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摘要

定量脑电图(QEEG)和QEEG规范数据库有助于描述正常与神经认知疾病，诊断和预后以及治疗方案。在过去的61年里，建立QEEG规范数据库和用于研究和临床设置的QEEG协议的标准化已被证明具有挑战性。本论文侧重于a)该领域必须克服的历史和技术里程碑，b)在构建和验证规范数据库时要遵循的标准，c)常用的规范数据库，d)提供了QEEG规范数据库验证和比较的图解分步指南。

简介

虽然临床评价和相关性是精神和神经认知障碍诊断的关键，但它是主观的。在客观标记物(生化、成像和基因检测)中，脑电图(EEG)，特别是数字脑电图(dEEG)已发展成为符合美国神经病学学会(AAN)标准的敏感诊断和预后工具(III类证据，C类推荐)[1,2]。Nuwer将dEEG定义为“. . . .通过基于计算机的仪器无纸化采集和记录脑电图，波形以数字格式存储在电子媒体上，波形显示在电子监视器或其他计算机输出设备上”[2]。dEEG的出现为定量脑电图(QEEG)铺平了道路，两者相互补充。dEEG捕捉个体在健康和疾病状态下的脑电波模式、频率、静息状态以及对视觉、听觉、触觉、错误、Go/No Go等刺激的事件或唤起相关反应。

美国神经病学学会将qEEG定义为....”,对数字记录的脑电图进行数学处理，以突出特定的波形成分，将脑电图转换为阐明相关信息的格式或领域，或将数值结果与脑电图数据相关联，以供后续回顾或比较[2]， QEEG要求将单个患者的数值脑电图结果从时域转换到频域，并进行高斯近似和交叉验证。在此之后，通过与适当的规范数据库的关系计算z评分，然后构建用于诊断、预后或治疗定制的地形图/脑图[1,2]。QEEG脑图变化的评估尤其适用于跨界疾病/症状重叠的疾病的鉴别诊断，如鉴别谵妄、痴呆和抑郁症[3-7]。

QEEG做出独特贡献的其他领域包括;癫痫筛查和耐药癫痫、法庭判决、药物qeeg、神经认知问题、创伤性脑损伤(TBI)严重程度、脑震荡后综合征、情绪障碍、外源性或内源性行为障碍、注意缺陷障碍(ADD/ADHD)、精神分裂症、抑郁症、耳鸣、脑病和酒精和/或药物滥用[3-7]。在跨境疾病的鉴别诊断问题上，另一个影响QEEG作为诊断和预后工具的有用性的并行发展是《精神疾病诊断与统计手册》(DSM)(图1)[8]。根据DSM的疾病定义和分类的变化影响交叉研究的可比性，QEEG衍生的生物标志物的可靠性和有效性。然而，2013年发布的DSM-5牢记神经认知领域的发展，帮助解决了许多与疾病分类相关的问题。

图1所示。构建QEEG规范数据库的科学、技术和统计进步历史

QEEG的主干是用于绘制比较[9]的规范数据库(由Graham和Dietlien在1965年创造的术语)。在未经训练的人员(操作员、数据分析人员和解释人员)手中，QEEG可以产生与临床无关的结果[10]。因此，在过去的61年里，已经制定了几个QEEG标准来确保。

• QEEG在临床研究、诊断、预后和药物QEEG的有效性和可靠性
• 在“标准化医疗”和“精准医疗”之间取得平衡，以满足世界卫生组织(WHO)“高5s项目”的目标，确保患者安全，最终[11]。
• 满足健康保险要求[11-17]。
• EEG数据采集、可视化(同步、连通性和地形特征)、处理(去人工化、提取和分类)、存储和统计比较的标准方法已经并仍在不断发展中(图1)[9-17]。
• 规范数据库建设的标准方法、指南与FDA注册的规范数据库相同。
• 全世界都在努力生成长尾数据，并将其合并以生成大数据，以便进行交叉研究和跨文化比较[16-18]。

