目前对大脑和心理健康的神经电生理研究感兴趣的有26个学士学位。大脑皮层根据其电活动发出的正常脑电波是α (a)在8-15赫兹，β (β)在16-30赫兹，γ (γ)在31-100赫兹与l低伽马在30-70赫兹和高伽马在70-150赫兹感觉运动节律(SMR)在13 ~ 15 Hz。这些电波的强度和比例随着大脑皮层的区域、手头的任务和不同的精神状态而变化。这些波的形态、功率和比值如今被用于区分正常和异常的脑功能，以及诊断、预后和治疗。今天的脑电图机可以精确定位大脑中正常/异常的波形，进而确定哪些脑区参与了临床决策过程。

脑电图作为诊断、预后和治疗工具

脑电图监测的适应症包括癫痫[9-13]、脑外伤[14-17]、脑卒中[18-24]、脑炎[25-27]、脑肿瘤[28]、脑病[29-31]、记忆问题[32-33]、睡眠障碍[34-35]、昏迷[36-39]、心脏骤停[40]、脑死亡诊断[41-42]和痴呆。近年来，脑电图也被用于研究阿尔茨海默病(AD)[43-44]和其他形式的痴呆[45-46]、多发性硬化症[47-49]、疼痛障碍[50-51]、帕金森病[52-55]、偏头痛[56-58]，以及行为障碍，如注意缺陷多动障碍(ADHD)[59-61]、自闭症[62-64]、抑郁症[65-67]、创伤后应激障碍[68-71]、复杂发育性创伤障碍[72]和药物滥用[73-75]。随着神经反馈技术的出现，脑电图作为一种治疗选择变得可行，被用于提高表现(学术、运动或精神)，并用于治疗多动症、自闭症、阿尔茨海默氏症、创伤后障碍和药物滥用[76-80]。因此，自1924年以来[81]，脑电图已经从诊断大脑健康的附加工具发展成为用于诊断，疾病分期[82-88]，评估预后(包括治疗过程中(药物治疗和化疗)[89-93]的工具，并且本身作为治疗工具[76-80]。

脑电图:辅助诊断，防止误诊和漏诊

近年来，脑电图已被用于不明病因证的鉴别诊断[94-97]。例如，已知皮质下缺血或多次梗死或单次中风可导致人格改变、情感障碍甚至精神病。同样，精神疾病，如强迫症(OCD)、精神分裂症、自闭症、阅读障碍和成瘾，在受试者和对照组之间显示出明显的神经特征差异。脑电图也可用于区分症状相似但病因生理不同的疾病。例如，认知障碍可由一系列原因引起，如电解质失衡、低血糖、睡眠障碍、压力、头部损伤、疼痛、痴呆等[94]。

近年来，EEG在AD[43-44]、多发性硬化症[47-49]、帕金森氏病[52-55]、精神分裂症[98]、自闭症[62-64]和阅读障碍等神经系统疾病的早期诊断标志物或生物标志物方面的潜力得到了探索。例如，一项关于从轻度认知障碍(MCI)到完全发展的AD的神经变性和进展的研究显示，AD受试者中delta带的水平明显较高[84]。一项对86名MCI患者进行的为期2年的纵向研究使用了6种脑电图生物标志物，成功预测了25名具有β活性的患者向AD的转化，其敏感性为88%，特异性为82%[86]。自动特征提取技术有助于预测局灶性癫痫发作，灵敏度提高到87.8%[88]。

当前脑电图技术概述

电极[99-109]、电极放置系统[109-118]、接地和参考电极的使用、脑电图机(模拟、数字或多通道)、脑电图校定器和蒙太奇[119]的设计、规格、维护和校准协议都遵循严格的标准和指南[120-129]。EEG记录过程分为两个阶段:a)数据采集和预处理，b)特征提取。各阶段执行如下:

采集和预处理:在兴奋性刺激后，EEG通过电极捕捉锥体神经元的活动，包括动作电位(3ms)和突触后电位(200ms)[98]。20μV信号先用差分放大器放大，再用普通放大器放大。然后使用高通(HPF)、低通(LPF)和陷波滤波器来最小化/克服/消除由内在和外在因素引起的“噪声”，以及模数转换器对模拟信号进行数字化时由混叠引起的失真[122-128]。

工件更正:根据数据和研究设计对伪影去除或衰减进行校正。眨眼或摇头引起的伪影(症状)减弱但未消除。ICA(独立分量分析)和SSP(信号空间投影)是用于伪影衰减的一些方法[130-133]。然后进行信号平均、输出阈值化、信号增强，最后进行边缘检测。

数据处理:数据的处理包括特征提取、选择和分类。一般来说，大多数数字脑电图机只进行特征提取。快速傅里叶变换(FFT)、小波变换(WT)、时频分布(TFD)以及正反源空间分析都是用于特征提取的方法[133-137]。然后存储患者数据，用于神经临床评估和报告生成[138-140]。

EEG技术的软件开发

以前，单独使用脑电图波形/波形态结合其他神经学检查来诊断神经系统疾病[141-143]。近年来，经过处理的脑电图数据(波形)通过定量脑电图(q-EEG)进行量化，其中一个专门的软件程序将一维(1-D)脑电波信号转换为二维地形彩色地图，将患者的脑功能与标准数据库(Neuroguide, FDA研究标准)进行比较[144-146]。生成的颜色代码允许生成定量相关的z分数。另一个革命性的提高脑电图空间分辨率的软件开发是使用独立分量分析(ICA)结合低分辨率电磁断层扫描(LORETA)[145-153]将二维脑电图数据转换为三维脑电图数据，从而能够在皮质叶上定位脑电图的来源。来源位置(最初只能通过CT或MRI)很重要，因为它可以识别与特定反应或疾病状态有关的功能区域。

