脑电图（EEG）作为记录大脑电活动的重要手段，传统系统因电极数量多（临床常用19、32或64个，高密度系统可达128或256个）、安装复杂且需专业人员操作，限制了其在日常场景中的应用。入耳式EEG技术应运而生，通过将电极集成于耳塞式装置中，置于外耳道内（深入不超过10mm），实现了便携性与舒适性的突破。研究表明，其记录的信号质量与头皮EEG具有可比性，信噪比（SNR）达5-10dB，信号幅度1-10μV（传统EEG分别为10-20dB，10-100μV），虽数值略低，但通过优化电极材料与信号处理算法，已能满足多种临床与科研需求。
传统EEG和入耳式EEG @Sensors
该技术的发展基于耳朵独特的解剖与电生理特性：外耳道长约26mm、直径7mm，其稳定的解剖结构可减少运动伪迹，且脑电信号经脑脊液、颅骨衰减后与头皮EEG衰减程度相似。2011年Looney等人首次提出入耳式EEG概念，初期采用定制耳模结合银/氯化银（Ag/AgCl）湿电极，经对比测试发现，耳道电极记录的信号幅度虽低于头皮电极，但噪声水平也更低，两者信噪比接近。此后材料不断创新，包括导电聚合物PEDOT:PSS、石墨烯衍生物及导电水凝胶等，如Gao等人开发的针状银/氯化银纺织电极，涂覆自保湿水凝胶后，在毛发区域实现了低接触阻抗与高信号保真度。
耳道内带有嵌入式电极的入耳式脑电图设备 @Sensors
技术方案
电极类型
入耳式EEG电极主要分为湿电极与干电极两类。第一批入耳式EEG湿电极以银/氯化银为代表，常搭配导电凝胶，阻抗低至1-10kΩ，信噪比可达10-20dB，是目前商业市场的主流选择，但其长期使用可能因凝胶脱水导致信号衰减，且可能引发皮肤刺激。干电极由金、银或功能化聚合物制成，无需凝胶，舒适性高，适合长期佩戴，但阻抗通常>100kΩ，信号质量易受运动影响，信噪比约5-10dB。近年通过3D打印技术结合银或氯化银涂层，干电极的导电性与稳定性得到显著提升。
电极类型 @Sensors
电极放置
电极放置直接影响信号质量，标准化的10-20、10-10系统可作为参考。固定电极系统预制位置，适合快速部署，而定制化系统需通过3D扫描耳模实现个体适配，虽能提升接触稳定性，但成本较高且流程复杂（需蜡模印模、3D扫描、软件建模及制造）。通常，耳前点被用作电极固定的解剖标志。最近，摄影测量（photogrammetry）技术则通过精确确定耳轮-耳屏连接处等区域，进一步优化电极放置。研究显示，定制耳模电极与通用型耳塞相比，信号一致性更高，但通用型因易于量产，更适合短期或大规模研究。
@EEGLAB
信号处理
信号处理方面，入耳式EEG面临运动伪迹（如咀嚼、说话）与生理噪声（眼动、肌电）的挑战。传统方法如独立成分分析（ICA）、经验模式分解（EMD）及小波变换可有效去除伪迹，而深度学习算法如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）展现出更强的实时处理能力。例如，U-Net架构可同时去除眼电与肌电伪迹，提升信噪比达2-5dB；随机森林与逻辑回归算法，对癫痫与睡眠状态分类的敏感性达91%，曲线下面积（AUC）最高0.99。AI方法还可通过联邦学习适应个体差异，无需集中数据即可优化模型。
应用场景
在临床应用中，入耳式EEG已在睡眠监测、癫痫诊断等领域展现价值。睡眠监测中，虽信号幅度降低，但仍足以完成睡眠分期（NREM、REM），并可结合闭环听觉刺激促进慢波睡眠；癫痫监测方面，植入式系统（如Epiminder）可捕捉发作前电活动，与头皮EEG具有良好相关性，非侵入式设备则可实现长期居家监测，减少对实验室神经记录的依赖。在职业安全领域，金镀层干电极系统可连续工作40小时，通过机器学习分类警觉度等级，用于驾驶员疲劳检测。此外，其在阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的早期筛查中也具潜力，睡眠脑电慢波异常或可作为生物标志物。
通用便携式系统的框图 @Sensors
科研应用中，入耳式EEG在神经康复与脑机接口（BCI）领域前景广阔。对于严重运动障碍患者，其可替代传统脑机接口所需的自主控制，通过解读脑信号控制外骨骼或神经假体，如Gulyás等人实现了基于耳周EEG的手/舌运动意图检测。结合经颅磁刺激（TMS）时，实时EEG反馈可动态调整刺激参数，实现抑郁症、癫痫等疾病的个性化治疗。在认知神经科学研究中，该技术支持自然动作下的脑活动追踪，拓展了对运动与认知交互关系的理解。
nextsense的入耳式EEG官方售价399美元，用于改善睡眠 @nextsense
挑战与未来
尽管优势显著，入耳式EEG仍面临多重挑战：耳道解剖变异导致电极接触不稳定，通用型设备信号一致性不足；干电极高阻抗与湿电极舒适性的矛盾；空间分辨率有限（仅能覆盖颞叶等局部区域）；长期佩戴的生物相容性问题（如硅胶可能引发淋巴细胞浸润）。此外，伦理与数据安全问题也需关注，如植入式设备的知情同意、脑电数据的隐私保护等。
未来发展将聚焦于多方面突破：材料上，开发可降解导电水凝胶、纳米涂层电极，提升生物相容性与耐久性；设计上，通过3D扫描、生物力学模拟与机器学习结合，实现电极参数的个性化优化；算法上，强化AI驱动的实时降噪与特征提取，如生成对抗网络（GAN）增强信号质量；应用上，深化神经康复、疾病早期诊断等领域的探索，并推动标准化协议与集成解决方案的建立。随着技术迭代，入耳式EEG有望成为未来神经科技的核心支柱，为脑活动监测提供更便捷、舒适的选择。
*本文主要基于5月20日发表在《Sensors》期刊的综述《大脑监测的下一个前沿领域：全面审视入耳式脑电图电极及其应用》（The Next Frontier in Brain Monitoring: A Comprehensive Look at In-Ear EEG Electrodes and Their Applications），图片来自网络侵删。
参考：
https://doi.org/10.3390/s25113321
http://dx.doi.org/10.48550/arXiv.2207.08497
https://eeglab.org/tutorials/ConceptsGuide/coordinateSystem.html
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