本文的目的是要展示;i)对过去61年来适用于QEEG和QEEG规范数据库的技术和统计里程碑和标准的简要历史回顾(图1和2)(表1)，ii)涉及规范数据库评估和比较的协议(图3)，iii)正在使用的通用规范QEEG数据库，iv)提供从EEG记录到Z-score计算的规范数据库评估和比较的逐步指南，然后使用mediia的BrainView等EEG机器构建地形图(图4a-4b)。

图2。联邦法院脑电图规范数据库可采性的科学标准

表1。选定神经认知障碍的QEEG研究结果

方法

使用的在线搜索引擎是谷歌，谷歌Scholar, PubMed, MEDLINE。与本文研究目标相一致，文献检索的关键词和短语为“EEG”、“脑电图”、“定量脑电图”、“QEEG”、“EEG /QEEG历史”、“指南”、“标准”、“规范数据库”、“技术标准EEG/QEEG”、“规范数据库建设方案EEG/QEEG”、“规范数据库比较EEG/QEEG”、“FDA注册的规范EEG/QEEG数据库”、“Z-score计算EEG/QEEG”。

首先，从上述基于关键词的搜索中筛选出符合研究目标的标题和摘要:首选的是全文是免费的英文文章。如果任何一篇文章对这项研究非常重要，但又不是免费的，我们就获得这篇文章。教材、书籍章节、发表的原创和综述文章、标准和指南、美国临床神经生理学会(ACNS)、美国脑电图学会(American EEG Society, AEEGS)、美国神经学会(AAN)、白色和灰色论文，重点研究QEEG规范数据库、其构建、比较、FDA注册的规范数据库(例如https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/pdf4/K041263.pdf)和QEEG领域的历史发展被纳入研究。还使用了mediia公司关于QEEG领域历史发展、规范数据库建设和比较的BrainView内部手册。超出兴趣范围的文章被排除在研究之外。

结果与讨论

研究结果和讨论分为四个部分;第一部分论述了建立QEEG规范数据库所遵循的科学标准的历史。第二部分是QEEG规范数据库的验证和比较，第三部分列出了常用的规范数据库。第四部分，也是最后一部分，将逐步指导QEEG规范数据库的评估和比较。

建立QEEG规范数据库遵循的科学标准的历史

1929年，Hans Berger首次测量了人类脑电图，并进行了第一个QEEG研究(图1)(表1)，使用傅里叶变换对脑电图数据进行频谱分析，并将不同的脑电图测量结果与规范数据库进行比较[9,19-21]。第一个定量脑电图(QEEG)参考规范数据库是20世纪50年代由加州大学洛杉矶分校大脑研究所的罗斯·阿迪(Ross Adey)在1961-1974年间开发的。它的缺点是用于NASA太空旅行宇航员的选择，而不是临床使用(图1)[22-24]。在数据库上运行的统计测试包括计算平均值和标准差，确定数据是否遵循正态/高斯分布的措施，复杂解调，傅立叶谱分析和任何参考规范数据库所必需的基本统计参数。

1973年，两位瑞典神经学家Milos Matousek博士和Ingemar Petersen博士提出了第一个已知的规范性数据库统计标准和第一个经同行评审的规范性数据库出版物[252,26]。他们测量了n=401名年龄在2个月至22岁之间的受试者(女性%:54.4%)的QEEG，每1岁年龄组的样本量为n=18至49，所有受试者都居住在斯德哥尔摩，没有临床病史，表现在年级水平[25,26]。每一年龄组的样本量从18到49不等。这对瑞典人制定了临床纳入/排除标准、参数统计检验和同行评议出版物的标准。

1975年，E. Roy John及其同事使用9至11岁哈莱姆黑人儿童的脑电图进行了独立的文化交叉验证，认为该瑞典数据库是可靠的，这些儿童也表现在年级水平，没有神经障碍史(图1)[27-29]。E. Roy John和他的同事们(1982年至1988年)组成了一个大学联盟，以解决“标准化的需要”[27-31]。1994年，美国脑电图协会(American EEG Association)采用了以下统计标准，以确保任何规范QEEG数据库[31]的可复制性、交叉验证性、可靠性和高斯近似。1993年至2001年间，联邦法院得出了脑电图结果可采性科学标准的四个道伯特因子(图2)[32-35]。下面提到的标准为QEEG和目前国际临床神经生理学联合会(IFCN)[15]所倡导的EEG标准的发展奠定了基础。