的组件，如图1所示NeuralScan这是一个最先进的基于计算机的脑电图系统。它符合当前的标准，并结合了脑电图机器领域最新的技术改进。图1A为21通道脑电图帽。内置软件可进行脑电图(alpha、beta、theta或gamma)的常规临床评估和波形测试，即;静息状态脑电图(闭眼和睁眼)。或者，该系统可以通过诱发电位(视觉、听觉、怪球范式)和行为运动测试来评估工作记忆和erp(图1B)。该系统能够通过FFT、小波和ICA去除“自动”伪影(闪烁、脉冲伪影、MR梯度伪影、弹道心电图和坏块)，以及ii)特征提取，iii)基于频率的脑电图波形分析，iv)从时域到频域的转换。该软件还可以执行qEEG进行脑图绘制、功率和频率分析，并与软件包提供的规范数据库进行比较(图1C)，与eLORETA进行源分析(图1D)。它还提供了一份神经心理学问卷，其中一些部分由患者回答(自我报告)，其他部分由临床医生管理。这个测试总共需要15分钟来完成。报告系统可以定制，可以制作便于医患双方理解的汇总报告(图1E)，也可以制作描述脑电图与生命体征对应关系的详细报告(图1F)。

图1所示。medianeuroscan的组件。(A) 21通道脑电图帽;(B)事件相关电位(ERP)生成的信号平均;(C)功率分析、频率分析、QEEG作图;(D)精确低分辨率电磁层析成像(eLORETA)定位震源;(五)简单报告;(六)与生命体征读数时间对应的完整报告

基于脑电图的认知、心理和大脑健康标记

正常脑电图形式[154-156]随年龄、精神状态以及是刺激诱发还是静息状态而变化。异常波形模式[126,157]可分为癫痫性和广义非发作性波形，包括:间歇性减慢、间歇性节律性三角洲活动(IRDA)、连续缓慢活动(弥漫性减慢、阿尔法昏迷)、周期性异常(突发抑制、周期性放电(gpd /SIRPIDS)和背景抑制。疾病特有的模式也被观察到。例如，亚急性硬化性全脑炎(SSPE)[158]和克雅氏病(Creutzfeldt-Jakob disease)[159]中发现了疾病特异性脑电图模式。

在a)静息状态EEG(闭眼和睁眼)，b)特定任务后(工作记忆)和c)事件相关电位(erp)包括诱发电位(视觉、听觉、奇球范式)捕获的处理脑电图波形是几种脑健康生物标志物的来源[160-162]。图1总结了脑电图中可用于提供神经和心理健康信息的波类型。脑电图产生的标记已用于神经/心理健康研究和临床评估。

疾病和研究中的事件相关电位(ERPs)

诱发电位或事件相关电位(erp)是在事件/刺激之后获得的。刺激可以是视觉的、听觉的、运动的或任务相关的。有黑白方块的棋盘，黑白方块在预先设定的时间内交替其位置，常被用作视觉刺激。它们在电脑屏幕上显示一段指定的时间，因为大脑能够在几分之一秒内识别出黑白方块的交换;这种识别被捕获在脑电图波形中。捕捉一个完整的刺激和反应周期的时代被标记出来并被选择。由于刺激/测试时间可能为5分钟。所有与这个持续时间和刺激有关的时代都同样被标记和选择。对特定刺激的平均反应提供了该刺激的事件相关电位(图1D)。ERP波形有正分量和负分量，分别用“P”和“N”表示，用数字(P100和N100)表示延迟时间(以毫秒为单位)或波形的层次位置。

在一项针对精神分裂症患者的ERP研究中，P100振幅主成分分析显示，虽然第一主成分(整体活动)和第二主成分(前后互易激活)在患者和对照组中相似，但第三主成分(半球活动互易)显示精神分裂症患者的中心区域与前后区域的独特激活[163]。在一项关于自闭症谱系障碍(ASD)的研究中，与正常发育(TD)儿童相比，自闭症儿童表现出更长的P100潜伏期，更弱的N100振幅和更大的P300振幅。[164]。在创伤性脑损伤早期检测到的erp可作为损伤后6个月功能和认知恢复的预测指标[165]。erp也被用于识别帕金森病的背外侧前额叶和前扣带皮层损伤[166]。脑电图(非线性复杂性)结合神经心理学评估(阿尔茨海默病评估量表-认知:ADAS-Cog)和心血管病史评估也被发现可将区分AD、血管性痴呆、混合性痴呆和MCI的诊断准确率从80%提高到92%[82]。

特异性皮层听觉诱发的erp也被用于识别幼年人工耳蜗受者初级听觉皮层发育的敏感期截止时间[167]。此外，erp已被用于识别创伤后应激障碍退伍军人对负面情绪刺激反应的差异情绪加工[168]。一项针对非裔美国老年人的研究也发现，在一次背卡学习测试(OCL，记忆)中，闭眼休息时的脑电图频谱功率能够区分那些有MCI风险的人和那些稳定的人。

EEG的技术变体

近年来，针对特定功能开发了专门类型的脑电图。这些都为研究或临床应用提供了独特的优势。本节讨论了最近最常见的两种基于脑电图的技术，定量脑电图和低分辨率电磁断层扫描。(表1)。

表1。基于脑电图的大脑/精神健康标记

脑电图描记器	3、波形特性 ●记录脑电波的峰值频率 3、功率比 3、临床意义/相关性:a)低峰频率，b)高峰频率
诱发电位& 事件相关电位(erp)	3、视觉诱发电位、听觉诱发电位 3、erp的平均、峰值和潜伏期跨越神经和精神障碍。 ●基于ERP的潜在脑生物标志物:C1、P1、P200、P300、P3a、P3b、P600、N100、N200、N2pc、N170、N400、早期左前阴性(ELAN)错误相关负性(ERN); 后期正成分(LPC)、侧化准备电位(LRP)、错配负性、N2pc、Bereitschaft电位、偶然负变异(CNV)、体感诱发电位、视觉N1、ERP同步和ERP非同步。 3、ERP: P300和延迟(毫秒) ●稳态视觉诱发电位(ssvep)，大脑对重复视觉刺激(RVS)的反应 3、休息状态脑电图
频率分析与qEEG	3、绝对功率(电压，P=mV2)在患者的脑电图数据库中 ●脑电波的相对功率与患者脑电图的总功率的比较(q/ q + β + a + D) 3、半球之间和半球内部的一致性，左右半球和前后半球的力量和对称性的平衡 3、脑电波的比率(Hz)及其对大脑和精神健康的影响 3、病人脑电波的平均频率 ●将患者的原始分数与规范数据库的Z-score值进行对比——其差异的方向和幅度及其对大脑健康的影响 是否有局部、局部、局部或全身性异常，是否出现上述变量?
斯洛蕾塔和埃洛蕾塔	这种电活动的来源是大脑中的电极/通道/衍生物 3、大脑中涉及到哪些布罗德曼区域? 3、它们的细胞结构、组织学和功能如何?

