การตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง
การปล่อยคลื่นแหลมและคลื่นลูกคลื่นแบบโรค ลมชักที่ตรวจวัดโดย EEG

การตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง ( EEG ) ^{[ 1 ]} เป็นวิธีการบันทึกคลื่นไฟฟ้าของกิจกรรมทางไฟฟ้าที่เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติของสมองสัญญาณชีวภาพที่ตรวจพบโดย EEG ได้รับการแสดงให้เห็นว่าแสดงถึง ศักยภาพหลังไซแน ปส์ของเซลล์ประสาทพีระมิดในนีโอคอร์เทกซ์และอัลโลคอร์เทกซ์^{[ 2 ]}โดยทั่วไปแล้ว EEG จะไม่รุกราน โดยจะ วาง อิเล็กโทรด EEG ไว้ตามหนังศีรษะ (โดยทั่วไปเรียกว่า "EEG บนหนังศีรษะ") โดยใช้ระบบ 10–20 สากลหรือรูปแบบต่างๆการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองจากเปลือกสมอง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวางอิเล็กโทรดโดยการผ่าตัด บางครั้งเรียกว่า"EEG ภายในกะโหลกศีรษะ" EEG ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายทั้งในฐานะเครื่องมือวินิจฉัยทางคลินิก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโรคลมชัก [ ^{3 ]}และเป็นเครื่องมือวิจัยในด้านประสาทวิทยา [ ^{4 ] การ}ตีความทางคลินิกของการบันทึก EEG ทำได้โดยการตรวจสอบร่องรอยด้วยสายตา ซึ่งเป็นวิธีการมาตรฐาน^{[ 5 ] การ}วิเคราะห์ EEG เชิงปริมาณอาจใช้เป็นส่วนเสริมในการตั้งค่าทางคลินิกเฉพาะ^{[ 6 ]}การตีความ EEG ด้วยสายตาขึ้นอยู่กับความแปรปรวนระหว่างผู้ประเมินและภายในผู้ประเมิน^{[ 7 ]}

ความผันผวนของแรงดันไฟฟ้าที่วัดโดย เครื่องขยายสัญญาณชีวภาพ EEG และอิเล็กโทรดช่วยให้สามารถประเมินกิจกรรมของสมอง ปกติ ได้ เนื่องจากกิจกรรมทางไฟฟ้าที่ตรวจสอบโดย EEG เกิดขึ้นในเซลล์ประสาทในเนื้อเยื่อสมอง ที่อยู่ด้านล่าง การบันทึกที่ทำโดยอิเล็กโทรดบนพื้นผิวของหนังศีรษะจึงแตกต่างกันไปตามทิศทางและระยะห่างจากแหล่งกำเนิดกิจกรรม ยิ่งไปกว่านั้น ค่าที่บันทึกจะถูกบิดเบือนโดยเนื้อเยื่อและกระดูกที่เป็นตัวกลาง ซึ่งทำหน้าที่คล้ายกับตัวต้านทานและตัวเก็บประจุในวงจรไฟฟ้านั่นหมายความว่าเซลล์ประสาททั้งหมดจะไม่ส่งผลต่อสัญญาณ EEG อย่างเท่าเทียมกัน โดย EEG ส่วนใหญ่จะสะท้อนถึงกิจกรรมของเซลล์ประสาทคอร์ติคัลที่อยู่ใกล้อิเล็กโทรดบนหนังศีรษะ โครงสร้างส่วนลึกภายในสมองที่อยู่ห่างจากอิเล็กโทรดจะไม่ส่งผลโดยตรงต่อ EEG ซึ่งรวมถึงฐานของคอร์ติคัลไจรัส ผนังด้านในของ กลีบสมองหลักฮิปโปแคมปัสทาลามัสและก้านสมอง^{[ 8 ]}

คลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ของมนุษย์ที่มีสุขภาพดีจะแสดงรูปแบบกิจกรรมบางอย่างที่สัมพันธ์กับระดับการตื่นตัวของบุคคลนั้น ช่วงความถี่ที่สังเกตได้อยู่ระหว่าง 1 ถึง 30 เฮิรตซ์ และแอมพลิจูดจะแตกต่างกันระหว่าง 20 ถึง 100 ไมโครโวลต์ ความถี่ที่สังเกตได้จะถูกแบ่งย่อยออกเป็นกลุ่มต่างๆ ได้แก่อัลฟา (8–13 เฮิรตซ์) เบต้า (13–30 เฮิรตซ์) เดลต้า (0.5–4 เฮิรตซ์) และธีต้า (4–7 เฮิรตซ์) คลื่นอัลฟาจะสังเกตได้เมื่อบุคคลอยู่ในสภาวะตื่นตัวอย่างผ่อนคลาย และส่วนใหญ่จะเด่นชัดบริเวณข้างขมับและท้ายทอย ในระหว่างกิจกรรมทางจิต ที่เข้มข้น คลื่นเบต้าจะเด่นชัดมากขึ้นในบริเวณหน้าผากรวมถึงบริเวณอื่นๆ ด้วย หากบุคคลที่ผ่อนคลายถูกบอกให้ลืมตา จะสังเกตเห็นกิจกรรมอัลฟาลดลงและกิจกรรมเบต้าเพิ่มขึ้นโดยทั่วไปจะไม่พบ คลื่น ธีต้าและเดลต้า ในขณะ ตื่นตัวหากพบแสดงว่าเป็นสัญญาณของการทำงานผิดปกติของสมอง^{[ 8 ]}

EEG สามารถตรวจจับการปล่อยกระแสไฟฟ้า ที่ผิดปกติ เช่นคลื่นแหลมคลื่นแหลม หรือกลุ่มคลื่นแหลมและคลื่นแหลม ดังที่สังเกตได้ในผู้ที่เป็น โรคลมชักดังนั้นจึงมักใช้เพื่อประกอบการวินิจฉัยทางการแพทย์ EEG สามารถตรวจจับการเริ่มต้นและวิวัฒนาการเชิงพื้นที่และเวลา (ตำแหน่งและเวลา) ของอาการชักและการมีภาวะชักต่อเนื่องนอกจากนี้ยังใช้เพื่อช่วยวินิจฉัยความผิดปกติของการนอนหลับ ความลึกของการดมยาสลบภาวะโคม่าโรคสมองภาวะขาดออกซิเจนในสมองหลังภาวะหัวใจหยุดเต้นและภาวะสมองตาย EEG เคยเป็นวิธีการวินิจฉัยหลักสำหรับเนื้องอก โรคหลอดเลือดสมองและความผิดปกติของสมองเฉพาะจุดอื่นๆ^{[ 9 ] [ 10 ]}แต่การใช้งานนี้ลดลงเนื่องจากการมาถึงของเทคนิคการถ่ายภาพทางกายวิภาคที่มีความละเอียดสูง เช่นการถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (MRI) และการถ่ายภาพด้วยคอมพิวเตอร์ (CT) แม้จะมีข้อจำกัดด้านความละเอียดเชิงพื้นที่ แต่ EEG ยังคงเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับการวิจัยและการวินิจฉัย เป็นหนึ่งในเทคนิคแบบพกพาไม่กี่วิธีที่มีอยู่และให้ความละเอียดเชิงเวลาในช่วงมิลลิวินาที ซึ่งเป็นไปไม่ได้ด้วย CT, PET หรือ MRI ^{[ 11 ] [ 12 ]}

เทคนิค EEG ที่พัฒนาต่อยอดมาจากเทคนิคนี้ ได้แก่ศักยภาพที่ถูกกระตุ้น (Evoked Potentials หรือ EP) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการหาค่าเฉลี่ยของกิจกรรม EEG ที่สัมพันธ์กับเวลาของการนำเสนอสิ่งเร้าบางอย่าง (ภาพการสัมผัสหรือการได้ยิน) ส่วนศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ (Event-related Potentials หรือERPs ) หมายถึงค่าเฉลี่ยของปฏิกิริยา EEG ที่สัมพันธ์กับเวลาของการประมวลผลสิ่งเร้าที่ซับซ้อนกว่า เทคนิคนี้ใช้ในวิทยาศาสตร์การรู้คิดจิตวิทยาการรู้คิดและการวิจัย ทางจิตสรีรวิทยา

EEG เป็น วิธีการวินิจฉัย มาตรฐานทองคำเพื่อยืนยันโรคลมชักความไวของ EEG ทั่วไปในการตรวจจับการปล่อยกระแสไฟฟ้าผิดปกติระหว่างช่วงที่ไม่มีอาการชักที่ศูนย์โรคลมชักนั้นมีรายงานว่าอยู่ในช่วง 29–55% ^{[ 13 ]}เนื่องจากความไวต่ำถึงปานกลาง EEG ทั่วไป (โดยทั่วไปใช้เวลา 20–30 นาที) อาจแสดงผลปกติในผู้ที่เป็นโรคลมชัก เมื่อ EEG แสดงการปล่อยกระแสไฟฟ้าผิดปกติระหว่างช่วงที่ไม่มีอาการชัก (เช่น คลื่นแหลม, สไปค์, สไปค์และคลื่นฯลฯ) จะเป็นการยืนยันโรคลมชักในเกือบทุกกรณี ( ความจำเพาะ สูง ) อย่างไรก็ตาม ประชากรทั่วไปมากถึง 3.5% อาจมีความผิดปกติของคลื่นไฟฟ้าสมองผิดปกติโดยไม่เคยมีอาการชักมาก่อน ( อัตราผลบวกเท็จ ต่ำ ) ^{[ 13 ]}หรือมีความเสี่ยงต่ำมากที่จะเป็นโรคลมชักในอนาคต^{[ 14 ]}

เมื่อผลการตรวจ EEG ปกติ และมีข้อสงสัยสูงหรือจำเป็นต้องยืนยันโรคลมชัก อาจทำการตรวจซ้ำหรือทำการตรวจด้วยระยะเวลานานขึ้นในหน่วยตรวจติดตามโรคลมชัก (EMU) หรือที่บ้านด้วยเครื่อง EEG แบบพกพา นอกจากนี้ ยังมีการกระตุ้นด้วยวิธีการต่างๆ เช่น การกระตุ้นด้วยแสง การหายใจเร็วเกินไป และการอดนอน ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการวินิจฉัยด้วย EEG ได้^{[ 13 ]}

บางครั้ง การตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) แบบปกติอาจไม่เพียงพอที่จะวินิจฉัยโรคหรือกำหนดแนวทางการรักษาที่ดีที่สุด ในกรณีเช่นนี้ อาจมีการพยายามบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมองขณะที่เกิดอาการชัก ซึ่งเรียกว่าการบันทึกขณะชัก (ictal recording) ต่างจากการบันทึกระหว่างช่วงที่ไม่มีอาการชัก (interictal recording) การบันทึกขณะชักมักทำโดยการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองเป็นเวลานาน พร้อมกับการบันทึกวิดีโอและเสียงที่ซิงโครไนซ์เวลา สามารถทำได้ทั้งแบบผู้ป่วยนอก (ที่บ้าน) หรือระหว่างการเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหน่วยเฝ้าระวังโรคลมชัก (Epilepsy Monitoring Unit: EMU) ที่มีพยาบาลและบุคลากรที่ได้รับการฝึกอบรมในการดูแลผู้ป่วยที่มีอาการชัก การตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองแบบบันทึกวิดีโอขณะผู้ป่วยนอกมักใช้เวลาหนึ่งถึงสามวัน การเข้ารับการรักษาในหน่วยเฝ้าระวังโรคลมชักมักใช้เวลาหลายวัน แต่บางครั้งอาจนานถึงหนึ่งสัปดาห์หรือนานกว่านั้น ในระหว่างที่อยู่ในโรงพยาบาล ยาที่ใช้รักษาอาการชักมักจะถูกระงับ เพื่อเพิ่มโอกาสที่อาการชักจะเกิดขึ้นระหว่างการรักษาในโรงพยาบาล ด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัย จึงไม่มีการหยุดยาในระหว่างการตรวจ EEG นอกโรงพยาบาล ดังนั้น การตรวจ EEG แบบวิดีโอเคลื่อนที่จึงมีข้อดีคือสะดวกกว่าและมีราคาถูกกว่าการเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล แต่ก็มีข้อเสียคือมีโอกาสน้อยลงที่จะบันทึกเหตุการณ์ทางคลินิกได้^{[ 15 ]}

การตรวจติดตามโรคลมชักมักถูกพิจารณาเมื่อผู้ป่วยยังคงมีอาการชักแม้จะรับประทานยาต้านอาการชักแล้ว หรือหากมีความกังวลว่าอาการชักของผู้ป่วยอาจเกิดจากสาเหตุอื่น เช่นอาการชักที่ไม่ใช่โรคลมชักจากสาเหตุ ทางจิตใจ อาการเป็นลมหมดสติความผิดปกติของการเคลื่อนไหวใต้เปลือกสมองไมเกรน ชนิดต่างๆ โรค หลอดเลือดสมอง เป็นต้น ในกรณีของอาการชัก การตรวจติดตามคลื่นไฟฟ้าสมองอย่างต่อเนื่องจะช่วยระบุลักษณะของอาการชักและระบุตำแหน่ง/ระบุบริเวณของสมองที่เป็นต้นกำเนิดของอาการชัก ซึ่งจะช่วยระบุทางเลือกการรักษาที่ไม่ใช้ยาที่เหมาะสมได้^{[ 16 ]}ในการใช้งานทางคลินิก นักประสาทวิทยาจะวิเคราะห์คลื่นไฟฟ้าสมองด้วยสายตาเพื่อดูคุณลักษณะต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ การวิเคราะห์เชิงปริมาณของคลื่นไฟฟ้าสมองถูกนำมาใช้ร่วมกับการวิเคราะห์ด้วยสายตา การวิเคราะห์เชิงปริมาณ เช่น การวิเคราะห์สเปกตรัมกำลัง อัตราส่วนอัลฟา-เดลต้า การรวมแอมพลิจูดของคลื่นไฟฟ้าสมอง และการตรวจจับสไปค์ สามารถช่วยระบุส่วนของคลื่นไฟฟ้าสมองที่ต้องการการวิเคราะห์ด้วยสายตาอย่างละเอียด หรือในบางกรณี สามารถใช้เป็นตัวแทนในการระบุอาการชักได้อย่างรวดเร็วในการบันทึกระยะยาว

EEG อาจมีประโยชน์ในการวินิจฉัยหรือรักษาความผิดปกติดังต่อไปนี้: ^{[ 17 ]}

• เนื้องอกในสมอง
• สมองเสียหายจากการบาดเจ็บที่ศีรษะ
• ความผิดปกติของสมองซึ่งอาจมีสาเหตุได้หลากหลาย (โรคสมอง)
• การอักเสบของสมอง (โรคไข้สมองอักเสบ)
• จังหวะ
• ความผิดปกติของการนอนหลับ