• 在采样时间框架和测试内、测试间重测信度方面，QEEG已被证明具有较高的可靠性和可重复性[10-22]。采样/采集时间帧在20秒脑电图数据采集时的可靠性为82%，40秒时的可靠性为90%，60秒时的可靠性为92%[13,21]。目前的标准建议至少60秒-最好是2 - 5分钟无伪影脑电图记录用于临床评估[30,31]。预测的准确性和错误率取决于构成给定脑电图数据库的数据，以及用于产生和比较QEEG规范数据库的统计方法。半分信度和测试再测试信度度量(>0.9)对于证明规范数据库的内部一致性和可靠性也很重要[28,29,31,36-40]。
• qeeg数据库的样本量由“效应量”和“功率”决定，即检测特定效应所需的样本量，实现高斯分布和交叉验证所需的样本量，样本收集的成本和持续时间(图1和图3)[19,29 40-42]。仔细筛选组成代表性规范数据库的受试者对于防止偏见和防止健康个体与疾病个体的错误分类至关重要。(图1和图3)。“代表性抽样”是指在性别、种族背景、社会经济地位和年龄方面获得人口统计平衡的样本。然而，确保超级健康的正常人或对照组是不现实的，相反，符合排除标准的“街头正常人”更符合标准。与样本量有关的另一个关键问题是由于儿童智力发育的快速增长而遇到的儿科数据库。因此，在儿科数据库中，样本量有时可能相差几个月而不是几年，因为在相对较短的时间间隔内发生了巨大的发育变化，而在成人数据库中，甚至两岁的年龄组差异也是有效的[25,26,36,40,43,44]。“年龄回归”是另一种用于调整QEEG年龄相关变化的方法[27-29]。
• 手工去手工化是主观的，包括标记包含工件的片段;缺点是它可能导致评分者之间和内部的可靠性不佳。自动去伪影方法可以是“半自动”或“全自动”，包括伪影“校正”或伪影“剔除”方法(图1和图3)。伪影剔除方法去除被伪影污染的脑电图片段，而伪影校正方法应用的技术可以在不移除潜在脑电图信号的情况下去除伪影。伪影校正方法的一个例子是使用“盲源分离”(BSS)来识别EEG中不同的独立方差源。全自动去伪化方法的好处是，它们消除了评分者之间和内部的可变性，从而保证每个EEG将使用完全相同的标准集去伪化。
• 在20世纪80年代，原始的分析软件阻碍了EEG的可比性，导致QEEG用户使用相对功率而不是绝对功率。直到20世纪90年代中期，计算机速度和软件发展才使放大器匹配和规范数据库放大器平衡成为可能(图1和图3)。每个通道有三个电触点:一个接地触点和另外两个直接进入差分前置放大器的触点[415,46]。不同的功放存在不同的频响曲线，对脑电图功放没有统一的“金标准”。为了解决这一问题，开发了一个通用的平衡过程，以便将给定放大器中的微伏转换/平衡为所有其他放大器中的微伏，更重要的是转换为规范数据库放大器。校准的正弦波注入脑电图放大器的输入，与规范数据库进行比较，确保放大器的频率范围与规范数据库放大器匹配。然后取每个频率的微伏值的比值，并将其用作FFT中的增益或振幅标量，以精确地将频谱输出值与标准数据库放大器相等。用于记录受试者脑电图的平衡放大器可以直接与规范数据库的均值和标准差进行比较。
• 电极输入的组合，加起来显示正在研究的一整套电极，被称为“蒙太奇”。蒙太奇被选择，以最清楚地展示脑电图模式被监测。一个例子是Laplacian/Hjorth蒙太奇[47]。在一组差动放大器中，一个是“有源”电极，另一个是“参考”电极。“参考”电极包括连接耳、同侧耳和对侧耳、Cz或“顶点”参考、顺序或“双极”参考、共同平均或全球平均和加权平均参考蒙太奇和鼻尖蒙太奇、乳突[46]。由于每个蒙太奇都有自己的优点和缺点，它必须量身定制，以适应需要，然而，所选择的蒙太奇必须与数据比较的规范脑电图数据库的蒙太奇相匹配。适当的蒙太奇选择将允许一个良好的脑电图记录。
• 根据所研究的精神或神经认知障碍，数据采集可以是闭眼或睁眼条件下的静息脑电图或活动任务，即Go-NoGO(抑制)、视觉或听觉任务，或认知任务、诱发电位(EPs)和事件相关电位(ERP)以及受试者执行任务时的Go-No(图1、2和3)。
• QEEG分析在法庭上经常被用作证据。1993年，道伯特最高法院规定了在法庭上科学证据可采性的统计基础。联邦法院可受理性科学标准的四个道伯特因素见图2[32-35]。2010年，QEEG在佛罗里达州的Grady Nelson死刑审判中被接受，其结果导致判决从“死刑”改为“终身监禁，不得假释”[6,7]。
• 从1996年至今，美国临床神经生理学会(ACNS)、美国神经学会(AAN)和国际临床神经生理学联合会(IFCN)发布了一些指南和标准(图1)(表1)，以确保在QEEG和神经认知障碍的诊断、管理和监测领域实现标准化和个性化的医疗保健[48]。这进而使得QEEG在各种神经认知障碍中的发现具有交叉研究的可比性(图1)(表1)。其中值得一提的是，美国食品和药物管理局(FDA)于2013年7月15日批准了用于诊断多动症的NEBA系统，并将其与临床测试结合起来，FDA批准了两个常用的规范数据库QEEG
• “qEEG-Pro”数据库(qEEG-Pro B.V.)和“Lifespan”数据库(Applied Neuroscience, Inc)[49-51]。