定量脑电图

定量脑电图（qEEG)， EEG数据用于创建二维地形彩色编码脑图，反映与规范参考数据库(Neuroguide, FDA研究标准)相比获得的患者脑功能z分数(图1C)。然后对这些波进行分析，以确定它们在脑叶中的分布、功率、比例、相干性和连通性[144-146]。一项应用qEEG监测和辅助治疗创伤性脑损伤(TBI)的研究证实，α功率(AUC=0.87, p<0.01)和相对快速θ功率的变异性(AUC=0.84, p<0.01)具有较高的预后价值[17]。qEEG也被证明对病毒性脑炎具有临床诊断价值，与脑电图[27]相比，显示出更高的细节和精度。在多动症患者中可以观察到额叶区域异常高的θ活动和较高的θ - β活动[169]。一项关于帕金森病(PD)的研究综述发现，脑电图频率减慢与认知能力下降有关，在这种疾病中，δ和θ的频谱功率增加，α、β和γ活动减少。在地形上，枕叶、顶叶和颞叶也与帕金森病中观察到的频谱变化具有较高的相关性[170]。

低分辨率电磁断层扫描(LORETA)

在低分辨率电磁断层扫描(LORETA)中，[147-153]将二维脑电图数据转换为三维数据，以定位皮层叶上的脑电图波源。这进而确定涉及的功能区域，定位波响应的来源，以提供神经解剖学背景(图1D)。

在一项研究多巴胺激动剂KB200z治疗ADHD的案例研究中，LORETA成功地识别出治疗后，前、背、后扣带区和右背外侧前额叶皮层的频带增加。另一项使用LORETA的研究表明，精神分裂症患者脑过程之间的分离增加，这是解释精神分裂症患者认知和情绪状态差异的关键因素[98]。特定的LORETA参数(电流相密度和滞后相同步)也已成功地与阿尔茨海默病患者的Aβ42和总tau浓度相关。LORETA z-score反馈方法也被证明可以减轻头颈癌患者的疼痛，这种改善与改变疼痛相关脑区域的大脑活动有关。在另一项比较健康个体与接受治疗和未接受治疗的绝经综合征和抑郁症患者的研究中，LORETA被用于成功识别抑郁症的皮质解剖相关性以及药物治疗的作用模式。LORETA还能够识别偏头痛患者楔前叶和后颞中回的α活性显著升高，而内侧额叶皮层(包括前扣带和额叶上回和内侧回)的α活性降低。

结论

近几十年来，脑电图已经从一种无创监测工具发展成为一种用于神经和精神疾病的诊断、预后和治疗/神经反馈的仪器。当今最先进的EEG机器允许使用qEEG进行频谱分析，并使用LORETA进行源分析。以脑电图为基础的技术在诊断复杂病因障碍和早期诊断认知障碍方面也被证明是有用的，为临床医生提供了一个宝贵的机会窗口，通过改变生活方式和/或治疗干预措施实施预防措施。今天最先进的脑电图机器，如media公司的NeuralScan，可以在15分钟内完成高精度的测试。目前脑电图仪的便携性允许在公共卫生和实验室环境中易于使用，以及用于研究目的和临床使用。