นอกจากนี้ยังสามารถ:

• แยกแยะ อาการชัก จากโรคลมชักออกจากอาการอื่นๆ เช่น อาการชัก ที่ไม่ใช่โรคลมชักจากสาเหตุทางจิตใจอาการเป็นลมหมดสติความผิดปกติของการเคลื่อนไหวที่เกิด จากความผิดปกติ ของสมองส่วนใต้เปลือกสมองและอาการปวดไมเกรนชนิดต่างๆ
• แยกแยะความแตกต่างระหว่าง ภาวะสมอง เสื่อม หรือภาวะเพ้อคลั่งที่มีสาเหตุ จาก "กายภาพ" กับกลุ่มอาการทางจิตเวชขั้นต้น เช่น ภาวะแข็งเกร็ง (catatonia)
• ใช้เป็นวิธีการทดสอบเสริมเพื่อวินิจฉัยภาวะสมองตายในผู้ป่วยโคม่า
• พยากรณ์โรคในผู้ป่วยโคม่า (ในบางกรณี) หรือในทารกแรกเกิดที่มีภาวะสมองบาดเจ็บจากสาเหตุต่างๆ ในช่วงเวลาใกล้คลอด
• พิจารณาว่าควรค่อยๆ ลดขนาดยาต้านโรคลมชักหรือไม่
• ในโรคอัลไซเมอร์ มี การเปลี่ยนแปลงความถี่ของกิจกรรม EEG พื้นฐาน รวมถึง ความล่าช้าของคลื่น P300 ที่ยาวนานขึ้น และมีการเสนอวิธีการ EEG–ERP แบบผสมผสานสำหรับการประเมินความเสื่อมถอยทางสติปัญญาเพื่อการตรวจจับความเสื่อมถอยทางสติปัญญาในระยะเริ่มต้น^{[ 18 ]}

EEG ยังสามารถใช้ในหน่วยดูแลผู้ป่วยหนักเพื่อตรวจสอบการทำงานของสมองเพื่อตรวจสอบอาการชักที่ไม่แสดงอาการ/ภาวะชักต่อเนื่องที่ไม่แสดงอาการ เพื่อตรวจสอบผลของยาระงับประสาท/ยาสลบในผู้ป่วยที่อยู่ในภาวะโคม่าที่เกิดจากยา (เพื่อรักษาอาการชักที่ดื้อยาหรือความดันในกะโหลกศีรษะ สูง ) และเพื่อตรวจสอบความเสียหายของสมองรองในภาวะต่างๆ เช่นเลือดออกในช่องใต้เยื่อหุ้มสมอง (ปัจจุบันเป็นวิธีการวิจัย) ^{[ 19 ]}

ในกรณีที่สงสัยว่าสมองได้รับบาดเจ็บอย่างรุนแรง เช่น หลังหัวใจหยุดเต้น EEG สามารถให้ข้อมูลการพยากรณ์โรคได้^{[ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]}

หากผู้ป่วยโรคลมชักกำลังได้รับการพิจารณาให้เข้ารับการผ่าตัดเพื่อรักษาโรคลมชัก มักจำเป็นต้องระบุตำแหน่ง (แหล่งกำเนิด) ของกิจกรรมสมองที่ทำให้เกิดอาการชักด้วยความละเอียดที่สูงกว่าที่ได้จากการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) บริเวณหนังศีรษะ ในกรณีเหล่านี้ ศัลยแพทย์ระบบประสาทมักจะฝังแถบและตารางอิเล็กโทรดหรืออิเล็กโทรดแบบเจาะลึกใต้เยื่อหุ้มสมองชั้นนอก ( dura mater ) ผ่านการผ่าตัดกะโหลกศีรษะหรือการ เจาะ รูการบันทึกสัญญาณเหล่านี้เรียกว่าelectrocorticography (ECoG), subdural EEG (SDE), intracranial EEG (iEEG) หรือ stereotactic EEG (SEEG) สัญญาณที่บันทึกจาก ECoG มีระดับกิจกรรมที่แตกต่างจากกิจกรรมสมองที่บันทึกจาก EEG บริเวณหนังศีรษะ ส่วนประกอบที่มีแรงดันต่ำและความถี่สูงซึ่งมองเห็นได้ยาก (หรือมองไม่เห็นเลย) ใน EEG บริเวณหนังศีรษะ สามารถมองเห็นได้อย่างชัดเจนใน ECoG นอกจากนี้ อิเล็กโทรดขนาดเล็กกว่า (ซึ่งครอบคลุมพื้นที่ผิวสมองน้อยกว่า) ช่วยให้มีความละเอียดเชิงพื้นที่ที่ดีขึ้นในการจำแนกพื้นที่ที่สำคัญต่อการเริ่มต้นและการแพร่กระจายของอาการชัก สถานที่ทางคลินิกบางแห่งบันทึกข้อมูลจากไมโครอิเล็กโทรดที่แทรกซึมเข้าไป^{[ 23 ]}

บางครั้งการทำ EEG แบบพกพาที่บ้านของผู้เข้ารับการทดสอบอาจสะดวกกว่าหรือมีความจำเป็นทางคลินิกมากกว่า^{[ 24 ] [ 25 ]}โดยทั่วไปการศึกษาเหล่านี้จะมีระยะเวลา 24–72 ชั่วโมง^{[ 26 ] [ 27 ]}

EEG และการศึกษาERP ที่เกี่ยวข้อง ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในสาขาวิทยาศาสตร์ประสาท วิทยาศาสตร์การ รู้คิด จิตวิทยาการรู้คิดภาษาศาสตร์ประสาทและ การวิจัย ทางจิตสรีรวิทยาตลอดจนการศึกษาการทำงานของมนุษย์ เช่น การกลืน^{[ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]}เทคนิค EEG ใดๆ ที่ใช้ในการวิจัยยังไม่ได้รับการกำหนดมาตรฐานอย่างเพียงพอสำหรับการใช้งานทางคลินิก และการศึกษา ERP จำนวนมากไม่ได้รายงานขั้นตอนการประมวลผลที่จำเป็นทั้งหมดสำหรับการรวบรวมและลดข้อมูล^{[ 31 ]}ซึ่งจำกัดความสามารถในการทำซ้ำและการจำลองซ้ำของการศึกษาจำนวนมาก จากการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์เมตาในปี 2024 ที่ได้รับมอบหมายจากสถาบันวิจัยผลลัพธ์ที่เน้นผู้ป่วยเป็นศูนย์กลาง (PCORI) การสแกน EEG ไม่สามารถนำมาใช้ได้อย่างน่าเชื่อถือเพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรค ADHD ทางคลินิก^{[ 32 ]}อย่างไรก็ตาม EEG ยังคงถูกนำมาใช้ในการวิจัยเกี่ยวกับความพิการทางจิต เช่น ความผิดปกติของการ ประมวลผลการได้ยิน (APD) ADDและADHD ^{[ 32 ]} EEG ยังได้รับการศึกษาถึงประโยชน์ในการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงทางระบบประสาทในสมองหลังจากการกระทบกระเทือน^{[ 33 ]}อย่างไรก็ตาม ในขณะนี้ยังไม่มีเทคนิคการถ่ายภาพขั้นสูงใด ๆ ที่สามารถนำมาใช้ในทางคลินิกเพื่อวินิจฉัยหรือติดตามการฟื้นตัวจากการกระทบกระเทือนได้^{[ 34 ] [ 35 ]}

มีวิธีการศึกษาการทำงานของสมองอีกหลายวิธี ได้แก่การถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าเชิงฟังก์ชัน (fMRI), การตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์แบบโพซิตรอน (PET), การตรวจคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า ของสมอง (MEG), การตรวจวิเคราะห์ สเปกตรัมด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้านิวเคลียร์ ( NMR หรือ MRS), การ ตรวจคลื่นไฟฟ้าของเปลือกสมอง (ECoG), การตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์แบบเอกซ์เรย์ปล่อยโฟตอนเดี่ยว (SPECT), การตรวจวิเคราะห์สเปกตรัมด้วยแสงอินฟราเรดใกล้ (NIRS) และสัญญาณแสงที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ (EROS) แม้ว่า EEG จะมีความไวเชิงพื้นที่ค่อนข้างต่ำ แต่ "สัญญาณแบบหนึ่งมิติจากบริเวณรอบนอกที่จำเพาะเจาะจงบนศีรษะทำให้ EEG น่าสนใจเนื่องจากความแม่นยำที่เรียบง่ายและช่วยให้การวิจัยทางคลินิกและการวิจัยพื้นฐานมีประสิทธิภาพสูง" ^{[ 36 ]}ดังนั้น EEG จึงมีข้อดีบางประการเหนือเทคนิคอื่นๆ เหล่านั้น

• ต้นทุนฮาร์ดแวร์ต่ำกว่าเทคนิคอื่นๆ ส่วนใหญ่มาก^{[ 37 ]}
• EEG ขัดขวางความพร้อมของนักเทคโนโลยีที่มีจำกัดในการให้การดูแลทันทีในโรงพยาบาลที่มีผู้ป่วยจำนวนมาก^{[ 38 ]}
• EEG ต้องการเพียงห้องที่เงียบสงบและอุปกรณ์ขนาดเท่ากระเป๋าเอกสาร ในขณะที่ fMRI, SPECT, PET, MRS หรือ MEG ต้องการอุปกรณ์ขนาดใหญ่และเคลื่อนย้ายไม่ได้ ตัวอย่างเช่น MEG ต้องการอุปกรณ์ที่ประกอบด้วย ตัวตรวจจับที่ระบายความร้อน ด้วยฮีเลียมเหลวซึ่งสามารถใช้ได้เฉพาะในห้องที่มีการป้องกันสนามแม่เหล็กเท่านั้น ซึ่งมีราคาสูงถึงหลายล้านดอลลาร์^{[ 39 ]}และ fMRI ต้องการใช้แม่เหล็กขนาด 1 ตันในห้องที่มีการป้องกันสนามแม่เหล็กเช่นกัน
• EEG สามารถมีความละเอียดเชิงเวลาสูงได้อย่างง่ายดาย (แม้ว่าความละเอียดระดับต่ำกว่ามิลลิวินาทีจะสร้างข้อมูลที่มีความหมายน้อยลง) เนื่องจากสตรีมข้อมูล 2 ถึง 32 สตรีมที่สร้างขึ้นโดยอิเล็กโทรดจำนวนนั้นสามารถจัดเก็บและประมวลผลได้ง่าย ในขณะที่เทคโนโลยีเชิงพื้นที่ 3 มิติให้สตรีมข้อมูลอินพุตหลายพันหรือหลายล้านเท่า และจึงถูกจำกัดด้วยฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์^{[ 40 ]} EEG มักถูกบันทึกที่อัตราการสุ่มตัวอย่างระหว่าง 250 ถึง 2000 Hz ในการตั้งค่าทางคลินิกและการวิจัย
• EEG ค่อนข้างทนต่อการเคลื่อนไหวของผู้ถูกทดสอบ ซึ่งแตกต่างจากเทคนิคการสร้างภาพประสาทอื่นๆ ส่วนใหญ่ นอกจากนี้ยังมีวิธีการลดและกำจัดสิ่งรบกวนจากการเคลื่อนไหวในข้อมูล EEG อีกด้วย^{[ 41 ]}
• เครื่อง EEG ไม่มีเสียงรบกวน ทำให้สามารถศึกษาการตอบสนองต่อสิ่งเร้าทางเสียงได้ดียิ่งขึ้น
• EEG ไม่ทำให้เกิดอาการกลัวที่แคบ มากขึ้น ต่างจาก fMRI, PET, MRS, SPECT และบางครั้ง MEG ^{[ 42 ]}
• EEG ไม่เกี่ยวข้องกับการสัมผัสกับสนามแม่เหล็กที่มีความเข้มสูง (>1 เทสลา ) เหมือนกับเทคนิคอื่นๆ โดยเฉพาะ MRI และ MRS ซึ่งอาจก่อให้เกิดปัญหาที่ไม่พึงประสงค์ต่างๆ กับข้อมูล และยังห้ามใช้เทคนิคเหล่านี้กับผู้เข้าร่วมที่มีการฝังโลหะในร่างกาย เช่น เครื่องกระตุ้นหัวใจที่มีส่วนประกอบของโลหะ^{[ 43 ]}
• EEG ไม่เกี่ยวข้องกับการสัมผัสกับสารกัมมันตรังสีซึ่งแตกต่างจากการตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์แบบโพซิตรอน^{[ 44 ]}
• การศึกษา ERP สามารถดำเนินการได้ด้วยแบบแผนที่ค่อนข้างง่าย เมื่อเทียบกับการศึกษา fMRI ที่ใช้การออกแบบบล็อก IE
• เป็นวิธีการ ที่ไม่รุกรานร่างกายมากนักเมื่อเทียบกับการตรวจวัดคลื่นไฟฟ้าสมอง (electrocorticography ) ซึ่งต้องวางอิเล็กโทรดลงบนพื้นผิวสมองโดยตรง

นอกจากนี้ EEG ยังมีคุณลักษณะบางประการที่เปรียบเทียบได้ดีกับการทดสอบพฤติกรรม:

• EEG สามารถตรวจจับการประมวลผลแบบซ่อนเร้น (เช่น การประมวลผลที่ไม่ต้องมีการตอบสนอง) ^{[ 45 ]}
• EEG สามารถใช้ได้ในผู้ป่วยที่ไม่สามารถตอบสนองทางมอเตอร์ได้^{[ 46 ]}
• สามารถตรวจจับส่วนประกอบ ERP บางส่วนได้ แม้ว่าผู้ถูกทดสอบจะไม่ได้ให้ความสนใจกับสิ่งเร้าก็ตาม
• แตกต่างจากวิธีการอื่นในการศึกษาเวลาตอบสนอง ERP สามารถอธิบายขั้นตอนการประมวลผล (แทนที่จะเป็นเพียงผลลัพธ์) ^{[ 47 ]}
• ความเรียบง่ายของ EEG ช่วยให้สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงของสมองในช่วงต่างๆ ของชีวิตได้อย่างง่ายดาย การวิเคราะห์การนอนหลับด้วย EEG สามารถบ่งชี้ถึงแง่มุมที่สำคัญของช่วงเวลาของการพัฒนาสมอง รวมถึงการประเมินการเจริญเติบโตของสมองในวัยรุ่น^{[ 48 ]}
• ในการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) มีความเข้าใจที่ดีกว่าเกี่ยวกับสัญญาณที่วัดได้ เมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคการวิจัยอื่นๆ เช่น การตอบสนอง BOLD ในการตรวจด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (MRI)