图3。数据库的建立和验证遵循标准协议

QEEG规范数据库验证与比较

Matousek和Petersen在瑞典的研究中首次计算了1岁年龄组的平均值、标准差和z分数，并使用t检验将个体与规范数据库进行比较(图3 4a和4b)[25,26]。E. Roy John和他的合作者在1974年至1977年间对标准QEEG数据库进行了独立交叉验证，他们将哈莱姆区的研究数据与瑞典数据库进行了比较[27-29,52]。在此之后，1994年美国脑电图协会和IFCN重申了这些方法是可接受的基本标准，任何规范的QEEG数据库都可以满足[15,27-29,31,52-81]。数据归一化到高斯分布使用z分数有助于比较个体与QEEG规范数据库。Z值在±2SD范围内，即高斯区域的95%，有助于最大限度地减少i型和ii型误差，并确定规范数据库的灵敏度、假阳性和假阴性(图-1，图-4a-4b)[39,40,42,53]。由于获取独立数据的费用较高，大多数交叉验证都是使用放大器匹配平衡后的省略交叉验证程序来计算的[13,27-29,43,44,56-81]。图3展示了规范数据库建设和评估所遵循的协议，图4a-4b提供了从EEG数据采集到构建规范数据，再到使用Brain View等EEG机器构建地形图和规范数据库验证的逐步指南。