作者及贡献

PM, CC, JL, MA和SD都对本文的写作，审查和批准做出了同等的贡献。

资金信息

本研究得到了media Inc. (SD)和加州大学欧文分校外科部门的内部资助。(pm, cc, jl, ma)。

利益冲突

其中一位作者受雇于生产NeuralScan的media公司。

参考文献

1. Whiteford HA, Ferrari AJ, Degenhardt L, Feigin V, Vos T(2015)精神、神经和物质使用障碍的全球负担:来自2010年全球疾病负担研究的分析。《公共科学图书馆•综合》10: e0116820。(Crossref)
2. koury MJ, Gwinn M, Ioannidis JP(2010)翻译流行病学的出现:从科学发现到人口健康影响。流行病学杂志172: 517 - 524。
3. Michel CM, Murray MM (2012) EEG作为脑成像工具的应用。科学杂志61: 371 - 385。(Crossref)
4. 贾马尔W, Das S, Maharatna K(2013)脑电信号时变相位同步测量中毫秒级稳定状态的存在性。2013年第35届IEEE医学与生物工程国际会议(EMBC) pp: 2539-2542。
5. kanna A, Pascual-Leone A, Michel CM, Farzan F(2015)静息状态脑电图的微观状态:现状与未来方向。神经科学与生物行为评论49: 105 - 13所示。
6. Ney JP, van der Goes DN, Nuwer MR, Nelson L, Eccher MA(2013)连续和常规脑电图在重症监护:使用和结果，美国2005-2009。神经学81: 2002 - 2008。(Crossref)
7. Kinney MO, Kaplan PW(2017)重症监护病房非惊厥性癫痫持续状态的识别和治疗的最新进展。专家Rev Neurother17: 987 - 1002。(Crossref)
8. Caricato A, Melchionda I, Antonelli M(2018)重症监护病房成人连续脑电图监测。急救护理22:75。
9. 张建军，张建军，张建军。(2004)危重症患者连续脑电图监测的临床应用。神经学62: 1743 - 1748。
10. Smith SJ(2005)脑电图在癫痫患者诊断、分类和治疗中的应用。神经病学，神经外科与精神病学杂志76: 2 - 7日。
11. Laccheo I, Sonmezturk H, Bhatt AB, Tomycz L, Shi Y等。(2015)神经系统ICU患者非惊厥性癫痫持续状态与非惊厥性发作。Neurocritical保健22日:202 - 11所示。
12. 李建军，李建军，李建军，等(2017)反复间歇脑电图对危重患者癫痫发作的检测效果。临床神经生理学47: 5 - 12。
13. Ruiz AR, Vlachy J, Lee JW, Gilmore EJ, Ayer T等。(2017)危重患者周期性和节律性脑电图模式与癫痫发作的关系。JAMA神经学74: 181 - 188。
14. Rapp PE, Keyser DO, Albano A, Hernandez R, Gibson DB等。(2015)创伤性脑损伤电生理检测方法。人类神经科学前沿9: 1 - 11。
15. Ulam F, Shelton C, Richards L, Davis L, Hunter B等。(2015)经颅直流电刺激对创伤性脑损伤亚急性神经康复过程中脑电图振荡和注意/工作记忆的累积效应。临床神经生理学126: 486 - 96。
16. Curley WH, Forgacs PB, Voss HU, Conte MM, Schiff ND(2018)揭示脑损伤隐性认知的脑电图信号表征。大脑141: 1404 - 1421。
17. 张晓明，王晓明，王晓明，等。(2018)重型颅脑损伤脑电参数定量预测预后的研究进展。临床脑电图与神经科学49: 248 - 257。
18. 陈建军，陈建军，李建军，等。(2004)脑电定量连续检测对脑缺血的影响。临床神经生理学115: 2699 - 2710。
19. 李建军，李建军，李建军，等。(2009)脑卒中低灌注脑电定量分析。Neurocritical保健11: 210 - 216。
20. Gollwitzer S, Groemer T, Rampp S, Hagge M, Olmes D等。(2015)基于脑电图定量预测成人蛛网膜下腔出血迟发性脑缺血的前瞻性研究。临床神经生理学126: 1514 - 1523。
21. Gaspard N(2016)目前的临床证据支持使用连续脑电图监测延迟性脑缺血检测。临床神经生理学杂志33: 211 - 216。
22. Muniz CF, Shenoy AV, O 'Connor KL, Bechek SC, Boyle EJ等。(2016)迟发性脑缺血前瞻性脑电图监测和报告制度指南的临床开发和实施。临床神经生理学杂志33: 217。
23. 王晓明，王晓明，王晓明，等。(2016)脑电图监测对蛛网膜下腔出血迟发性脑缺血早期检测的初步研究。Neurocritical保健24: 207 - 216。
24. 郭建军，张建军，张建军，等。(2019)蛛网膜下腔出血后脑电定量预测预后。临床神经生理学杂志。36: 25-31。
25. Van Noord MU, Tecoma E, Kansal L, Karanjia N, Iragui-Madoz V(2016)抗nmda受体脑炎的持续脑电图模式:病理生理学意义。
26. 刘建军，刘建军，刘建军，等(2016)LGI - 1抗体介导的脑炎的亚临床颞叶脑电图发作模式。Epilepsia57: e155-60。
27. 吴艳，陈敏，崔艳，何霞，牛静，等。(2018)病毒性脑炎定量脑电图。综合神经科学杂志1: 1 - 9。
28. Selvam VS, Devi SS(2015)脑肿瘤状态下脑电图信号的频谱特征分析。《测量科学评论》15: 219 - 225。
29. Awal MA, Lai MM, Azemi G, Boashash B, Colditz PB(2016)预测低氧缺血性脑病足月新生儿预后的脑电图背景特征:一项结构化回顾。临床神经生理学127: 285 - 296。
30. Murray DM, O 'Connor CM, Ryan CA, Korotchikova I, Boylan GB(2016)新生儿轻度缺氧缺血性脑病5年早期脑电图评分与预后。儿科138: e20160659。
31. 周丽娟，张丽娟，张丽娟，等。(2017)围生期窒息和治疗性低温患儿汤普森脑病评分和幅度积分脑电图的比较。癫痫和新生儿大脑112:229。
32. Kavcic V, Zalar B, Giordani B(2016)老年非洲裔美国人基线脑电图频谱功率与记忆表现之间的关系支持社区环境中的认知问题。国际心理生理学杂志109: 116 - 123。
33. Kiiski H, Bennett M, Kelly C, Grogan K, Rai L，等。(2017)脑电图θ / β比与ADHD和对照组的注意力不集中和记忆问题呈正相关。中华神经病学杂志。27:1102-1103。