• ความละเอียดเชิงพื้นที่ต่ำบนหนังศีรษะ ตัวอย่างเช่น fMRIสามารถแสดงพื้นที่ของสมองที่ทำงานอยู่ได้โดยตรง ในขณะที่ EEG ต้องใช้การตีความอย่างละเอียดเพื่อตั้งสมมติฐานว่าพื้นที่ใดถูกกระตุ้นโดยการตอบสนองเฉพาะ^{[ 49 ]}
• ขึ้นอยู่กับทิศทางและตำแหน่งของไดโพลที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง EEG อาจมีการระบุตำแหน่งผิดพลาดเนื่องจากปัญหาผกผัน^{[ 50 ]}
• EEG วัดกิจกรรมทางประสาทที่เกิดขึ้นใต้ชั้นบนของสมอง (เปลือกสมอง) ได้ไม่ดีนัก
• ต่างจากPETและ MRS EEG ไม่สามารถระบุตำแหน่งเฉพาะในสมองที่สามารถพบสารสื่อประสาท ยา ฯลฯ ได้^{[ 44 ]}
• โดยทั่วไปแล้ว การเชื่อมต่อผู้ป่วยเข้ากับเครื่อง EEG มักใช้เวลานาน เนื่องจากต้องวางอิเล็กโทรดหลายสิบตัวรอบศีรษะอย่างแม่นยำ และใช้เจล สารละลายเกลือ และสารยึดเกาะต่างๆ เพื่อรักษาการนำไฟฟ้าที่ดี อีกทั้งยังต้องใช้หมวกเพื่อยึดอิเล็กโทรดไว้ แม้ว่าระยะเวลาจะแตกต่างกันไปตามเครื่อง EEG ที่ใช้ แต่โดยทั่วไปแล้ว การเตรียมผู้ป่วยสำหรับ MEG, fMRI, MRS และ SPECT จะใช้เวลาน้อยกว่ามาก
• อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนต่ำ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและจำนวนผู้เข้าร่วมการทดลองที่ค่อนข้างมากเพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จาก EEG ^{[ 51 ]}
• ปัจจุบัน EEG ยังไม่ค่อยเหมาะสมกับบุคคลที่มีผมหยาบหรือผมหยิก แม้แต่ทรงผมป้องกันก็อาจทำให้เกิดปัญหาในระหว่างการทดสอบ นักวิจัยกำลังพยายามสร้างทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับทั้งผู้ป่วยและช่างเทคนิค^{[ 52 ]}นอกจากนี้ นักวิจัยยังเริ่มนำแนวทางการเก็บรวบรวมข้อมูลที่คำนึงถึงวัฒนธรรมมากขึ้นมาใช้เพื่อช่วยลดอคติทางเชื้อชาติในการวิจัย EEG ^{[ 53 ]}

การบันทึก EEG และการสแกน fMRI พร้อมกันนั้นประสบความสำเร็จแล้ว^{[ 54 ] [ 55 ] [ 56 ] [ 57 ]}แม้ว่าการบันทึกทั้งสองอย่างพร้อมกันอย่างมีประสิทธิภาพจะต้องเอาชนะความยากลำบากทางเทคนิคหลายประการ เช่น การมีสิ่งแปลกปลอมจากบัลลิสโตคาร์ดิโอแกรม สิ่งแปลกปลอมจากพัลส์ MRI และการเหนี่ยวนำกระแสไฟฟ้าในสาย EEG ที่เคลื่อนที่ภายในสนามแม่เหล็กแรงสูงของ MRI แม้ว่าจะเป็นเรื่องท้าทาย แต่สิ่งเหล่านี้ก็ได้รับการแก้ไขสำเร็จในหลายการศึกษา^{[ 58 ] [ 59 ]}

เครื่อง MRI สร้างภาพที่มีรายละเอียดสูงโดยการสร้างสนามแม่เหล็กแรงสูง ซึ่งอาจก่อให้เกิดแรงและแรงบิดที่อาจเป็นอันตรายได้ สนามแม่เหล็กเหล่านี้ยังก่อให้เกิดความร้อนจากคลื่นความถี่วิทยุที่อาจเป็นอันตราย และสร้างสิ่งแปลกปลอมในภาพ ทำให้ภาพที่ได้ใช้การไม่ได้ เนื่องจากความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ จึงมีเพียงอุปกรณ์ทางการแพทย์บางชนิดเท่านั้นที่สามารถใช้ในสภาพแวดล้อมของเครื่อง MRI ได้

ในทำนองเดียวกัน การบันทึกข้อมูลพร้อมกันด้วย MEG และ EEG ก็ได้ดำเนินการเช่นกัน ซึ่งมีข้อดีหลายประการเมื่อเทียบกับการใช้เทคนิคใดเทคนิคหนึ่งเพียงอย่างเดียว:

• EEG ต้องการข้อมูลที่แม่นยำเกี่ยวกับลักษณะบางอย่างของกะโหลกศีรษะ ซึ่งสามารถประมาณได้เท่านั้น เช่น รัศมีกะโหลกศีรษะ และค่าการนำไฟฟ้าของตำแหน่งต่างๆ บนกะโหลกศีรษะ MEG ไม่มีปัญหาดังกล่าว และการวิเคราะห์พร้อมกันช่วยให้สามารถแก้ไขปัญหานี้ได้
• ทั้ง MEG และ EEG ตรวจจับกิจกรรมที่เกิดขึ้นใต้พื้นผิวของเปลือกสมองได้ไม่ดีนัก และเช่นเดียวกับ EEG ระดับความคลาดเคลื่อนจะเพิ่มขึ้นตามความลึกที่พยายามตรวจสอบใต้พื้นผิวของเปลือกสมอง อย่างไรก็ตาม ความคลาดเคลื่อนระหว่างเทคนิคทั้งสองนั้นแตกต่างกันมาก การรวมเทคนิคทั้งสองเข้าด้วยกันจึงช่วยแก้ไขความคลาดเคลื่อนบางส่วนได้
• MEG แทบจะไม่สามารถเข้าถึงแหล่งกิจกรรมของสมองที่อยู่ต่ำกว่าเปลือกสมองเพียงไม่กี่เซนติเมตร ในทางกลับกัน EEG สามารถรับสัญญาณจากระดับความลึกที่มากกว่าได้ แม้ว่าจะมีสัญญาณรบกวนสูงก็ตาม การรวมทั้งสองเข้าด้วยกันทำให้ง่ายต่อการระบุว่าส่วนใดของสัญญาณ EEG มาจากพื้นผิว (เนื่องจาก MEG มีความแม่นยำสูงในการตรวจสอบสัญญาณจากพื้นผิวของสมอง) และส่วนใดมาจากส่วนลึกของสมอง จึงทำให้สามารถวิเคราะห์สัญญาณสมองที่ลึกกว่า EEG หรือ MEG เพียงอย่างเดียวได้^{[ 60 ]}

เมื่อเร็วๆ นี้ ได้มีการศึกษาแนวทาง EEG/MEG (EMEG) แบบผสมผสานเพื่อวัตถุประสงค์ในการสร้างแหล่งกำเนิดใหม่ในการวินิจฉัยโรคลมชัก^{[ 61 ]}

EEG ยังถูกรวมเข้ากับการตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์แบบโพซิตรอน ด้วย ซึ่งมีข้อดีคือช่วยให้นักวิจัยเห็นว่าสัญญาณ EEG ใดเกี่ยวข้องกับการทำงานของยาที่แตกต่างกันในสมอง^{[ 62 ]}

การศึกษาล่าสุดที่ใช้ เทคนิค การเรียนรู้ของเครื่องเช่นเครือข่ายประสาทเทียมที่มีคุณลักษณะเชิงเวลาทางสถิติที่สกัดจาก ข้อมูลคลื่นสมอง EEG กลีบหน้าผากแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในระดับสูงในการจำแนกสถานะทางจิต (ผ่อนคลาย เป็นกลาง มีสมาธิ) ^{[ 63 ]}สถานะทางอารมณ์ทางจิต (เชิงลบ เป็นกลาง เชิงบวก) ^{[ 64 ]}และภาวะจังหวะผิดปกติของทาลามัส-คอร์เทกซ์^{[ 65 ]}

ประจุไฟฟ้าของสมองได้รับการรักษาไว้โดยเซลล์ประสาทหลายพันล้านเซลล์[ ^{66 ] เซลล์}ประสาทมีประจุไฟฟ้า (หรือ "มีขั้ว") โดยโปรตีนขนส่งเยื่อหุ้มเซลล์ที่สูบไอออนข้ามเยื่อหุ้มเซลล์ เซลล์ประสาทจะแลกเปลี่ยนไอออนกับสิ่งแวดล้อมภายนอกเซลล์อย่างต่อเนื่อง เช่น เพื่อรักษาระดับศักย์พักและเพื่อแพร่กระจายศักย์การกระทำ ไอออนที่มีประจุเหมือนกันจะผลักกัน และเมื่อไอออนจำนวนมากถูกผลักออกจากเซลล์ประสาทหลายเซลล์พร้อมกัน พวกมันสามารถผลักเซลล์ข้างเคียง ซึ่งจะผลักเซลล์ข้างเคียงต่อไปเรื่อยๆ ในรูปแบบคลื่น กระบวนการนี้เรียกว่าการนำไฟฟ้าแบบปริมาตร เมื่อคลื่นของไอออนไปถึงอิเล็กโทรดบนหนังศีรษะ พวกมันสามารถผลักหรือดึงอิเล็กตรอนบนโลหะในอิเล็กโทรดได้ เนื่องจากโลหะนำไฟฟ้าการผลักและดึงอิเล็กตรอนได้ง่าย ความแตกต่างของแรงดันไฟฟ้าในการผลักหรือดึงระหว่างอิเล็กโทรดสองตัวใดๆ จึงสามารถวัดได้ด้วยโวลต์มิเตอร์การบันทึกแรงดันไฟฟ้าเหล่านี้เมื่อเวลาผ่านไปทำให้เราได้ EEG ^{[ 67 ]}

ศักย์ไฟฟ้าที่สร้างขึ้นโดยเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์นั้นน้อยเกินกว่าที่จะตรวจจับได้ด้วย EEG หรือ MEG ^{[ 68 ]}ดังนั้นกิจกรรม EEG จึงสะท้อนถึงผลรวมของกิจกรรมที่เกิดขึ้นพร้อมกันของเซลล์ประสาทหลายพันหรือหลายล้านเซลล์ที่มีทิศทางเชิงพื้นที่คล้ายกัน หากเซลล์ไม่มีทิศทางเชิงพื้นที่ที่คล้ายกัน ไอออนของพวกมันจะไม่เรียงตัวกันและสร้างคลื่นให้ตรวจจับได้เซลล์ประสาทรูปพีระมิดของเปลือกสมองเชื่อกันว่าสร้างสัญญาณ EEG มากที่สุดเพราะเรียงตัวกันอย่างดีและทำงานพร้อมกัน เนื่องจากความชันของสนามแรงดันไฟฟ้าลดลงตามกำลังสองของระยะทาง กิจกรรมจากแหล่งกำเนิดที่อยู่ลึกจึงตรวจจับได้ยากกว่ากระแสไฟฟ้าที่อยู่ใกล้กะโหลกศีรษะ^{[ 69 ]}

กิจกรรม EEG บนหนังศีรษะแสดงให้เห็นการแกว่งตัวที่ความถี่ต่างๆ กัน การแกว่งตัวเหล่านี้หลายอย่างมีช่วงความถี่การกระจายตัวเชิงพื้นที่ และเกี่ยวข้องกับสถานะการทำงานของสมองที่แตกต่างกัน (เช่น การตื่นและระยะต่างๆ ของการนอนหลับ ) การแกว่งตัวเหล่านี้แสดงถึงกิจกรรมที่ประสานกันบนเครือข่ายของเซลล์ประสาท เครือข่ายประสาทที่อยู่เบื้องหลังการแกว่งตัวบางอย่างเป็นที่เข้าใจแล้ว (เช่น การสั่นพ้องของทาลามัส-คอร์เท็กซ์ที่อยู่ เบื้องหลัง สปินเดิลการนอนหลับ ) ในขณะที่อีกหลายอย่างยังไม่เป็นที่เข้าใจ (เช่น ระบบที่สร้างจังหวะพื้นฐานด้านหลัง) งานวิจัยที่วัดทั้ง EEG และการส่งสัญญาณของเซลล์ประสาทพบว่าความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสองมีความซับซ้อน โดยการรวมกันของพลังงาน EEG ใน แถบ แกมมาและเฟสใน แถบ เดลต้ามีความสัมพันธ์อย่างมากที่สุดกับกิจกรรมการส่งสัญญาณของเซลล์ประสาท^{[ 70 ]}

ในการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) แบบดั้งเดิม การบันทึกจะทำได้โดยการวางอิเล็กโทรดบนหนังศีรษะโดยใช้เจลหรือครีมนำไฟฟ้า โดยปกติหลังจากเตรียมบริเวณหนังศีรษะด้วยการขัดเบา ๆ เพื่อลดความต้านทานเนื่องจากเซลล์ผิวหนังที่ตายแล้ว ระบบส่วนใหญ่มักใช้อิเล็กโทรดซึ่งแต่ละอันเชื่อมต่อกับสายไฟแต่ละเส้น บางระบบใช้หมวกหรือตาข่ายที่ฝังอิเล็กโทรดไว้ ซึ่งเป็นที่นิยมโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องการอาร์เรย์อิเล็กโทรดที่มีความหนาแน่นสูง

ตำแหน่งและชื่อของอิเล็กโทรดจะถูกกำหนดโดยระบบ International 10–20 ^{[ 71 ]}สำหรับการใช้งานทางคลินิกและการวิจัยส่วนใหญ่ (ยกเว้นเมื่อใช้อาร์เรย์ความหนาแน่นสูง) ระบบนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการตั้งชื่ออิเล็กโทรดมีความสอดคล้องกันในห้องปฏิบัติการต่างๆ ในการใช้งานทางคลินิกส่วนใหญ่จะใช้อิเล็กโทรดบันทึก 19 ตัว (บวกกราวด์และตัวอ้างอิงระบบ) ^{[ 72 ]}โดยทั่วไปจะใช้อิเล็กโทรดจำนวนน้อยกว่าเมื่อบันทึก EEG จากทารกแรกเกิดสามารถเพิ่มอิเล็กโทรดเพิ่มเติมลงในการตั้งค่ามาตรฐานได้เมื่อการใช้งานทางคลินิกหรือการวิจัยต้องการความละเอียดเชิงพื้นที่ที่เพิ่มขึ้นสำหรับบริเวณใดบริเวณหนึ่งของสมอง อาร์เรย์ความหนาแน่นสูง (โดยทั่วไปผ่านหมวกหรือตาข่าย) สามารถบรรจุอิเล็กโทรดได้มากถึง 256 ตัว โดยกระจายอย่างสม่ำเสมอทั่วหนังศีรษะ