图4a. QEEG地形图构建的分步指南。

图4b.建立/比较/验证两个或多个规范数据库的分步指南

简而言之，在对dEEG进行可视化分析之后，进行手动或自动的去化和特征提取以及数据和统计处理光谱分析。在此之后，将与规范数据库进行单变量或多变量比较。更高级的比较包括聚类分析，即根据脑电图特征对个体进行分组。聚类分析通常有助于区分亚型。例如，它有助于区分患有相同疾病的个体(如注意缺陷多动障碍(ADHD)，强迫症(OCD))，其中一组对药物有反应，另一组有耐药性[82-85]。在精神和神经认知健康领域;GO/NOGO测试中的遗漏错误区分了注意力缺陷/多动障碍(ADHD)受试者和对照组[3,86,87]。NEBA®系统(2013年获得FDA批准)，其中Cz(国际10-20脑电图系统)记录的静静theta/beta比值(TBR)已被蓝十字蓝盾协会批准，用于临床诊断/指示是否需要对儿童和青少年多动症进行进一步测试[49,88,89]。振幅、功率和同步可用于从健康对照中区分轻度(敏感性85%，特异性78%)和中度阿尔茨海默病(AD)(敏感性89%，特异性88%)[90]。Stylianou进行的另一项研究等．QEEGs能够区分AD、路易体痴呆(DLB)、帕金森病痴呆(PDD)患者和健康对照组，并识别DLB中认知波动(CFs)的QEEG特征，诊断准确率为94%，敏感性为92.26%，特异性为83.3%[91]。然而，另一项研究表明，在区分40名轻度至中度AD受试者与40名健康老年对照组时，光谱分析(spectA)比相干分析(Coh)更敏感(91)。Houmani对AD进行了一项独特的回顾性研究(n=169，女性%:65.1%)等．首先使用神经心理测试、脑成像和血液采样诊断AD，随后获得2009年至2013年的回顾性规范脑电图数据。基于时间的熵和凸点建模(自动识别)在区分主观认知损伤(SCI)和可能的AD患者时，分类准确率为91.6%(特异性= 100%，敏感性= 87.8%)[92]。就QEEG和规范数据库的临床有用性而言，图1和表1展示了所选神经认知障碍的关键里程碑和关键QEEG发现[2,20-27,32-35,36-40,48,52-77,93-159]。

通用规范数据库

规范的参考数据库构成了QEEG分析的真正骨干，越来越多地用于诊断或预后或神经反馈或药物QEEG。下面列出了一些常用的规范数据库:

17. 加州大学洛杉矶分校大脑研究所的数据库是Ross Adey在1961-1974年间开发的第一个此类数据库，用于为NASA太空旅行挑选宇航员[22-24]。
17. 瑞典数据库由Milos Matousek博士和Ingemar Petersen博士于1973年开发[25,26]。测量了n=401名年龄在2个月至22岁的受试者(女性%:54.4%)的QEEG。
17. BrainDX (BrainDX, L.L.C.)数据库，前身是NXLink - NYU数据库，开发于20世纪70 - 80年代，共有464个受试者，并进行了人工分解。
17. Neurometrics数据库测量了从n=782名“正常”个体(年龄在6-16岁之间的n=356人，年龄在16 - 90岁之间的n=426人)大约两分钟的数据中提取的delta、theta、alpha和低频beta波段、绝对功率、相对功率、相干性、波段内平均频率和对称性(左右和前后)。它已获得FDA的510(k)许可(1998年7月，#K974748)，表明数据库的建设已经过良好生产规范(gmp)的审查。然而，只有关于delta, theta, alpha和低频beta波段的信息是可用的。
17. 撒切尔寿命标准脑电图数据库(LSNDB/NeuroGuide)，又名神经指南，应用神经科学公司;马里兰大学(UM)数据库(撒切尔等.， 2003)由Robert W. Thatcher (Thatcher, 1998)开发。闭眼(EC)和睁眼(EO)静息状态记录采集于1979年至1987年和2000年，包括n=625人(2个月至82岁)。2008年，又有53名年龄在18.3岁至72.6岁之间的成年受试者被添加到数据库中，使数据达到678名受试者[37,40,159-162]。NeuroGuide拥有FDA 510 (k)许可。
17. Sterman-Kaiser (SKIL)数据库:包括135名成年人(18至55岁)，由学生和实验室人员(50%)、从社区招募的志愿者(25%)和美国空军人员(25%)组成[163]。
17. 国际大脑数据库:由来自美国、英国、荷兰、南非、以色列和澳大利亚50个实验室的顶尖神经科学家组成的联盟正在开发(n=1000个控制组和n=1000个正常组)。该数据库将包括脑电图(EO和EC)、ERP和自主活动数据以及50名ADHD受试者的数据。将使用的范式包括惊吓范式(战斗和逃跑反射)- Go-NoGO(抑制)-静息脑电图(皮层稳定)-视觉跟踪任务(自动跟踪)-习惯化范式(新事物学习)-听觉奇异(目标处理效率)-视觉奇异(视觉新事物目标处理)-面部情绪的有意识和潜意识处理-视觉工作记忆任务(记忆和持续注意力)-执行迷宫任务(计划)和错误纠正)[164,165]。
17. qEEG-Pro B.V.的qEEG-Pro使用自动分解和基于客户端。它包括2004-2013年间获得的静息状态记录，EC: n=1482和EO: n=1232，年龄范围为6-82岁。
17. HBI由HBImed AG公司进行，数据收集于20世纪90年代，并进行了自动去除。对n=1000人，儿童和青少年(7-17岁):n= 300人，成人(18-60岁):n= 500人，老年人(61岁以上):n=200人进行了5项活动任务(两个GO/NOGO任务，算术和阅读任务，听觉识别和听觉异常任务)以及EC和EO静息状态记录[10,166]
17. 古巴人脑测绘项目(CHBMP):持续30分钟的脑电图，包括以下情况:眼睛闭上，眼睛睁开，过度通气和随后的恢复。56名参与者的反应时间被记录在一个视觉注意力任务中，使用“走-不-走”范式。对2004年至2008年获得的282名健康参与者(年龄18-68岁)进行了高密度(64-120通道)静息状态脑电图(EEG)、磁共振成像(MRI)、心理测试(MMSE、韦氏成人智力量表-WAIS III、使用go nogo范式的计算机化反应时间测试)[167]。
17. 脑电图断层分析称为“LORETA”(低分辨率脑电图断层分析)。NovaTechEEG数据库有n=84个病例。
17. Hudspeth提供了“Neurorep AQR”(成人QEEG参考数据库，见:www.neurorep.com)。数据库测量了19个头皮电极的绝对功率和相对功率，n=171[168]。
17. BrainView QEEG规范数据库:是一个基于客户端的QEEG数据库。EC (n=1965)和EO (n=2303)静息状态记录采集于2018年至2020年之间(年龄范围:4至80岁;男性%:48.5%)和delta, theta, alpha和低频beta波段被测量。光谱分析在1 ~ 40Hz之间。年龄回归方法采用年龄箱。分离方法有手动和自动两种。