34. Desjardins MÈ， Carrier J, Lina JM, Fortin M, Gosselin N, Montplaisir J, Zadra A.梦游前的脑电图功能连接:睡眠和清醒之间相互作用的证据。睡眠2017 40: 1-10。
35. 李春华，李春华(2017)睡眠与精神障碍的关系。《睡眠障碍医学》第977-996页。
36. Alvarez V, serra - marcos A, Oddo M, Rossetti AO(2013)间歇与连续脑电图在低温治疗下心脏骤停昏迷幸存者中的表现。急救护理17: R190。
37. Sandroni C, Cariou A, Cavallaro F, Cronberg T, Friberg H等。(2014)心脏骤停昏迷幸存者的预后:来自欧洲复苏委员会和欧洲重症监护医学学会的咨询声明。重症监护医学。40: 1816 - 1831。
38. Hofmeijer J, Beernink TM, Bosch FH, Beishuizen A, tjepkema - clostermans MC等。(2015)早期脑电图有助于预测缺氧后昏迷的多模式预后。神经学85: 137 - 43。
39. Zubler F, Steimer A, Kurmann R, Bandarabadi M, Novy J等。(2017)脑电图同步测量是心脏骤停后昏迷患者预后的早期预测指标。临床神经生理学128: 635 - 642。
40. Westhall E, Rossetti AO, van Rootselaar AF, Kjaer TW, Horn J等。(2016)标准化脑电图解释可准确预测心脏骤停后预后。神经学86: 1482 - 1490。
41. Szurhaj W, Lamblin MD, Kaminska A, Sediri H(2015)脑死亡诊断的脑电图指南。临床神经生理学45: 97 - 104。
42. Stecker MM, Sabau D, Sullivan LR, Das RR, Selioutski O等。(2016)美国临床神经生理学会指南6:疑似脑死亡EEG记录的最低技术标准。神经诊断杂志56: 276 - 284。
43. Babiloni C, Lizio R, Marzano N, capototo P, Soricelli A等。(2016)静息状态脑电图节律揭示的阿尔茨海默病的脑神经同步和功能耦合。国际心理生理学杂志103: 88 - 102。
44. 陈建军，陈建军，陈建军，等(2018)基于脑电的阿尔茨海默病认知功能分析神经学。P: 98。
45. Dauwan M, Van Dellen E, Van Boxtel L, Van Straaten EC, de Waal H等。(2016)路易体痴呆患者脑后区脑电图定向连接减少:与阿尔茨海默病和对照组的比较。衰老的神经生物学41: 122 - 129。
46. Yu M, Gouw AA, Hillebrand A, Tijms BM, Stam CJ等。(2016)额颞叶痴呆和阿尔茨海默病行为变异的不同功能连接和网络拓扑:一项脑电图研究。衰老的神经生物学42: 150 - 162。
47. Gschwind M, Hardmeier M, Van De Ville D, Tomescu MI, Penner IK等。(2016)自发性脑电图地形波动预测复发缓解型多发性硬化症的疾病状态。科学杂志:临床12: 466 - 477。
48. Keune PM, Hansen S, Weber E, Zapf F, Habich J等。(2017)多发性硬化症静息状态脑电图脑振荡活动与认知功能的关系。临床神经生理学128: 1746 - 1754。
49. (2018)经颅磁-脑电图对早期复发缓解型多发性硬化症皮层兴奋性和半球间连通性的研究。神经科学前沿12: 393。
50. 张建军，张建军，张建军，张建军(2017)慢性疼痛与睡眠的脑电特征。疼痛医学18: 1921 - 1931。(Crossref)
51. 张建军，张建军，张建军，等(2018)纤维肌痛综合征患者静息脑电图变化特征。欧洲疼痛杂志22: 49-57。
52. Caviness JN, Hentz JG, Belden CM, Shill HA, drive - dunckley ED等。(2015)纵向脑电图变化与帕金森病认知测量恶化相关。帕金森病杂志。5: 117 - 124。
53. 陈建军，陈建军，陈建军，等。(2018)脑电定量分析与帕金森病非多巴胺能疾病严重程度的关系。临床神经生理学129:1748-1755。
54. g ntekin B, Hanoglu L, g ner D, Yilmaz NH， Çadirci F，等。(2018)帕金森病认知功能障碍表现为听觉辨别过程中EEG δ反应的逐渐减少。心理学前沿9: 170。
55. Barcelon EA, Mukaino T, Yokoyama J, Uehara T, Ogata K等。(2019)EEG总评分可用于帕金森病与帕金森相关疾病的鉴别。神经病学前沿10: 398。
56. 张建军，张建军，张建军，等(2016)基于多通道脑电信号的偏头痛检测方法。生物医学研究。27日:743 - 748。
57. 陈晓明，陈晓明，陈晓明，等。(2017)偏头痛发作间期脑干和丘脑高频振荡脑电活动的影响。头痛37: 915 - 926。
58. 曹忠，赖克林，林春涛，庄超，周春春等。(2018)偏头痛发作前静息状态脑电图复杂性研究。头痛38: 1296 - 1306。
59. 施耐德，王晓明，王晓明(2015)脑电图生物标志物与临床医生ADHD评估的整合。大脑Behav5: e00330。(Crossref)
60. Rommel AS, James SN, McLoughlin G, Brandeis D, Banaschewski T等。(2017)休息和认知表现时脑电图频谱功率的改变:早产儿青少年与ADHD青少年的比较。欧洲儿童与青少年精神病学26日:1511 - 1122。
61. Saad JF, Kohn MR (2018) ADHD的Theta/Beta EEG标记存在先天缺陷吗?注意不和谐22日:815 - 826。(Crossref)
62. Ewen JB, Lakshmanan BM, Pillai AS, McAuliffe D, Nettles C等。(2016)高功能自闭症在运动控制任务中的脑电图振荡调节。人类神经科学前沿10:198。
63. O 'Reilly C, Lewis JD, Elsabbagh M(2017)自闭症中脑功能连接是否非典型?脑电图和脑磁图研究的系统综述。《公共科学图书馆•综合》12: e0175870。
64. Bosl WJ, tger - flusberg H, Nelson CA(2018)脑电图分析在自闭症谱系障碍早期检测中的应用。科学报告8: 6828。
65. Allen JJ, Reznik SJ(2015)额叶脑电图不对称作为抑郁易感性的有希望的标记:总结和方法考虑。当代心理学观点4: 93 - 97。
66. 李建军，李建军，李建军，等。(2015)一种基于脑电信号非线性特征的抑郁症诊断指标。欧洲神经病学74: 79 - 83。
67. 张晓明，张晓明，张晓明，等。(2015)抑郁症患者前额和吻侧前扣带(rACC) theta脑电图对治疗效果的影响[j]。欧洲神经精神药理学25日:1190 - 1200。