แต่ละอิเล็กโทรดเชื่อมต่อกับอินพุตหนึ่งของแอมพลิฟายเออร์แบบดิฟเฟอเรนเชียล (แอมพลิฟายเออร์หนึ่งตัวต่ออิเล็กโทรดหนึ่งคู่) อิเล็กโทรดอ้างอิงของระบบทั่วไปเชื่อมต่อกับอินพุตอีกด้านหนึ่งของแอมพลิฟายเออร์แบบดิฟเฟอเรนเชียลแต่ละตัว แอมพลิฟายเออร์เหล่านี้จะขยายแรงดันไฟฟ้าระหว่างอิเล็กโทรดที่ใช้งานอยู่กับอิเล็กโทรดอ้างอิง (โดยทั่วไป 1,000–100,000 เท่า หรือกำลังขยาย 60–100  dB ) ใน EEG แบบอนาล็อก สัญญาณจะถูกกรอง (ในย่อหน้าถัดไป) และสัญญาณ EEG จะถูกส่งออกเป็นค่าการเบี่ยงเบนของปากกาเมื่อกระดาษผ่านใต้เครื่อง อย่างไรก็ตาม ระบบ EEG ส่วนใหญ่ในปัจจุบันเป็นแบบดิจิทัล และสัญญาณที่ขยายแล้วจะถูกแปลงเป็นดิจิทัลผ่านตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิทัลหลังจากผ่านตัวกรองป้องกันการเกิดเอเลียสการสุ่มตัวอย่างจากอนาล็อกเป็นดิจิทัลโดยทั่วไปจะเกิดขึ้นที่ 256–512 Hz ใน EEG บนหนังศีรษะทางคลินิก อัตราการสุ่มตัวอย่างสูงถึง 20 kHz ถูกใช้ในงานวิจัยบางประเภท

ในระหว่างการบันทึก อาจมีการใช้ขั้นตอนการกระตุ้นหลายขั้นตอน ขั้นตอนเหล่านี้อาจกระตุ้นให้เกิดกิจกรรมคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ที่ปกติหรือผิดปกติ ซึ่งอาจไม่สามารถมองเห็นได้ในกรณีอื่น ขั้นตอนเหล่านี้ได้แก่ การหายใจเร็วเกินไป การกระตุ้นด้วยแสง (ด้วยแสงไฟกะพริบ) การปิดตา กิจกรรมทางจิต การนอนหลับ และการอดนอน ในระหว่างการติดตามอาการโรคลมชัก (ในผู้ป่วยใน) อาจมีการหยุดยาที่ผู้ป่วยใช้รักษาอาการชักตามปกติ

สัญญาณ EEG ดิจิทัลจะถูกจัดเก็บทางอิเล็กทรอนิกส์และสามารถกรองเพื่อแสดงผลได้ การตั้งค่าทั่วไปสำหรับตัวกรองความถี่สูงและตัวกรองความถี่ต่ำคือ 0.5–1  Hzและ 35–70 Hz ตามลำดับ ตัวกรองความถี่สูงมักจะกรองสิ่งรบกวนที่มีความถี่ต่ำ เช่น สัญญาณ อิเล็กโทรแกลวานิกและสิ่งรบกวนจากการเคลื่อนไหว ในขณะที่ตัวกรองความถี่ต่ำจะกรองสิ่งรบกวนที่มีความถี่สูง เช่น สัญญาณ อิเล็กโทรไมโอแกรม โดย ทั่วไปจะใช้ ตัวกรองแบบน็อตช์เพิ่มเติมเพื่อกำจัดสิ่งรบกวนที่เกิดจากสายไฟฟ้า (60 Hz ในสหรัฐอเมริกาและ 50 Hz ในหลายประเทศ) ^{[ 23 ]}

สามารถบันทึกสัญญาณ EEG ได้ด้วยฮาร์ดแวร์โอเพนซอร์ส เช่นOpenBCIและประมวลผลสัญญาณได้ด้วยซอฟต์แวร์ EEG ที่ใช้งานได้ฟรี เช่นEEGLABหรือNeurophysiological Biomarker Toolbox

ในการประเมินเพื่อการผ่าตัดรักษาโรคลมชัก อาจจำเป็นต้องใส่ขั้วไฟฟ้าใกล้ผิวสมอง ใต้ผิวของเยื่อดูรามาเตอร์ซึ่งทำได้โดยการเจาะรูหรือผ่าตัดกะโหลกศีรษะวิธีการนี้เรียกกันหลายชื่อ เช่น"การบันทึกคลื่นไฟฟ้าจากเปลือกสมอง (ECoG)" "คลื่นไฟฟ้าสมองภายในกะโหลก (I-EEG)" หรือ "คลื่นไฟฟ้าสมองใต้เยื่อดูรา (SD-EEG)" นอกจากนี้ยังอาจวางขั้วไฟฟ้าลึกเข้าไปในโครงสร้างของสมอง เช่นอะมิกดาลาหรือฮิปโปแคมปัสซึ่งเป็นจุดกำเนิดของโรคลมชักที่พบบ่อยและอาจมองไม่เห็นชัดเจนด้วยคลื่นไฟฟ้าสมองจากหนังศีรษะ สัญญาณคลื่นไฟฟ้าจากเปลือกสมองจะถูกประมวลผลในลักษณะเดียวกับคลื่นไฟฟ้าสมองดิจิทัลจากหนังศีรษะ (ข้างต้น) โดยมีข้อควรระวังบางประการ โดยทั่วไปแล้ว ECoG จะถูกบันทึกด้วยอัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงกว่า EEG จากหนังศีรษะ เนื่องจากข้อกำหนดของทฤษฎีบทไนควิสต์ – สัญญาณใต้เยื่อดูราประกอบด้วยส่วนประกอบความถี่สูงเป็นส่วนใหญ่ นอกจากนี้ สิ่งรบกวนหลายอย่างที่ส่งผลต่อ EEG บนหนังศีรษะมักไม่ส่งผลกระทบต่อ ECoG ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องใช้การกรองข้อมูลในการแสดงผล

สัญญาณ EEG ของมนุษย์ผู้ใหญ่ทั่วไปจะมีแอมพลิจูดประมาณ 10 μV ถึง 100 μV เมื่อวัดจากหนังศีรษะ^{[ 73 ]}

เนื่องจากสัญญาณแรงดันไฟฟ้า EEG แสดงถึงความแตกต่างระหว่างแรงดันไฟฟ้าที่ขั้วไฟฟ้าสองขั้ว การแสดงผล EEG สำหรับนักตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองจึงสามารถตั้งค่าได้หลายวิธี การแสดงผลช่องสัญญาณ EEG เรียกว่า มอนเทจ (montage)

การตัดต่อภาพแบบเรียงลำดับ

แต่ละช่องสัญญาณ (เช่น รูปคลื่น) แสดงถึงความแตกต่างระหว่างอิเล็กโทรดสองตัวที่อยู่ติดกัน การจัดวางอิเล็กโทรดทั้งหมดประกอบด้วยช่องสัญญาณเหล่านี้เรียงต่อกัน ตัวอย่างเช่น ช่องสัญญาณ "Fp1-F3" แสดงถึงความแตกต่างของแรงดันไฟฟ้าระหว่างอิเล็กโทรด Fp1 และอิเล็กโทรด F3 ช่องสัญญาณถัดไปในการจัดวางอิเล็กโทรด "F3-C3" แสดงถึงความแตกต่างของแรงดันไฟฟ้าระหว่าง F3 และ C3 และเป็นเช่นนี้ไปเรื่อยๆ จนครบทั้งอาร์เรย์ของอิเล็กโทรด

การตัดต่ออ้างอิง

แต่ละช่องสัญญาณแสดงถึงความแตกต่างระหว่างอิเล็กโทรดตัวหนึ่งกับอิเล็กโทรดอ้างอิงที่กำหนดไว้ ไม่มีตำแหน่งมาตรฐานสำหรับอิเล็กโทรดอ้างอิงนี้ อย่างไรก็ตาม ตำแหน่งของมันจะแตกต่างจากอิเล็กโทรด "บันทึก" มักใช้ตำแหน่งกึ่งกลางลำตัวเนื่องจากไม่ขยายสัญญาณในซีกสมองหนึ่งเมื่อเทียบกับอีกซีกหนึ่ง เช่น Cz, Oz, Pz เป็นต้น ซึ่งใช้เป็นอิเล็กโทรดอ้างอิงแบบออนไลน์ อิเล็กโทรดอ้างอิงแบบออฟไลน์ที่นิยมใช้อื่นๆ ได้แก่:

• การอ้างอิง REST: ซึ่งเป็นการอ้างอิงการคำนวณแบบออฟไลน์ที่อนันต์ซึ่งมีศักยภาพเป็นศูนย์ REST (เทคนิคการกำหนดมาตรฐานอิเล็กโทรดอ้างอิง) ใช้แหล่งกำเนิดที่เทียบเท่ากันภายในสมองของชุดการบันทึกบนหนังศีรษะใดๆ เป็นจุดเริ่มต้นในการเชื่อมโยงการบันทึกจริงกับการอ้างอิงที่ไม่เป็นศูนย์แบบออนไลน์หรือออฟไลน์ (ค่าเฉลี่ย หูที่เชื่อมโยง ฯลฯ) กับการบันทึกใหม่โดยใช้อนันต์ศูนย์เป็นการอ้างอิงมาตรฐาน^{[ 74 ]}
• "การเชื่อมต่อหู": ซึ่งหมายถึงค่าเฉลี่ยทางกายภาพหรือทางคณิตศาสตร์ของอิเล็กโทรดที่ติดอยู่กับติ่งหูหรือกระดูกกกหู ทั้งสอง ข้าง

การประกอบภาพอ้างอิงโดยเฉลี่ย

สัญญาณเอาต์พุตจากแอมพลิฟายเออร์ทั้งหมดจะถูกบวกและหาค่าเฉลี่ย จากนั้นสัญญาณเฉลี่ยนี้จะถูกใช้เป็นสัญญาณอ้างอิงร่วมสำหรับแต่ละช่องสัญญาณ

การตัดต่อแบบลาปลาเซียน

แต่ละช่องแสดงถึงความแตกต่างระหว่างอิเล็กโทรดกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของอิเล็กโทรดโดยรอบ^{[ 75 ]}

เมื่อใช้เครื่อง EEG แบบอนาล็อก (แบบกระดาษ) นักเทคนิคจะสลับระหว่างการจัดวางขั้วไฟฟ้าในระหว่างการบันทึก เพื่อเน้นหรือแสดงลักษณะเฉพาะบางอย่างของคลื่นไฟฟ้าสมองให้ชัดเจนยิ่งขึ้น แต่สำหรับ EEG แบบดิจิทัล สัญญาณทั้งหมดจะถูกแปลงเป็นดิจิทัลและจัดเก็บในรูปแบบการจัดวางขั้วไฟฟ้าเฉพาะ (โดยปกติจะเป็นแบบอ้างอิง) เนื่องจากรูปแบบการจัดวางขั้วไฟฟ้าใดๆ ก็สามารถสร้างขึ้นได้ทางคณิตศาสตร์จากรูปแบบอื่นๆ ดังนั้น นักเทคนิคด้านคลื่นไฟฟ้าสมองจึงสามารถดูคลื่นไฟฟ้าสมองในรูปแบบการแสดงผลใดๆ ก็ได้ตามที่ต้องการ

การตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) จะดำเนินการโดยนักประสาทวิทยาคลินิกหรือนักประสาทวิทยา (ขึ้นอยู่กับธรรมเนียมปฏิบัติและกฎหมายท้องถิ่นเกี่ยวกับสาขาการแพทย์เฉพาะ ทาง ) โดยควรเป็นผู้ที่มีการฝึกอบรมเฉพาะด้านในการตีความคลื่นไฟฟ้าสมองเพื่อวัตถุประสงค์ทางคลินิก การอ่านผลจะทำโดยการตรวจสอบรูปคลื่นด้วยสายตา ซึ่งเรียกว่ากราฟีเอเลเมนต์ การใช้การประมวลผลสัญญาณด้วยคอมพิวเตอร์ของคลื่นไฟฟ้าสมอง หรือที่เรียกว่าการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองเชิงปริมาณนั้น ค่อนข้างเป็นที่ถกเถียงกันเมื่อนำมาใช้ในทางคลินิก (แม้ว่าจะมีการใช้งานด้านการวิจัยมากมายก็ตาม)

ในช่วงต้นทศวรรษ 1990 Babak Taheri ที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เดวิส ได้สาธิตอาร์เรย์อิเล็กโทรดแอคทีฟแบบแห้งช่องสัญญาณเดี่ยวและหลายช่องสัญญาณเป็นครั้งแรกโดยใช้ไมโครแมชชีนนิ่ง การสร้างอิเล็กโทรด EEG แบบแห้งช่องสัญญาณเดี่ยวและผลลัพธ์ได้รับการตีพิมพ์ในปี 1994 ^{[ 76 ]}อิเล็กโทรดแบบอาร์เรย์ยังแสดงให้เห็นว่าทำงานได้ดีเมื่อเทียบกับ อิเล็กโทรด เงิน / ซิลเวอร์คลอไรด์ อุปกรณ์ประกอบด้วยเซ็นเซอร์สี่ตำแหน่งพร้อมอิเล็กทรอนิกส์ในตัวเพื่อลดสัญญาณรบกวนโดยการจับคู่ความต้านทานข้อดีของอิเล็กโทรดดังกล่าว ได้แก่ (1) ไม่ใช้อิเล็กโทรไลต์ (2) ไม่ต้องเตรียมผิวหนัง (3) ขนาดเซ็นเซอร์ลดลงอย่างมาก และ (4) เข้ากันได้กับระบบตรวจสอบ EEG อาร์เรย์อิเล็กโทรดแอคทีฟเป็นระบบแบบบูรณาการที่ทำจากอาร์เรย์ของเซ็นเซอร์แบบคาปาซิทีฟพร้อมวงจรแบบบูรณาการในพื้นที่ซึ่งบรรจุอยู่ในแพ็คเกจพร้อมแบตเตอรี่เพื่อจ่ายไฟให้กับวงจร ระดับการบูรณาการนี้จำเป็นเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพการทำงานที่ได้รับจากอิเล็กโทรด อิเล็กโทรดได้รับการทดสอบบนแท่นทดสอบไฟฟ้าและกับผู้ถูกทดสอบที่เป็นมนุษย์ในกิจกรรม EEG สี่รูปแบบ ได้แก่ (1) EEG ที่เกิดขึ้นเอง (2) ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ทางประสาทสัมผัส (3) ศักยภาพของก้านสมอง และ (4) ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ทางปัญญา ประสิทธิภาพของอิเล็กโทรดแบบแห้งนั้นดีกว่าอิเล็กโทรดแบบเปียกมาตรฐานในแง่ของการเตรียมผิวหนัง ไม่จำเป็นต้องใช้เจล (แบบแห้ง) และมีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนที่สูงกว่า^{[ 77 ]}

