睡眠脑电技术文章大纲

引言

• 睡眠脑电（EEG）的定义及其在睡眠研究中的重要性
• 睡眠脑电技术的发展历程
• 当前睡眠脑电技术在临床和科研中的应用

睡眠脑电的基本原理

• 脑电信号的产生机制与生理基础
• 睡眠分期的标准（NREM与REM阶段）
• 睡眠脑电的特征波形（如纺锤波、K复合波、慢波等）

睡眠脑电的采集技术

• 传统多导睡眠图（PSG）的电极布置与信号采集
• 便携式及无线脑电设备的发展
• 高密度脑电（HD-EEG）技术的优势与挑战

睡眠脑电的信号处理与分析方法

• 预处理技术（滤波、去噪、伪迹去除）
• 时域与频域分析方法（功率谱密度、时频分析）
• 机器学习与深度学习在睡眠分期中的应用

睡眠脑电技术的应用场景

• 临床诊断（失眠、睡眠呼吸暂停、发作性睡病等）
• 神经科学研究（记忆巩固、梦境机制）
• 新兴领域（脑机接口、智能睡眠监测设备）

挑战与未来发展方向

• 信号干扰与伪迹处理的局限性
• 个体差异对睡眠脑电分析的影响
• 未来技术趋势（实时监测、人工智能整合）

结语

• 睡眠脑电技术的总结与展望
• 对科研与临床实践的潜在影响