68. Lobo I, Portugal LC, Figueira I, Volchan E, David I等。(2015)创伤后应激症状严重程度的EEG相关性:对PTSD维度文献的系统回顾。情感障碍杂志183: 210 - 220。
69. 张勇，张勇，吴伟，等。(2018)基于静息状态脑电功能连接生物标志物的PTSD亚型识别。生物精神病学83:S141。
70. 王志强，王志强，王志强，等。(2018)战斗相关创伤后应激障碍退伍军人杏仁核活动的实时fMRI神经反馈训练。科学杂志:临床19日:106 - 121。
71. Rahmani B, Wong CK, Norouzzadeh P, Bodurka J, McKinney B(2019)修正:动态Hurst分析识别创伤后应激障碍与健康对照组脑电通道差异。《公共科学图书馆•综合》14: e0214527。
72. Fisher SF, Lanius RA, Frewen PA(2016)脑电图神经反馈作为心理治疗辅助治疗复杂发育性创伤相关障碍:案例研究和治疗原理。创伤学22日:255。
73. Fink BC, Steele VR, Maurer MJ, Fede SJ, Calhoun VD等。(2016)脑电位预测监狱样本中药物滥用治疗的完成情况。大脑和行为6: e00501。
74. Tófoli LF, de Araujo DB(2016)治疗成瘾:从脑电图和成像研究的角度看致幻剂。国际神经生物学评论学术出版社129:157-185
75. Laprevote V, Bon L, Krieg J, Schwitzer T, Bourion-Bedes S等。(2017)脑电信号复杂性增加与大麻依赖的关系。欧洲神经精神药理学27日:1216 - 1222。
76. Enriquez-Geppert S, Huster RJ, Herrmann CS(2017)脑电图神经反馈作为调节认知和行为的工具:复习教程。神经科学11:51
77. Bartholdy S, Musiat P, Campbell IC, Schmidt U(2013)神经反馈在饮食失调治疗中的潜力:文献综述。欧洲饮食失调Rev21日:456 - 463。(Crossref)
78. 神经反馈对自闭症儿童的影响:一项初步研究。神经治疗杂志6: 39-49。
79. Sokhadze TM, Cannon RL, Trudeau DL(2008)脑电图生物反馈作为物质使用障碍的治疗:回顾，疗效评级和进一步研究的建议。应用心理生理生物反馈33:1-28。
80. Diaz BA, Sloot LH, Mansvelder HD, Linkenkaer-Hansen K(2012)脑电图生物反馈作为调节觉醒的工具:ADHD和失眠治疗的趋势和观点。神经影像学B3: 431 - 451。
81. 汉斯·伯杰(1873—1941)，理查德·卡顿(1842—1926)和脑电图。[神经外科精神病学]74: 1 - 9。［Crossref]
82. Snyder SM, Hall JR, Cornwell SL, Falk JD (2011) EEG的加入提高了使用神经心理和心血管因素识别痴呆和MCI的逻辑模型的准确性。精神病学研究186: 97 - 102。
83. 张建军，张建军，张建军，等(2018)静息状态脑电图在阿尔茨海默病诊断中的应用。疾病标记10: 1-26。
84. Babiloni C, Del Percio C, Caroli A, Salvatore E, Nicolai E等。(2016)静息状态脑电图节律的皮层来源与阿尔茨海默病患者大脑低代谢相关:一项EEG- pet研究。衰老的神经生物学48: 122 - 134。
85. Smailovic U, Koenig T, kamatreholt I, Andersson T, Kramberger M等。(2018)定量脑电功率和同步与阿尔茨海默病脑脊液生物标志物的相关性。老年神经生物学63:88-95。
86. Poil S, de Haan W, van der Flier W, Mansvelder H, Scheltens P等。(2013)综合脑电生物标志物预测MCI期阿尔茨海默病的进展。老年神经科学前沿5:1-10。
87. 刘建军，刘建军，刘建军，等(2019)精神疾病脑电频谱研究进展[j]。神经科学12:521。
88. 张建军，张建军，张建军。基于卷积神经网络的癫痫发作预测方法。IEEE transbiomed工程65: 2109 - 2118。
89. jitly R, Sgro JA, Towne AR, Ko D, DeLorenzo RJ(1997)癫痫持续状态后脑电图监测的预后价值:一项前瞻性成人研究。[J]临床神经生理学14: 326 - 334。［Crossref]
90. Gatzonis S, Triantafyllou N, Kateri M, Siatouni A, Angelopoulos E等。(2010)脑电图对癫痫的预后价值:一项长期随访研究。神经Int2: e18。(Crossref)
91. 刘刚，苏莹莹，刘亦飞(2016)预测昏迷患者预后:脑电图反应性对可量化电刺激的作用，基于Evid的补体替代医学［Crossref]
92. Rossetti AO, Urbano LA, Delodder F, Kaplan PW, Oddo M(2010)持续脑电图监测对心脏骤停后治疗性低温的预后价值。暴击治疗14: R173。
93. Diaz BA, Hardstone R, Mansvelder HD, Van Someren EJ, Linkenkaer-Hansen K(2016)静息状态主观体验和脑电图生物标志物与睡眠发作潜伏期相关。前面Psychol7: 492。
94. C Zeman AZJ(2005)可被误认为精神疾病的神经综合征。[神经外科精神病学]76: i31-i38。［Crossref]
95. Chandra SR, Asheeb A, Dash S, Retna N, Ravi Teja KV等。(2017)脑电图在神经精神边界区综合征诊断和治疗中的作用。中华精神病学杂志，39(3):444 - 444。［Crossref]
96. Smith SJM(2005)脑电图在癫痫以外的神经系统疾病中的应用:它什么时候有帮助，它能增加什么?[神经外科精神病学]76: ii8-ii12。
97. (2003)儿童神经病学与精神病学的关系。[神经外科精神病学]74: i17-i22。
98. Dietrich Lehmann, Pascal L Faber, Roberto D Pascual-Marqui, Patricia Milz, Werner M. Herrmann等。(2014)来自三个精神病学中心的首次发作药物治疗的精神分裂症患者的功能异常电生理皮层连接。神经科学8: 635。
99. Lopes da Silva F (2010) EEG:起源与测量。见C. Mulert & L. Lemieux(主编)，EEG-fMRI:生理基础、技术和应用。伦敦:b施普林格1:19 -38。
100. Lopez-Gordo MA, Sanchez-Morillo D, Pelayo Valle F(2014)干式EEG电极。传感器14:12847 - 12870。