ในปี 1999 นักวิจัยที่Case Western Reserve Universityในคลีฟแลนด์รัฐโอไฮโอนำโดย Hunter Peckham ได้ใช้หมวก EEG ที่มีอิเล็กโทรด 64 ตัวเพื่อฟื้นฟูการเคลื่อนไหวของมือให้กับ Jim Jatich ผู้เป็นอัมพาตครึ่งตัว ในขณะที่ Jatich จดจ่ออยู่กับแนวคิดง่ายๆ แต่ตรงกันข้าม เช่น ขึ้นและลง เอาต์พุต EEG จังหวะเบต้าของเขาได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ซอฟต์แวร์เพื่อระบุรูปแบบในสัญญาณรบกวน รูปแบบพื้นฐานได้รับการระบุและใช้เพื่อควบคุมสวิตช์: กิจกรรมที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยถูกตั้งค่าเป็นเปิด กิจกรรมที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยถูกตั้งค่าเป็นปิด นอกจากจะช่วยให้ Jatich ควบคุมเคอร์เซอร์ของคอมพิวเตอร์ได้แล้ว สัญญาณเหล่านี้ยังถูกใช้เพื่อขับเคลื่อนตัวควบคุมประสาทที่ฝังอยู่ในมือของเขา ทำให้สามารถฟื้นฟูการเคลื่อนไหวได้บ้าง^{[ 78 ]}

ในปี 2018 มีการรายงานเกี่ยวกับอิเล็กโทรดแห้งที่ใช้งานได้ซึ่งประกอบด้วยอีลาสโตเมอร์โพ ลีไดเมทิลไซลอก เซนที่บรรจุด้วยนาโนไฟเบอร์ คาร์บอนนำไฟฟ้า งานวิจัยนี้ดำเนินการที่ห้องปฏิบัติการวิจัยกองทัพบกสหรัฐฯ [ ^{79 ] เทคโนโลยี} EEG มักเกี่ยวข้องกับการใช้เจลกับหนังศีรษะซึ่งช่วยให้มีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนสูง ส่งผลให้ผลการทดลองมีความน่าเชื่อถือและทำซ้ำได้มากขึ้น เนื่องจากผู้ป่วยไม่ชอบให้ผมของพวกเขาเต็มไปด้วยเจล และการตั้งค่าที่ยาวนานต้องใช้เจ้าหน้าที่ที่ได้รับการฝึกฝน การใช้ EEG นอกห้องปฏิบัติการจึงอาจเป็นเรื่องยาก^{[ 80 ]}นอกจากนี้ ยังพบว่าประสิทธิภาพของเซ็นเซอร์อิเล็กโทรดเปียกลดลงหลังจากผ่านไปหลายชั่วโมง^{[ 79 ]}ดังนั้น งานวิจัยจึงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอินเทอร์เฟซไบโออิเล็กทรอนิกส์ EEG แบบแห้งและกึ่งแห้ง

ระบบอิเล็กโทรด EEG แบบไฮบริดแห้ง-เปียกได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อรวมการตั้งค่าอย่างรวดเร็วของอิเล็กโทรดแห้งเข้ากับความเสถียรของสัญญาณของการบันทึกแบบใช้เจล ตัวอย่างหนึ่งคือระบบอิเล็กโทรด EEG แบบไฮบริด g.SAHARA ซึ่งพัฒนาโดย g.tec medical engineering GmbH บริษัทเทคโนโลยีประสาทวิทยาในประเทศออสเตรีย ระบบนี้ใช้อิเล็กโทรดแบบแอคทีฟที่ทำจากพอลิเมอร์นำไฟฟ้าที่มีหมุดหลายตัวซึ่งออกแบบมาเพื่อรักษาการสัมผัสผ่านเส้นผม ทำให้สามารถบันทึก EEG ได้โดยไม่ต้องใช้เจลหรือใช้เจลนำไฟฟ้าเสริมโดยทาผ่านช่องเปิดตรงกลาง แนวทางไฮบริดนี้มีจุดประสงค์เพื่อลดความต้านทานระหว่างอิเล็กโทรดกับผิวหนังในขณะที่ยังคงรักษาความยืดหยุ่นในการตั้งค่า และได้ถูกนำไปใช้ในการตั้งค่าการวิจัยในตำแหน่ง EEG มาตรฐานที่กำหนดโดยระบบ 10–20 สากล^{[ 81 ]}

สัญญาณอิเล็กโทรดแบบแห้งขึ้นอยู่กับการสัมผัสทางกล ดังนั้นจึงอาจเป็นเรื่องยากที่จะได้รับสัญญาณที่ใช้งานได้เนื่องจากความต้านทานระหว่างผิวหนังและอิเล็กโทรด^{[ 80 ] [ 79 ]}ระบบ EEG บางระบบพยายามหลีกเลี่ยงปัญหานี้โดยการใช้สารละลายเกลือ^{[ 82 ]}บางระบบมีลักษณะกึ่งแห้งและปล่อยเจลออกมาเล็กน้อยเมื่อสัมผัสกับหนังศีรษะ^{[ 80 ]}อีกวิธีหนึ่งคือการใช้ชุดพินแบบสปริง ซึ่งอาจทำให้รู้สึกไม่สบาย และอาจเป็นอันตรายได้หากใช้ในสถานการณ์ที่ผู้ป่วยอาจกระแทกศีรษะ เนื่องจากอาจติดอยู่หลังจากเกิดเหตุการณ์บาดเจ็บจากการกระแทก^{[ 79 ]}

ปัจจุบันมีชุดหูฟังที่ใช้อิเล็กโทรดแบบแห้งได้มากถึง 30 ช่องสัญญาณ^{[ 83 ]}การออกแบบดังกล่าวสามารถชดเชยการลดทอนคุณภาพสัญญาณบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับอิมพีแดนซ์สูงได้ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการขยายสัญญาณล่วงหน้า การป้องกัน และกลไกการรองรับ^{[ 84 ]}

EEG มีข้อจำกัดหลายประการ ที่สำคัญที่สุดคือความละเอียดเชิงพื้นที่ที่ไม่ดี^{[ 85 ]} EEG มีความไวต่อศักยภาพหลังไซแนปส์ชุดหนึ่งโดยเฉพาะ ได้แก่ ศักยภาพที่เกิดขึ้นในชั้นผิวเผินของเปลือกสมอง บนยอดของไจรัสที่ติดกับกะโหลกศีรษะโดยตรงและรัศมีของกะโหลกศีรษะ เดนไดรต์ที่อยู่ลึกเข้าไปในเปลือกสมอง ภายในร่องในโครงสร้างตรงกลางหรือโครงสร้างส่วนลึก (เช่นไจรัสซิงกูเลตหรือฮิปโปแคมปัส ) หรือที่สร้างกระแสไฟฟ้าที่สัมผัสกับกะโหลกศีรษะ จะมีส่วนร่วมในสัญญาณ EEG น้อยกว่ามาก

การบันทึก EEG ไม่ได้บันทึกศักยภาพการกระทำ ของแอกซอนโดยตรง ศักยภาพการกระทำสามารถแสดงได้อย่างแม่นยำในรูปของควอดรูโพล กระแส ซึ่งหมายความว่าสนามที่เกิดขึ้นจะลดลงเร็วกว่าสนามที่เกิดจากไดโพลกระแสของศักยภาพหลังไซแนปส์^{[ 39 ]}นอกจากนี้ เนื่องจาก EEG แสดงค่าเฉลี่ยของเซลล์ประสาทหลายพันเซลล์ จึงจำเป็นต้องมีเซลล์จำนวนมากที่มีกิจกรรมพร้อมกันเพื่อทำให้เกิดการเบี่ยงเบนอย่างมีนัยสำคัญในการบันทึก ศักยภาพการกระทำเกิดขึ้นเร็วมาก และด้วยเหตุนี้ โอกาสที่จะเกิดการรวมสนามจึงมีน้อย อย่างไรก็ตามการแพร่กระจายย้อนกลับของระบบประสาทซึ่งโดยทั่วไปเป็นไดโพลกระแสเดนไดรต์ที่ยาวกว่า สามารถตรวจจับได้ด้วยอิเล็กโทรด EEG และเป็นตัวบ่งชี้ที่เชื่อถือได้ของการเกิดเอาต์พุตของระบบประสาท

EEG ไม่เพียงแต่จับกระแสเดนไดรต์ได้เกือบทั้งหมดเมื่อเทียบกับกระแสแอกซอนเท่านั้น แต่ยังแสดงความชอบต่อกิจกรรมบนกลุ่มของเดนไดรต์คู่ขนานและส่งกระแสในทิศทางเดียวกันในเวลาเดียวกันด้วยเซลล์ประสาทพีระมิดของชั้นคอร์เทกซ์ II/III และ V ขยายเดนไดรต์ส่วนปลายไปยังชั้น I กระแสที่เคลื่อนที่ขึ้นหรือลงตามกระบวนการเหล่านี้เป็นพื้นฐานของสัญญาณส่วนใหญ่ที่ผลิตโดยอิเล็กโทรเอนเซฟาโลแกรม^{[ 86 ]}

ดังนั้น EEG จึงให้ข้อมูลที่มีอคติสูงต่อเซลล์ประสาทชนิด ตำแหน่ง และทิศทางเฉพาะเจาะจง จึงไม่ควรนำมาใช้เพื่อกล่าวอ้างเกี่ยวกับกิจกรรมของสมองโดยรวมเยื่อหุ้มสมอง น้ำไขสันหลังและกะโหลกศีรษะจะ "บดบัง" สัญญาณ EEG ทำให้แหล่งกำเนิดสัญญาณภายในกะโหลกศีรษะไม่ชัดเจน

เป็นไปไม่ได้ทางคณิตศาสตร์ที่จะสร้างแหล่งกำเนิดกระแสไฟฟ้าภายในกะโหลกศีรษะที่ไม่ซ้ำกันสำหรับสัญญาณ EEG ที่กำหนด^{[ 23 ]}เนื่องจากกระแสไฟฟ้าบางส่วนสร้างศักยภาพที่หักล้างกันเอง ซึ่งเรียกว่าปัญหาผกผันอย่างไรก็ตาม มีการทำงานมากมายเพื่อสร้างการประมาณค่าที่ดีอย่างน่าทึ่งอย่างน้อยของไดโพลไฟฟ้า เฉพาะที่ ซึ่งแสดงถึงกระแสไฟฟ้าที่บันทึกไว้^{[ 87 ]}

EEG มีจุดแข็งหลายประการในฐานะเครื่องมือสำหรับการสำรวจกิจกรรมของสมอง EEG มีความละเอียดเชิงเวลาที่ยอดเยี่ยมและสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาเพียงไม่กี่มิลลิวินาที ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในการประเมินปฏิกิริยาต่อสิ่งเร้า เนื่องจากศักยภาพการกระทำใช้เวลาประมาณ 0.5–130 มิลลิวินาทีในการแพร่กระจายผ่านเซลล์ประสาทเดียว ขึ้นอยู่กับชนิดของเซลล์ประสาท^{[ 88 ]}วิธีการอื่นๆ ในการตรวจสอบกิจกรรมของสมอง เช่นPET , fMRIหรือfUSมีความละเอียดเชิงเวลาระหว่างวินาทีถึงนาที EEG วัดกิจกรรมทางไฟฟ้าของสมองโดยตรง ในขณะที่วิธีการอื่นๆ บันทึกการเปลี่ยนแปลงของการไหลเวียนของเลือด (เช่นSPECT , fMRI, fUS) หรือกิจกรรมการเผาผลาญ (เช่น PET, NIRS ) ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้ทางอ้อมของกิจกรรมทางไฟฟ้าของสมอง

สามารถใช้ EEG ร่วมกับ fMRI หรือ fUS ได้พร้อมกัน เพื่อบันทึกข้อมูลที่มีความละเอียดเชิงเวลาสูงพร้อมๆ กับข้อมูลที่มีความละเอียดเชิงพื้นที่สูง อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อมูลที่ได้จากแต่ละวิธีเกิดขึ้นในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน ชุดข้อมูลจึงอาจไม่ได้แสดงถึงกิจกรรมของสมองที่เหมือนกันอย่างแท้จริง นอกจากนี้ยังมีปัญหาทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการรวม EEG และ fMRI เข้าด้วยกัน รวมถึงความจำเป็นในการกำจัดสิ่งรบกวนจากสนามแม่เหล็กของ MRI ที่เกิดขึ้นระหว่างการถ่ายภาพ MRI ยิ่งไปกว่านั้น กระแสไฟฟ้าอาจเกิดขึ้นในสายอิเล็กโทรด EEG ที่เคลื่อนที่เนื่องจากสนามแม่เหล็กของ MRI

สามารถใช้ EEG ร่วมกับNIRSหรือ fUS ได้พร้อมกันโดยไม่มีปัญหาทางเทคนิคที่สำคัญ วิธีการเหล่านี้ไม่มีผลกระทบต่อกัน และการวัดแบบผสมผสานสามารถให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับกิจกรรมทางไฟฟ้า รวมถึงการไหลเวียนโลหิตที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ระดับปานกลาง