QEEG规范数据库评估和比较的一步一步指南

图4a-4b i-iii给出了QEEG规范数据库的构建、评估和比较的逐步指南(15,52-81)。在使用脑电图机(如BrainView)进行数据采集、工件清洗和可靠的dEEG数据转换为时间序列之后，可以重新引用或重新蒙太基，然后在时域或频域进行分析。所选的正常受试者按年龄分组。计算每个年龄组脑电图时间序列和/或频域分析的均值和标准差。变换应用于脑电图测量的近似高斯分布，包括均值。一旦完成对高斯的近似，就会计算数据库中每个主题的z分数，并省略一个高斯交叉验证，以达到最佳的高斯交叉验证灵敏度(图4a -4b)。最后，对高斯验证的范数进行内容验证和预测验证程序，如与神经心理测试分数和智力的相关性等，以及判别分析、神经网络和结果统计等[61]。内容验证针对智力、神经心理测试成绩、学业成绩等临床指标进行(图1、图3和图4a-4b)[57]。根据鉴别、统计或神经网络临床分类的准确性进行预测验证(图1、图3和图4a-4b)。参数统计和非参数统计均用于确定规范脑电图数据库的内容和预测有效性(图1、图3和图4a-4b)。

结论

QEEG今天提供了有关心理障碍的潜在神经生理学相关信息。在过去61年里，脑电图(EEG)和定量脑电图(QEEG)的处理、分析和解释标准化协议的开发和集成，以及标准化数据库的构建、比较和评估，促进了定量脑电图(QEEG)目前的有效性、可靠性和可用性。自QEEG问世以来，该领域在技术和统计方面的改进极大地促进了它迅速成为一种具有巨大临床和研究潜力的个性化和精确的医疗工具。

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