101. 杨A, Garudadri H, Van Toen C, Mercier P, Balkan O，等。(2015)静息和运动条件下泡沫基和弹簧负载干电极与湿电极的比较。IEEE工程医学与生物学报2015: 7131 - 7134。(Crossref)
102. Ferree TC, Luu P, Russell GS, Tucker DM(2001)头皮电极阻抗、感染风险和脑电图数据质量。中国Neurophysiol112: 536 - 544。［crossref]
103. Forvi E, Bedoni M, Carabalona R, Soncini M, Mazzoleni P等。(2012)微针干电极用于临床检查中生物电位监测的初步技术评估。传感器致动器180: 177 - 186。
104. Ruffini G, Dunne S, Fuentemilla L, Grau C, farrsams E等。(2008)基于碳纳米管阵列接口的干式电生理传感器的首次人体试验。传感器致动器144: 275 - 279。
105. Dias NS, Carmo JP, da Silva AF, Mendes PM, Correia JH(2010)基于氧化铱(IrO)的无创生物电位记录和刺激的新型干电极。传感器致动器164: 28-34。
106. 林春涛，廖立德，刘永华，王爱军，林宝生等。(2011)用于长期脑电测量的新型干式聚合物泡沫电极。IEEE transbiomed工程58: 1200 - 1207。(Crossref)
107. 苏立文TJ, Deiss SR, Cauwenberghs G(2007)一种低噪声、非接触式脑电/心电传感器。生物医学电路与系统会议录。Biocas页:154 - 157。
108. Nunez PL (2006) Srinivasan, R.;牛津大学出版社:牛津，英国
109. Jurcak V, Tsuzuki D, Dan I(2007) 10/ 20,10 /10和10/5系统重新审视:它们作为相对头部-表面定位系统的有效性。科学杂志34: 1600 - 1611。
110. Jasper HH(1958)国际联合会的10 - 20电极系统。脑电图临床神经生理学10: 367 - 380。
111. Jurcak V, Okamoto M, Singh A, Dan I(2005)经颅和层析神经成像方法的多模态连接MR图像的虚拟10-20测量。科学杂志26日:1184 - 1192。
112. Nuwer MR, Comi G, Emerson R, Fuglsang-Frederiksen A, Guerit JM等。(1998)临床脑电图数字记录的IFCN标准。国际临床神经生理学联合会。脑电图临床神经生理学106: 259 - 261。
113. Herwig U, Satrapi P, schonfelt - lecuona C(2003)利用国际10-20 EEG系统定位经颅磁刺激。大脑Topogr16: 95 - 99。
114. Myslobodsky MS, Coppola R, Bar-Ziv J, Weinberger DR(1990)计算机神经生理地形的国际10-20电极系统的充分性。[J]临床神经生理学7: 507 - 518。
115. Oostenveld R, Praamstra P(2001)用于高分辨率EEG和ERP测量的5%电极系统。中国Neurophysiol112: 713 - 719。［crossref]
116. Chatrian GE, letitch E, Nelson PL(1985) 10%电极系统用于自发和诱发脑电图活动的地形研究。J脑电图技术公司25日:83 - 92。
117. Chatrian GE, letitch E, Nelson PL(1988)修改了“10%”电极系统的命名法。[J]临床神经生理学5: 183 - 186。(Crossref)
118. lej, Lu M, Pellouchoud E, Gevins A(1998)一种快速确定高分辨率EEG研究标准10/10电极位置的方法。脑电图临床神经生理学106: 554 - 558。
119. Acharya JN, Hani AJ, Thirumala PD, Tsuchida TN(2016)美国临床神经生理学会指南3:标准蒙太奇用于临床脑电图的建议。[J]临床神经生理学33: 312 - 316。
120. 美国临床神经生理学会(1994)指南14:在数字媒体上记录临床脑电图的指南。[J]临床神经生理学11: 114 - 115。
121. Gorney D(1992)数字脑电图的实用指南。J脑电图技术公司32: 260 - 289。
122. M(2002)《脑电测量基础》，《测量科学评论》。
123. 国际临床神经生理学联合会(1996)IFCN数字脑电图标准草案
124. Luders H(1991)脑电图数字化:存储和实验室间传输的格式，附录b。In: Luders, H.(编)癫痫外科，乌鸦出版社，纽约。
125. McLachlan R, Young GB(1999)加拿大数字/定量脑电图的最低标准。J神经科学可以吗26:153。
126. Wong P(1996)临床实践中的数字脑电图，Lippincott-Raven出版社，纽约。
127. Sinha SR, Sullivan L, Sabau D, San-Juan D, Dombrowski KE等。(2016)美国临床神经生理学会指南1:进行临床脑电图的最低技术要求。[J]临床神经生理学33: 303 - 307。
128. Dash D, Dash C, Primrose S, Hernandez-Ronquillo L, Moien-Afshari F，等。(2017)加拿大脑电图最低标准更新:加拿大临床神经生理学学会综述。J神经科学可以吗44: 631 - 642。
129. 国际电生理技术学会组织(OSET)数字脑电图指南。委员会1995 - 1999。使用www.oset.org/Guidelines_files/GuidesDigitalEEGforOSETJG1299RTF%5B1%5D.doc
130. urig JA, Garcia-Zapirain B(2015)脑电信号伪影去除技术与指南。神经网络工程12: 031001。(Crossref)
131. Al-Qazzaz NK, Hamid Bin Mohd Ali S, Ahmad SA, Islam MS, Escudero J .(2017)基于ICA-WT的工作记忆任务脑电信号伪影自动去除。传感器pii: E1326。
132. 蒋鑫，边国光，田忠(2019)脑电信号中伪影的去除研究进展。传感器(巴塞尔)19.(Crossref)
133. Al-Fahoum AS, Al-Fraihat AA(2014)基于频域和时频域线性分析的脑电信号特征提取方法。ISRN >。［crossref]
134. 张建军，张建军，张建军(2015)脑电信号特征提取方法的研究进展。国际工程与基础科学新趋势杂志2: 545 - 552。
135. Nandish M, Michahial S, Kumar P, Ahmed F(2012)基于神经网络的脑电信号特征提取与分类。国际工程与创新技术杂志2.
136. 温涛，张震(2017)基于遗传算法的有效可扩展癫痫脑电多分类特征提取方法。医学(巴尔的摩)。96: e6879。