EEG มักถูกรวมเข้ากับ functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) เพื่อให้สามารถวัดกิจกรรมทางไฟฟ้าของเซลล์ประสาทอย่างรวดเร็วและการตอบสนองทางโลหิตวิทยาที่ช้าลงซึ่งเกี่ยวข้องกับการเชื่อมโยงระหว่างระบบประสาทและหลอดเลือดได้พร้อมกัน ในแนวทางแบบหลายรูปแบบดังกล่าว EEG ให้ความละเอียดเชิงเวลาในระดับมิลลิวินาที ในขณะที่ fNIRS ให้ข้อมูลเสริมเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของฮีโมโกลบินที่มีออกซิเจนและไม่มีออกซิเจนด้วยความละเอียดเชิงพื้นที่ปานกลาง การวัด EEG–fNIRS แบบรวมกันสามารถทำได้โดยไม่มีการรบกวนทางเทคนิคที่สำคัญระหว่างรูปแบบต่างๆ และจึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการศึกษาที่ดำเนินการนอกสภาพแวดล้อมการถ่ายภาพที่มีการควบคุมสูง ระบบวิจัย EEG–fNIRS ไร้สายแบบบูรณาการได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อรองรับการรับข้อมูลที่ซิงโครไนซ์ในการตั้งค่าแบบสวมใส่ได้เพียงชุดเดียว รวมถึงแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น ชุดหูฟัง EEG และ fNIRS ไร้สาย g.Nautilus ที่ผลิตโดย g.tec medical engineering GmbH ซึ่งช่วยให้สามารถบันทึกสัญญาณ EEG และ fNIRS หลายช่องสัญญาณพร้อมกันสำหรับการใช้งานในด้านประสาทวิทยาศาสตร์เชิงปัญญา การวิจัยอินเทอร์เฟซสมอง-คอมพิวเตอร์ และการฟื้นฟูระบบประสาท^{[ 89 ]}

EEG สะท้อนถึงกิจกรรมไซแนปส์ที่สัมพันธ์กันซึ่งเกิดจากศักยภาพหลังไซแนปส์ของเซลล์ ประสาทคอร์เทกซ์ กระแสไอออนที่เกี่ยวข้องกับการสร้างศักยภาพการกระทำ อย่างรวดเร็วอาจไม่ได้มีส่วนช่วยมากนักต่อ ศักยภาพสนามเฉลี่ยที่แสดงถึง EEG ^{[ 68 ] [ 90 ]}โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ศักยภาพทางไฟฟ้าบนหนังศีรษะที่สร้าง EEG โดยทั่วไปแล้วเชื่อกันว่าเกิดจากกระแสไอออนนอกเซลล์ที่เกิดจาก กิจกรรมทางไฟฟ้า ของเดนไดรต์ในขณะที่สนามที่สร้างสัญญาณแมกนีโตเอนเซฟาโลแกรม^{[ 39 ]}เกี่ยวข้องกับกระแสไอออนภายในเซลล์^{[ 91 ]}

• 
  ภาพคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ของมนุษย์ที่แสดงกิจกรรมขณะพักผ่อนอย่างเด่นชัด – จังหวะอัลฟา ด้านซ้าย: กราฟคลื่นไฟฟ้าสมอง (เส้นแนวนอน – เวลาเป็นวินาที; เส้นแนวตั้ง – แอมพลิจูด, มาตราส่วน 100 μV) ด้านขวา: สเปกตรัมกำลังของสัญญาณที่แสดง (เส้นแนวตั้ง – 10 และ 20 Hz, มาตราส่วนเชิงเส้น) จังหวะอัลฟาประกอบด้วยคลื่นคล้ายไซน์ที่มีความถี่ในช่วง 8–12 Hz (11 Hz ในกรณีนี้) ซึ่งเด่นชัดกว่าในบริเวณด้านหลัง ช่วงความถี่อัลฟาแสดงด้วยสีแดงในกราฟสเปกตรัมกำลัง
• 
  ภาพคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ของมนุษย์ขณะพักผ่อน ด้านซ้าย: กราฟแสดงคลื่นไฟฟ้าสมอง (เส้นแนวนอน – เวลาเป็นวินาที; เส้นแนวตั้ง – แอมพลิจูด, มาตราส่วน 100 μV) ด้านขวา: สเปกตรัมกำลังของสัญญาณที่แสดง (เส้นแนวตั้ง – 10 และ 20 เฮิรตซ์, มาตราส่วนเชิงเส้น) 80–90% ของคนมีคลื่นคล้ายไซน์ที่เด่นชัด โดยมีความถี่อยู่ในช่วง 8–12 เฮิรตซ์ – จังหวะอัลฟา ส่วนคนอื่นๆ (เช่นคนนี้) ขาดกิจกรรมประเภทนี้
• 
  สิ่งรบกวนทั่วไปในคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ของมนุษย์ 1: สิ่งรบกวนจากคลื่นไฟฟ้าของลูกตา (Electrooculographic artifact) เกิดจากการกระตุ้นของกล้ามเนื้อลูกตา (เช่น การกระพริบตา) เป็นคลื่นขนาดใหญ่ ช้า และเป็นบวก เด่นชัดในขั้วไฟฟ้าด้านหน้า 2: สิ่งรบกวนจากขั้วไฟฟ้า (Electrode’s artifact) เกิดจากการสัมผัสที่ไม่ดี (และทำให้มีความต้านทานสูงขึ้น) ระหว่างขั้วไฟฟ้า P3 กับผิวหนัง 3: สิ่งรบกวนจากการกลืน 4: สิ่งรบกวนจากขั้วไฟฟ้าอ้างอิงทั่วไป (Common reference electrode’s artifact) เกิดจากการสัมผัสที่ไม่ดีระหว่างขั้วไฟฟ้าอ้างอิงกับผิวหนัง เป็นคลื่นขนาดใหญ่คล้ายกันในทุกช่องสัญญาณ
• 
  สัญญาณ EEG หนึ่งวินาที

โดยทั่วไป EEG จะถูกอธิบายในแง่ของ (1) กิจกรรมจังหวะและ (2) สัญญาณชั่วคราว กิจกรรมจังหวะจะถูกแบ่งออกเป็นแถบตามความถี่ ในระดับหนึ่ง แถบความถี่เหล่านี้เป็นเรื่องของการตั้งชื่อ (เช่น กิจกรรมจังหวะใดๆ ระหว่าง 8–12 Hz สามารถอธิบายได้ว่าเป็น "อัลฟา") แต่การกำหนดเหล่านี้เกิดขึ้นเนื่องจากกิจกรรมจังหวะภายในช่วงความถี่ที่กำหนดนั้นถูกสังเกตว่ามีการกระจายตัวบนหนังศีรษะหรือมีความสำคัญทางชีวภาพบางอย่าง แถบความถี่มักจะถูกแยกออกมาโดยใช้วิธีสเปกตรัม (เช่น วิธีของ Welch) ดังที่ได้นำไปใช้ในซอฟต์แวร์ EEG ที่ใช้งานได้ฟรี เช่นEEGLABหรือNeurophysiological Biomarker Toolboxการประมวลผล EEG ด้วยคอมพิวเตอร์มักเรียกว่าการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองเชิงปริมาณ (qEEG)

สัญญาณสมองส่วนใหญ่ที่สังเกตได้ใน EEG บนหนังศีรษะจะอยู่ในช่วง 1–20 Hz (กิจกรรมที่ต่ำกว่าหรือสูงกว่าช่วงนี้มีแนวโน้มที่จะเป็นสิ่งรบกวนภายใต้เทคนิคการบันทึกทางคลินิกมาตรฐาน) รูปคลื่นจะถูกแบ่งย่อยออกเป็นแบนด์วิดท์ที่เรียกว่าอัลฟา เบต้า เธต้า และเดลต้า เพื่อแสดงถึง EEG ส่วนใหญ่ที่ใช้ในการปฏิบัติทางคลินิก^{[ 92 ]}

การใช้เฉพาะจำนวนเต็มในการกำหนดนิยามนั้น มาจากการพิจารณาในทางปฏิบัติในสมัยที่สามารถนับได้เฉพาะรอบเต็มบนแผ่นกระดาษเท่านั้น ซึ่งนำไปสู่ช่องว่างในนิยาม ดังที่เห็นได้จากที่อื่นในหน้านี้ นิยามทางทฤษฎีได้รับการกำหนดอย่างระมัดระวังมากขึ้นเสมอเพื่อให้ครอบคลุมความถี่ทั้งหมด น่าเสียดายที่ไม่มีข้อตกลงในเอกสารอ้างอิงมาตรฐานเกี่ยวกับช่วงเหล่านี้ ค่าสำหรับปลายบนของอัลฟาและปลายล่างของเบตา ได้แก่ 12, 13, 14 และ 15 หากกำหนดเกณฑ์เป็น 14 เฮิรตซ์ คลื่นเบตาที่ช้าที่สุดจะมีระยะเวลาประมาณเท่ากับสไปค์ที่ยาวที่สุด (70 มิลลิวินาที) ซึ่งทำให้ค่านี้เป็นค่าที่มีประโยชน์ที่สุด

• คลื่นเดลต้าคือช่วงความถี่ไม่เกิน 4 เฮิรตซ์ มักมีแอมพลิจูดสูงสุดและเป็นคลื่นที่เคลื่อนที่ช้าที่สุด โดยปกติจะพบในผู้ใหญ่ขณะหลับแบบคลื่นช้าและในทารก อาจเกิดขึ้นเฉพาะจุดร่วมกับรอยโรคใต้เปลือกสมอง และกระจายตัวทั่วไปร่วมกับรอยโรคแบบกระจายตัว ภาวะสมองเสื่อมจากความผิดปกติทางเมตาบอลิซึม ภาวะน้ำในสมองมากเกินไป หรือรอยโรคลึกบริเวณกึ่งกลางสมอง โดยทั่วไปมักเด่นชัดที่สุดบริเวณด้านหน้าของสมองในผู้ใหญ่ (เช่น FIRDA – frontal intermittent rhythmic delta) และบริเวณด้านหลังของสมองในเด็ก (เช่น OIRDA – occipital intermittent rhythmic delta)

• ธีตาคือช่วงความถี่ตั้งแต่ 4 เฮิรตซ์ถึง 7 เฮิรตซ์ ธีตามักพบได้ในเด็กเล็ก อาจพบได้ในภาวะง่วงนอนหรือตื่นตัวในเด็กโตและผู้ใหญ่ และยังสามารถพบได้ในระหว่าง การ ทำสมาธิ^{[ 99 ]}ธีตาที่มากเกินไปสำหรับอายุแสดงถึงกิจกรรมที่ผิดปกติ อาจพบเป็นความผิดปกติเฉพาะจุดในรอยโรคใต้เปลือกสมองเฉพาะจุด อาจพบในรูปแบบกระจายทั่วไปในความผิดปกติแบบกระจายหรือโรคสมองเสื่อมจากการเผาผลาญ หรือความผิดปกติบริเวณกึ่งกลางสมองส่วนลึก หรือในบางกรณีของภาวะน้ำในสมองมากเกินไป ในทางตรงกันข้าม ช่วงความถี่นี้มีความเกี่ยวข้องกับรายงานเกี่ยวกับสภาวะผ่อนคลาย การทำสมาธิ และความคิดสร้างสรรค์

• คลื่นอัลฟาอยู่ในช่วงความถี่ 8 เฮิรตซ์ถึง 12 เฮิรตซ์^{[ 100 ]}ฮันส์ เบอร์เกอร์ตั้งชื่อกิจกรรม EEG ที่เป็นจังหวะแรกที่เขาพบว่า "คลื่นอัลฟา" ซึ่งก็คือ "จังหวะพื้นฐานด้านหลัง" (เรียกอีกอย่างว่า "จังหวะเด่นด้านหลัง" หรือ "จังหวะอัลฟาด้านหลัง") ที่พบในบริเวณด้านหลังของศีรษะทั้งสองข้าง โดยมีแอมพลิจูดสูงกว่าในด้านที่เด่นกว่า จังหวะนี้จะเกิดขึ้นเมื่อหลับตาและผ่อนคลาย และจะลดลงเมื่อลืมตาหรือใช้ความคิด จังหวะพื้นฐานด้านหลังนี้จริงๆ แล้วช้ากว่า 8 เฮิรตซ์ในเด็กเล็ก (ดังนั้นในทางเทคนิคจึงอยู่ในช่วงเธต้า)

นอกจากจังหวะพื้นฐานด้านหลังแล้ว ยังมีจังหวะอัลฟ่าปกติอื่นๆ เช่นจังหวะมิว (กิจกรรมอัลฟ่าใน บริเวณคอร์เทกซ์ รับความรู้สึกและสั่งการ ด้านตรงข้าม ) ที่เกิดขึ้นเมื่อมือและแขนอยู่นิ่ง และ "จังหวะที่สาม" (กิจกรรมอัลฟ่าในกลีบขมับหรือกลีบหน้าผาก) ^{[ 101 ] [ 102 ]}อัลฟ่าอาจผิดปกติได้ ตัวอย่างเช่น EEG ที่มีอัลฟ่ากระจายตัวเกิดขึ้นในภาวะโคม่าและไม่ตอบสนองต่อสิ่งเร้าภายนอกเรียกว่า "โคม่าอัลฟ่า"

• คลื่นเบต้ามีช่วงความถี่ตั้งแต่ 13 เฮิรตซ์ถึงประมาณ 30 เฮิรตซ์ โดยทั่วไปจะพบได้ทั้งสองข้างในลักษณะสมมาตร และเห็นได้ชัดเจนที่สุดบริเวณด้านหน้า กิจกรรมของคลื่นเบต้ามีความเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับพฤติกรรมการเคลื่อนไหว และโดยทั่วไปจะลดลงในระหว่างการเคลื่อนไหว^{[ 103 ]}คลื่นเบต้าที่มีแอมพลิจูดต่ำและมีความถี่หลายค่าและแปรผัน มักเกี่ยวข้องกับการคิดที่กระตือรือร้น วุ่นวาย หรือวิตกกังวล และการมีสมาธิอย่างกระตือรือร้น คลื่นเบต้าแบบมีจังหวะที่มีชุดความถี่เด่น เกี่ยวข้องกับพยาธิสภาพต่างๆ เช่นกลุ่มอาการ Dup15qและผลกระทบจากยา โดยเฉพาะ เบนโซ ไดอะซีพีนอาจไม่มีหรือลดลงในบริเวณที่มีความเสียหายของเปลือกสมอง เป็นจังหวะที่เด่นในผู้ป่วยที่ตื่นตัวหรือวิตกกังวล หรือผู้ที่ลืมตาอยู่

• แกมมาเป็นช่วงความถี่ประมาณ 30–100 เฮิรตซ์ เชื่อกันว่าจังหวะแกมมาแสดงถึงการเชื่อมโยงกลุ่มเซลล์ประสาทที่แตกต่างกันเข้าด้วยกันเป็นเครือข่ายเพื่อจุดประสงค์ในการดำเนินการฟังก์ชันการรับรู้หรือการเคลื่อนไหวบางอย่าง^{[ 23 ]}
• ช่วงความถี่ Muคือ 8–13 Hz และทับซ้อนกับความถี่อื่นๆ บางส่วน สะท้อนถึงการยิงพร้อมกันของเซลล์ประสาทสั่งการในสภาวะพัก การระงับ Mu เชื่อว่าสะท้อนถึงระบบเซลล์ประสาทกระจกเงาของมอเตอร์ เพราะเมื่อสังเกตการกระทำ รูปแบบจะดับลง อาจเป็นเพราะระบบประสาทปกติและเซลล์ประสาทกระจกเงา "ไม่ตรงกัน" และรบกวนซึ่งกันและกัน^{[ 98 ]}

ในงานวิจัยบางประเภท จะมีการบันทึกกิจกรรม "ช้ามาก" หรือ "ใกล้กระแสตรง " โดยใช้เครื่องขยายสัญญาณกระแสตรง แต่โดยทั่วไปแล้วจะไม่บันทึกในบริบททางคลินิก เนื่องจากสัญญาณที่ความถี่เหล่านี้ไวต่อสิ่งรบกวนหลายประการ

ลักษณะบางอย่างของคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) เกิดขึ้นชั่วคราวมากกว่าที่จะเป็นจังหวะคงที่ คลื่นแหลมและคลื่นคมอาจแสดงถึงกิจกรรมการชักหรือ กิจกรรม ระหว่างช่วงที่ไม่มี อาการชัก ในผู้ที่เป็นโรคลมชักหรือมีแนวโน้มที่จะเป็นโรคลมชัก ส่วนลักษณะชั่วคราวอื่นๆ นั้นเป็นเรื่องปกติ เช่น คลื่นยอดศีรษะและคลื่นหมุนวนขณะหลับ ซึ่งพบได้ในระหว่างการนอนหลับปกติ

มีกิจกรรมบางประเภทที่พบได้ไม่บ่อยนักในทางสถิติ แต่ไม่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติหรือโรค กิจกรรมเหล่านี้มักถูกเรียกว่า "รูปแบบปกติ" จังหวะมิว (mu rhythm) เป็นตัวอย่างหนึ่งของรูปแบบปกติ

คลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ปกติจะแตกต่างกันไปตามอายุEEG ในช่วงก่อนคลอดและ EEG ในช่วงแรกเกิดจะแตกต่างจาก EEG ในผู้ใหญ่มาก ทารกในครรภ์ในไตรมาสที่สามและทารกแรกเกิดแสดงรูปแบบกิจกรรมทางสมองทั่วไปสองแบบ ได้แก่ "ไม่ต่อเนื่อง" และ "สลับเป็นช่วงสั้นๆ" กิจกรรมทางไฟฟ้าแบบ "ไม่ต่อเนื่อง" หมายถึงการระเบิดของกิจกรรมทางไฟฟ้าอย่างรวดเร็วตามด้วยคลื่นความถี่ต่ำ กิจกรรมทางไฟฟ้าแบบ "สลับเป็นช่วงสั้นๆ" อธิบายถึงการระเบิดอย่างรวดเร็วตามด้วยช่วงเวลาสั้นๆ ที่มีแอมพลิจูดสูง และมักบ่งชี้ถึงการนอนหลับอย่างสงบในทารกแรกเกิด^{[ 104 ]} EEG ในวัยเด็กโดยทั่วไปมีการแกว่งความถี่ที่ช้ากว่า EEG ในผู้ใหญ่

คลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ปกติจะแตกต่างกันไปตามสภาวะ EEG ใช้ร่วมกับการวัดอื่นๆ ( EOG , EMG ) เพื่อกำหนดระยะการนอนหลับในการตรวจการนอนหลับแบบหลายพารามิเตอร์ (polysomnography ) ระยะที่ 1 ของการนอนหลับ (เทียบเท่ากับอาการง่วงนอนในบางระบบ) จะปรากฏบน EEG ในรูปของการลดลงของจังหวะพื้นฐานด้านหลัง อาจมีการเพิ่มขึ้นของความถี่เธต้า Santamaria และ Chiappa ได้รวบรวมรูปแบบต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับอาการง่วงนอนไว้ ระยะที่ 2 ของการนอนหลับมีลักษณะเฉพาะคือ sleep spindles – การทำงานของจังหวะชั่วคราวในช่วง 12–14 Hz (บางครั้งเรียกว่าแถบ "ซิกมา") ที่มีจุดสูงสุดอยู่บริเวณด้านหน้าและตรงกลาง กิจกรรมส่วนใหญ่ในระยะที่ 2 อยู่ในช่วง 3–6 Hz ระยะที่ 3 และ 4 ของการนอนหลับถูกกำหนดโดยการมีอยู่ของความถี่เดลต้า และมักเรียกรวมกันว่า "การนอนหลับแบบคลื่นช้า" ระยะที่ 1–4 ประกอบด้วยการนอนหลับแบบไม่ฝัน (non-REM หรือ "NREM") คลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ในช่วงหลับฝัน (REM: การเคลื่อนไหวของดวงตาอย่างรวดเร็ว) ดูคล้ายกับคลื่นไฟฟ้าสมองขณะตื่นอยู่บ้าง

การตรวจ EEG ภายใต้การดมยาสลบขึ้นอยู่กับชนิดของยาสลบที่ใช้ สำหรับยาสลบประเภทฮาโลเจน เช่นฮาโลเทนหรือยาฉีดเข้าเส้นเลือด เช่นโพรโพฟอลจะพบรูปแบบ EEG ที่รวดเร็ว (อัลฟาหรือเบต้าต่ำ) และไม่ตอบสนองทั่วบริเวณหนังศีรษะ โดยเฉพาะด้านหน้า ในศัพท์เก่าบางคำเรียกว่ารูปแบบ WAR (widespread anterior rapid) ซึ่งตรงข้ามกับรูปแบบ WAIS (widespread slow) ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ยาโอปิออยด์ ในปริมาณสูง ผลกระทบของยาสลบต่อสัญญาณ EEG เริ่มเป็นที่เข้าใจในระดับการออกฤทธิ์ของยาต่อไซแนปส์ชนิดต่างๆ และวงจรที่ช่วยให้เกิดกิจกรรมของเซลล์ประสาทที่ประสานกัน^{[ 105 ]}อัลกอริทึมล่าสุดที่ใช้การแสดงแผนภูมิสถานะโดยใช้สัญญาณ EEG สามารถตรวจสอบสถานะของสมองระหว่างการดมยาสลบ ทำให้สามารถจำแนกความลึกของสมองภายใต้การระงับประสาทต่างๆ ได้^{[ 106 ]}

EEG เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการศึกษาการทำงานของสมอง แต่สัญญาณที่วัดได้มักปนเปื้อนด้วยสิ่งรบกวนซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งรบกวนคือสัญญาณที่วัดได้ใดๆ ที่ไม่ได้เกิดขึ้นภายในสมอง แม้ว่าจะมีอัลกอริทึมหลายตัวสำหรับการกำจัดสิ่งรบกวน แต่ปัญหาเกี่ยวกับวิธีการจัดการกับสิ่งรบกวนเหล่านั้นยังคงเป็นคำถามที่ยังไม่มีคำตอบ แหล่งที่มาของสิ่งรบกวนอาจมาจากปัญหาที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือ เช่น อิเล็กโทรดที่ชำรุด สัญญาณรบกวนในสาย หรือความต้านทานของอิเล็กโทรดสูง หรืออาจมาจากสรีรวิทยาของผู้ที่ถูกบันทึก ซึ่งอาจรวมถึงการกระพริบตาและการเคลื่อนไหว กิจกรรมของหัวใจ และกิจกรรมของกล้ามเนื้อ และสิ่งรบกวนประเภทนี้จะกำจัดได้ยากกว่า สิ่งรบกวนอาจทำให้การตีความข้อมูล EEG ด้วยสายตาเกิดความคลาดเคลื่อน เนื่องจากบางอย่างอาจเลียนแบบกิจกรรมทางปัญญาที่อาจส่งผลต่อการวินิจฉัยปัญหาต่างๆ เช่น โรคอัลไซเมอร์หรือความผิดปกติของการนอนหลับ ดังนั้น การกำจัดสิ่งรบกวนดังกล่าวในข้อมูล EEG ที่ใช้สำหรับการใช้งานจริงจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง^{[ 107 ]}

การแยกแยะสิ่งรบกวนออกจากกิจกรรมสมองที่แท้จริงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อป้องกันการตีความข้อมูล EEG ที่ผิดพลาด แนวทางทั่วไปในการกำจัดสิ่งรบกวนออกจากข้อมูล ได้แก่ การป้องกัน การปฏิเสธ และการยกเลิก เป้าหมายของทุกแนวทางคือการพัฒนาระเบียบวิธีที่สามารถระบุและกำจัดสิ่งรบกวนได้โดยไม่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพของสัญญาณ EEG เนื่องจากแหล่งที่มาของสิ่งรบกวนมีความแตกต่างกันมาก นักวิจัยส่วนใหญ่จึงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริทึมที่จะระบุและกำจัดสัญญาณรบกวนประเภทเดียวในสัญญาณ การกรองอย่างง่ายโดยใช้ตัวกรองแบบน็อตช์ (notch filter)มักใช้เพื่อปฏิเสธส่วนประกอบที่มีความถี่ 50/60 Hz อย่างไรก็ตาม ตัวกรองแบบง่ายดังกล่าวไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการจัดการกับสิ่งรบกวนทั้งหมด เนื่องจากความถี่ของบางสิ่งรบกวนจะทับซ้อนกับความถี่ของ EEG

อัลกอริทึมการถดถอยมีต้นทุนการคำนวณปานกลางและเรียบง่าย เป็นวิธีการแก้ไขที่ได้รับความนิยมมากที่สุดจนถึงช่วงกลางทศวรรษ 1990 เมื่อถูกแทนที่ด้วยวิธีการประเภท "การแยกแหล่งกำเนิดแบบปิดตา" อัลกอริทึมการถดถอยทำงานบนสมมติฐานที่ว่าสิ่งแปลกปลอมทั้งหมดประกอบด้วยช่องสัญญาณอ้างอิงอย่างน้อยหนึ่งช่อง การลบช่องสัญญาณอ้างอิงเหล่านี้ออกจากช่องสัญญาณที่ปนเปื้อนอื่นๆ ไม่ว่าจะเป็นในโดเมนเวลาหรือโดเมนความถี่ โดยการประมาณผลกระทบของช่องสัญญาณอ้างอิงต่อช่องสัญญาณอื่นๆ จะเป็นการแก้ไขช่องสัญญาณสำหรับสิ่งแปลกปลอม แม้ว่าข้อกำหนดของช่องสัญญาณอ้างอิงจะนำไปสู่การแทนที่อัลกอริทึมประเภทนี้ในที่สุด แต่ก็ยังคงเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ในการประเมินอัลกอริทึมสมัยใหม่^{[ 108 ]} อัลกอริทึมการแยกแหล่งกำเนิดแบบปิดตา (BSS) ที่ใช้ในการกำจัดสิ่งแปลกปลอม ได้แก่การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) และการวิเคราะห์ส่วนประกอบอิสระ (ICA) และอัลกอริทึมหลายตัวในกลุ่มนี้ประสบความสำเร็จในการจัดการกับสิ่งแปลกปลอมทางสรีรวิทยาเกือบทั้งหมด^{[ 108 ]}อัลกอริทึมแบบเรียลไทม์ล่าสุดที่ใช้การขนส่งเวฟเล็ตที่เรียกว่าการทำให้เป็นมาตรฐานควอนไทล์เวฟเล็ต (WQN) สามารถใช้เพื่อค้นหาและแทนที่ส่วนสิ่งประดิษฐ์แบบเรียลไทม์ได้โดยไม่ต้องมีข้อมูลสิ่งประดิษฐ์ อัลกอริทึมประเภทนี้ขึ้นอยู่กับความต่อเนื่องของพลังงานสเปกตรัมในแถบ ความถี่ต่างๆ ^{[ 109 ] [ 110 ]}

สิ่งรบกวนจากดวงตาทำให้สัญญาณ EEG เปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก เนื่องจากการเคลื่อนไหวของดวงตาทำให้สนามไฟฟ้าบริเวณรอบดวงตาเปลี่ยนแปลงไป ส่งผลให้สนามไฟฟ้าบนหนังศีรษะบิดเบี้ยว และเนื่องจาก EEG ถูกบันทึกบนหนังศีรษะ จึงทำให้สัญญาณที่บันทึกได้บิดเบี้ยวไปด้วย นักวิจัยมีความเห็นแตกต่างกัน บางคนแย้งว่าสิ่งรบกวนจากดวงตาเป็นหรืออาจอธิบายได้ว่าเป็นตัวสร้างเพียงตัวเดียว ในขณะที่บางคนแย้งว่าการทำความเข้าใจกลไกที่ซับซ้อนนั้นมีความสำคัญ มีการเสนอสามกลไกที่เป็นไปได้เพื่ออธิบายสิ่งรบกวนจากดวงตา

กลไกแรกคือการเคลื่อนที่ของไดโพลระหว่างกระจกตาและเรตินา ซึ่งกล่าวว่าไดโพล ไฟฟ้า ก่อตัวขึ้นระหว่างกระจกตาและเรตินา เนื่องจากกระจกตามีประจุบวกและเรตินามีประจุลบ เมื่อดวงตาเคลื่อนไหว ไดโพลนี้ก็เคลื่อนไหวด้วย ซึ่งส่งผลกระทบต่อสนามไฟฟ้าบนหนังศีรษะ นี่คือมุมมองที่เป็นมาตรฐานที่สุด กลไกที่สองคือการเคลื่อนที่ของไดโพลเรตินา ซึ่งคล้ายกับกลไกแรก แต่แตกต่างตรงที่กล่าวว่ามีความต่างศักย์ ดังนั้นจึงเกิดไดโพลข้ามเรตินาโดยที่กระจกตามีผลกระทบน้อย กลไกที่สามคือการเคลื่อนไหวของเปลือกตา เป็นที่ทราบกันว่ามีการเปลี่ยนแปลงของแรงดันไฟฟ้ารอบดวงตาเมื่อเปลือกตาเคลื่อนไหว แม้ว่าลูกตาจะไม่เคลื่อนไหวก็ตาม เชื่อกันว่าเปลือกตาสามารถอธิบายได้ว่าเป็นแหล่งกำเนิดศักย์แบบเลื่อน และผลกระทบของการกระพริบตานั้นแตกต่างจากการเคลื่อนไหวของดวงตาบน EEG ที่บันทึกไว้^{[ 111 ]}