137. Zakir Hossain, Monirul Kabir, Shahjahan(2013)基于神经统计方法的脑电数据特征选择。电气信息与通信技术国际会议。
138. Puce A, Hämäläinen MS (2017) EEG/MEG研究中数据采集与分析相关问题综述。大脑科学7.(Crossref)
139. 王晓明，王晓明，王晓明，王晓明(2017)基于小波分析的重度抑郁症治疗效果预测。《公共科学图书馆•综合》12: e0171409。
140. R Sucholeik(2017)正常脑电图波形。可从:https://emedicine.medscape.com/article/1139332-overview获得
141. Britton JW, Frey LC, Hopp JL(2016)脑电图(EEG):成人，儿童和婴儿正常和异常发现的介绍性文本和图谱。在圣路易斯EK，弗雷LC(编，)。芝加哥:美国癫痫协会
142. Kane N, Acharya J, Benickzy S(2017)修订了临床脑电图学家最常用的术语表和更新了脑电图结果报告格式的建议。修订。临床神经物理实践2: 170 - 185。
143. 神经指南规范数据库的30年公认科学。可从:https://www.appliedneuroscience.com/PDFs/30_Years_of_Accepted_Science_of_the_NeuroGuide_Normative_Databases.pdf获得
144. Thatcher RW, Lubar JF (2008) QEEG规范数据库科学标准的历史。发表于:《QEEG和神经反馈导论:高级理论与应用》，Thomas Budzinsky, H. Budzinski, J. Evans和A. Abarbanel编辑，学术出版社，San Diego, CA。
145. FDA概要可从:www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/pdf4/K041263.pdf
146. Pascual Marqui RD, Lehmann D, Koukkou M, Kochi K, Anderer P等。(2011)用精确低分辨率电磁断层成像评估大脑相互作用。费罗斯。翻译A数学物理工程科学369: 3768 - 3784。
147. Pascual-Marqui RD(2007)电神经元活动的离散、三维分布、线性成像方法。第1部分:精确的、零错误的定位。arXiv: 0710.3341。
148. Pascual-Marqui, Pascual-Montano AD, Lehmann D, Kochi K, Esslen M等(2006)精确低分辨率脑电磁断层扫描(eLORETA)。科学杂志31日:S86
149. 张建军，李建军，李建军，等(2002)低分辨率脑电磁断层成像技术的研究进展。找到方法。Exp临床药物学24: 91 - 95。
150. Pascual-Marqui RD1(2002)标准化低分辨率脑电磁断层扫描(sLORETA):技术细节。方法:寻找Exp临床药物24: 5 - 12。［crossref]
151. Pascual-Marqui(1999)脑电图逆问题求解方法综述。国际生物电磁学杂志1:75 - 86。
152. Pascual-Marqui RD1, Michel CM, Lehmann D(1994)低分辨率电磁断层扫描:一种定位大脑电活动的新方法。[J]心理生理学18: 49 - 65。［crossref]
153. CA Richardson等。广泛性脑电图波形异常。可从:https://emedicine.medscape.com/article/1140075-overview获得
154. 张晓明，张晓明，张晓明，等(2019)亚急性硬化性全脑炎的临床表型、流行病学及预防措施。发育医学与儿童神经病学。
155. Morabito FC, Campolo M, Mammone N, Versaci M, Franceschetti S等。(2017)早期克雅氏病脑电图的深度学习表征及其与快速进展性痴呆的鉴别特征。国际神经系统杂志27日:1650039
156. (2009)事件相关电位研究综述。精神病学杂志18: 70 - 73。(Crossref)
157. 伍德曼GF(2010)简要介绍了事件相关电位在知觉和注意研究中的应用。注意感知心理学72: 2031 - 2046。
158. 张建军，张建军，张建军，等。(2018)阿尔茨海默病脑电和ERP生物标志物的研究进展。前面Biosci23日:183 - 220。
159. 田中俊，陈春华，陈春华，等(2013)基于P100事件相关电位的精神分裂症分类。Neuropsychobiology68: 71 - 78。
160. 王松，杨超，刘艳，邵铮，Jackson T(2017)孤独症谱系障碍早期和晚期加工异常的ERP研究。《公共科学图书馆•综合》12: e0178542。
161. 王晓明，王晓明，王晓明，等。(2017)重型颅脑损伤亚急性期认知事件相关电位及其与预后的关系。神经创伤杂志。34: 3124 - 3133。
162. Bocquillon P, Bourriez JL, Palmero-Soler E, Defebvre L, Derambure P等。(2015)帕金森病早期注意过程受损:高分辨率事件相关电位研究。《公共科学图书馆•综合》10: e0131654。
163. 夏玛A，坎贝尔J, Cardon G(2015)耳蜗植入儿童P1和N1事件相关电位的发育和跨模态可塑性。国际心理生理学杂志95: 135 - 144。
164. (2016)创伤后应激障碍患者自愿性情绪调节的电皮质研究。精神病学研究:神经影像学249: 113 - 121。
165. Cozac VV, Gschwandtner U, Hatz F, Hardmeier M, r egg S1，等。(2016)帕金森病脑电定量分析与认知能力下降。帕金森氏病说2016: 9060649。(Crossref)
166. Steinberg B, Blum K, McLaughlin T(2016)亲多巴胺调节剂(KB220z)诱发1例成人ADHD脑功能改变的低分辨率电磁断层扫描(LORETA)。打开J临床医学案例代表2:1121。
167. Hata M, Tanaka T, Kazui H, Ishii R, Canuet L等。(2017)精确低分辨率电磁断层扫描(eLORETA)评估阿尔茨海默病脑脊液生物标志物与脑电图参数的相关性。临床脑电图与神经科学48: 338 - 347。
168. Prinsloo S, Rosenthal DI, Lyle R, Garcia SM, Gabel-Zepeda S等。(2019)低分辨率电磁断层扫描(LORETA)实时z-score反馈治疗头颈癌患者疼痛的探索性研究。大脑地形32: 283 - 285。
169. 张晓明，张晓明，张晓明(2010)脑电断层扫描(LORETA)在抑郁症诊断和药物治疗中的应用。临床脑电图神经科学41: 203 - 210。(Crossref)
170. Clemens B, Bánk J, Piros P, Bessenyei M, Veto S等。(2008)偏头痛患者无痛期脑电图异常的三维定位:低分辨率电磁断层扫描(LORETA)研究。大脑Topogr21: 36-42。