สิ่งรบกวนจากการกระพริบตาที่มีลักษณะเฉพาะนั้น ก่อนหน้านี้เรียกว่า จังหวะแคปปา (หรือคลื่นแคปปา) โดยปกติจะพบเห็นได้ในลีดพรีฟรอนทัล นั่นคือ เหนือตาโดยตรง บางครั้งอาจพบเห็นได้พร้อมกับกิจกรรมทางจิต โดยปกติจะอยู่ในช่วงธีตา (4–7 เฮิรตซ์) หรืออัลฟา (7–14 เฮิรตซ์) ได้รับการตั้งชื่อเช่นนี้เพราะเชื่อกันว่ามีต้นกำเนิดมาจากสมอง ต่อมาการศึกษาพบว่าเกิดจากการกระพริบตาอย่างรวดเร็ว บางครั้งเล็กน้อยมากจนยากที่จะมองเห็น อันที่จริงแล้วมันคือสัญญาณรบกวนในการอ่าน EEG และไม่ควรเรียกว่าเป็นจังหวะหรือคลื่นในทางเทคนิค ดังนั้น การใช้งานในปัจจุบันในการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองจึงเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า สิ่งรบกวนจากการกระพริบตา มากกว่าจังหวะแคปปา (หรือคลื่น) ^{[ 112 ]}

การแพร่กระจายของสิ่งรบกวนจากดวงตาได้รับผลกระทบจากหลายปัจจัย รวมถึงคุณสมบัติของกะโหลกศีรษะ เนื้อเยื่อประสาท และผิวหนังของผู้ป่วย แต่สัญญาณอาจประมาณได้ว่าแปรผกผันกับระยะห่างจากดวงตายกกำลังสอง การบันทึกคลื่นไฟฟ้าของดวงตา (EOG) ประกอบด้วยชุดอิเล็กโทรดที่วัดการเปลี่ยนแปลงแรงดันไฟฟ้าใกล้กับดวงตา และเป็นเครื่องมือที่ใช้กันทั่วไปในการจัดการกับสิ่งรบกวนจากการเคลื่อนไหวของดวงตาในสัญญาณ EEG ^{[ 111 ]}

อีกแหล่งที่มาของสิ่งรบกวนคือการเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อต่างๆ ทั่วร่างกาย สิ่งรบกวนประเภทนี้มักถูกบันทึกโดยอิเล็กโทรดทุกตัวบนหนังศีรษะเนื่องจากกิจกรรมของกล้ามเนื้อ (การเพิ่มขึ้นหรือลดลงของความดันโลหิต) ต้นกำเนิดของสิ่งรบกวนเหล่านี้ไม่มีตำแหน่งที่ตายตัวและเกิดขึ้นจากกลุ่มกล้ามเนื้อที่ทำงานแยกจากกัน ซึ่งหมายความว่าลักษณะของสิ่งรบกวนไม่คงที่ รูปแบบที่สังเกตได้เนื่องจากสิ่งรบกวนจากกล้ามเนื้อจะเปลี่ยนแปลงไปขึ้นอยู่กับเพศของบุคคล เนื้อเยื่อกล้ามเนื้อเฉพาะ และระดับการหดตัว ช่วงความถี่ของสิ่งรบกวนจากกล้ามเนื้อกว้างและทับซ้อนกับจังหวะ EEG แบบคลาสสิกทุกแบบ อย่างไรก็ตาม พลังงานส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่ในช่วงความถี่ต่ำที่สังเกตได้คือ 20 ถึง 300 เฮิรตซ์ ทำให้แถบแกมมามีความไวต่อสิ่งรบกวนจากกล้ามเนื้อเป็นพิเศษ สิ่งรบกวนจากกล้ามเนื้อบางอย่างอาจมีกิจกรรมที่ความถี่ต่ำถึง 2 เฮิรตซ์ ดังนั้นแถบเดลต้าและธีตาอาจได้รับผลกระทบจากกิจกรรมของกล้ามเนื้อด้วย สิ่งรบกวนจากกล้ามเนื้ออาจส่งผลกระทบต่อการศึกษาการนอนหลับ เนื่องจาก การ เคลื่อนไหวจากการบดฟันโดยไม่รู้ตัวหรือการกรนอาจส่งผลกระทบอย่างร้ายแรงต่อคุณภาพของ EEG ที่บันทึกไว้ นอกจากนี้ การบันทึกที่ทำกับผู้ป่วยโรคลมชักอาจได้รับผลกระทบอย่างมากจากสิ่งรบกวนจากกล้ามเนื้อ^{[ 113 ]}

ศักยภาพที่เกิดจากกิจกรรมของหัวใจทำให้เกิด ข้อผิดพลาด ของคลื่นไฟฟ้าหัวใจ (ECG) ใน EEG ^{[ 114 ]}สิ่งรบกวนที่เกิดจากกิจกรรมของหัวใจอาจถูกกำจัดออกไปได้ด้วยความช่วยเหลือของสัญญาณอ้างอิง ECG ^{[ 107 ]}

สัญญาณรบกวนจากการเคลื่อนไหวของลิ้นเกิดจากความต่างศักย์ระหว่างโคนลิ้นและปลายลิ้น การเคลื่อนไหวเล็กน้อยของลิ้นสามารถรบกวนคลื่นไฟฟ้าสมองได้ โดยเฉพาะในผู้ป่วยโรค พาร์กินสันและ ผู้ที่ มีอาการสั่น

นอกจากสิ่งรบกวนที่เกิดจากร่างกายแล้ว สิ่งรบกวนจำนวนมากยังเกิดขึ้นจากภายนอกร่างกาย การเคลื่อนไหวของผู้ป่วย หรือแม้แต่การจัดเรียงขั้วไฟฟ้าใหม่ อาจทำให้เกิดสัญญาณรบกวนจาก ขั้ว ไฟฟ้า (electrode pops) ซึ่งเป็นสัญญาณ แหลมที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงชั่วขณะของค่าความต้านทานของขั้วไฟฟ้าการต่อสายดิน ที่ไม่ดีของขั้วไฟฟ้า EEG อาจทำให้เกิดสิ่งรบกวนความถี่ 50 หรือ 60 เฮิรตซ์อย่างมีนัยสำคัญ ขึ้นอยู่กับ ความถี่ของระบบไฟฟ้าในพื้นที่แหล่งที่มาของการรบกวนประการที่สามคือการมีสายน้ำเกลือ อยู่ ในร่างกาย อุปกรณ์ดังกล่าวอาจทำให้เกิดกระแสไฟฟ้าแรงดันต่ำเป็นจังหวะเร็ว ซึ่งอาจทำให้เข้าใจผิดว่าเป็นสัญญาณแหลมได้

กิจกรรมที่ผิดปกติสามารถแบ่งออกได้เป็นกิจกรรมที่บ่งชี้ถึงโรคลมชักและกิจกรรมที่ไม่บ่งชี้ถึงโรคลมชัก นอกจากนี้ยังสามารถแบ่งออกได้เป็นแบบเฉพาะจุดหรือแบบกระจาย

การปล่อยกระแสไฟฟ้าผิดปกติเฉพาะจุด (Focal epileptiform discharges) คือกระแสไฟฟ้าที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและพร้อมเพรียงกันในเซลล์ประสาทจำนวนมากในบริเวณที่ค่อนข้างเฉพาะเจาะจงของสมอง กระแสไฟฟ้าเหล่านี้อาจเกิดขึ้นในช่วงระหว่างการชัก (interictal activity) และแสดงถึงบริเวณที่มีความไวต่อการกระตุ้นของเปลือกสมอง ซึ่งอาจมีแนวโน้มที่จะทำให้เกิดอาการชักได้ อย่างไรก็ตาม การปล่อยกระแสไฟฟ้าในช่วงระหว่างการชักนั้นไม่สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่เชื่อถือได้อย่างสมบูรณ์ในการพิจารณาว่าผู้ป่วยเป็นโรคลมชักหรือไม่ หรือต้นกำเนิดของการชักมาจากที่ใด (ดูโรคลมชักเฉพาะจุด )

การปล่อยกระแสไฟฟ้าผิดปกติแบบทั่วไปในสมองมักมีจุดสูงสุดอยู่ที่ด้านหน้า แต่พบได้พร้อมกันทั่วทั้งสมอง ซึ่งบ่งชี้อย่างชัดเจนถึงโรคลมชักแบบทั่วไป

ภาวะคลื่นไฟฟ้าสมองผิดปกติเฉพาะจุดที่ไม่ใช่โรคลมชัก อาจเกิดขึ้นในบริเวณสมองที่มีความเสียหายเฉพาะจุดของเปลือกสมองหรือเนื้อเยื่อขาวโดยมักประกอบด้วยการเพิ่มขึ้นของจังหวะความถี่ต่ำหรือการสูญเสียจังหวะความถี่สูงปกติ นอกจากนี้ยังอาจปรากฏเป็นการลดลงของความแรงของสัญญาณคลื่นไฟฟ้าสมองเฉพาะจุดหรือด้านใดด้านหนึ่งก็ได้

กิจกรรมผิดปกติที่ไม่ใช่โรคลมชักแบบกระจาย อาจแสดงออกมาในรูปแบบของจังหวะการเต้นของหัวใจที่ช้าผิดปกติแบบกระจาย หรือการชะลอตัวของจังหวะการเต้นของหัวใจปกติทั้งสองข้าง เช่น PBR

สามารถใช้ขั้วไฟฟ้าภายในเปลือกสมอง (Intracortical Encephalogram electrodes) และขั้วไฟฟ้าใต้เยื่อดูรา (Sub-dural electrodes) ร่วมกันเพื่อแยกแยะและจำแนกสิ่งรบกวนจากคลื่นไฟฟ้าสมองผิดปกติที่บ่งชี้ถึงโรคลมชักและเหตุการณ์ทางระบบประสาทรุนแรงอื่นๆ ได้

มาตรการขั้นสูงเพิ่มเติมของสัญญาณ EEG ที่ผิดปกติเพิ่งได้รับความสนใจในฐานะตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่เป็นไปได้สำหรับความผิดปกติต่างๆ เช่น^โรคอัลไซเมอร์ [ ^{115 ]}

ระบบสำหรับการถอดรหัสคำพูดที่จินตนาการจาก EEG มีการใช้งาน เช่น ในอินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์^{[ 116 ]}

กระทรวงกลาโหม (DoD) และ กระทรวง กิจการทหารผ่านศึก (VA) และห้องปฏิบัติการวิจัยกองทัพบกสหรัฐ (ARL) ได้ร่วมมือกันในการวินิจฉัย EEG เพื่อตรวจจับการบาดเจ็บทางสมองระดับเล็กน้อยถึงปานกลาง (mTBI) ในทหารที่เข้าร่วมการรบ^{[ 117 ]}ระหว่างปี 2000 ถึง 2012 ร้อยละ 75 ของการบาดเจ็บทางสมองจากการปฏิบัติการทางทหารของสหรัฐถูกจัดประเภทเป็น mTBI ด้วยเหตุนี้ กระทรวงกลาโหมจึงแสวงหาเทคโนโลยีใหม่ที่สามารถตรวจจับ mTBI ได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ ไม่รุกราน และใช้งานได้ในภาคสนาม เพื่อแก้ไขปัญหาการบาดเจ็บนี้^{[ 117 ]}

บุคลากรทางการรบมักพัฒนา PTSD และ mTBI ร่วมกัน ทั้งสองภาวะนี้มีลักษณะการสั่นของคลื่นสมองความถี่ต่ำที่เปลี่ยนแปลงไป^{[ 118 ]}คลื่นสมองที่เปลี่ยนแปลงไปของผู้ป่วย PTSD มีลักษณะการสั่นของคลื่นความถี่ต่ำลดลง ในขณะที่การบาดเจ็บ mTBI เกี่ยวข้องกับการเพิ่มขึ้นของการสั่นของคลื่นความถี่ต่ำ การวินิจฉัย EEG ที่มีประสิทธิภาพสามารถช่วยให้แพทย์ระบุภาวะต่างๆ ได้อย่างแม่นยำและรักษาอาการบาดเจ็บได้อย่างเหมาะสมเพื่อลดผลกระทบในระยะยาว^{[ 119 ]}

ตามธรรมเนียม การประเมินทางคลินิกของ EEG เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบด้วยสายตา แทนที่จะเป็นการประเมินด้วยสายตาของลักษณะการแกว่งของคลื่นสมอง การตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองเชิงปริมาณ (qEEG) ซึ่งเป็นวิธีการทางอัลกอริทึมด้วยคอมพิวเตอร์ จะวิเคราะห์บริเวณเฉพาะของสมองและแปลงข้อมูลเป็น "สเปกตรัมกำลัง" ที่มีความหมายของบริเวณนั้น^{[ 117 ]}การแยกแยะความแตกต่างระหว่าง mTBI และ PTSD ได้อย่างแม่นยำสามารถเพิ่มผลลัพธ์การฟื้นตัวที่ดีขึ้นสำหรับผู้ป่วยได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในระยะยาวในการสื่อสารของระบบประสาทอาจคงอยู่หลังจากเหตุการณ์ mTBI ครั้งแรก^{[ 119 ]}

การวัดทั่วไปอีกอย่างหนึ่งที่ทำจากข้อมูล EEG คือการวัดความซับซ้อน เช่น ความซับซ้อน ของLempel-Ziv มิติแฟรกทัลและความเรียบของสเปกตรัม [ ^{36 ]}ซึ่งเกี่ยวข้องกับพยาธิสภาพหรือระยะของพยาธิสภาพที่เฉพาะ ^{เจาะจง}

อุปกรณ์ EEG ราคาประหยัดมีวางจำหน่ายแล้วสำหรับตลาดวิจัยและผู้บริโภคที่มีต้นทุนต่ำ เมื่อไม่นานมานี้ บริษัทบางแห่งได้ย่อส่วนเทคโนโลยี EEG ระดับทางการแพทย์เพื่อสร้างเวอร์ชันที่บุคคลทั่วไปสามารถเข้าถึงได้ บางบริษัทได้ผลิตอุปกรณ์ EEG เชิงพาณิชย์ที่จำหน่ายในราคาต่ำกว่า 100 ดอลลาร์สหรัฐ

• ในปี 2547 OpenEEG ได้เปิดตัว ModularEEG ในรูปแบบฮาร์ดแวร์โอเพนซอร์ส ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่ใช้งานร่วมกันได้นั้นรวมถึงเกมฝึกการทรงตัวลูกบอลด้วย
• ในปี 2550 NeuroSkyได้เปิดตัว EEG สำหรับผู้บริโภคที่ราคาไม่แพงเป็นครั้งแรก พร้อมกับเกม NeuroBoy นอกจากนี้ยังเป็นอุปกรณ์ EEG ขนาดใหญ่เครื่องแรกที่ใช้เทคโนโลยีเซ็นเซอร์แบบแห้งอีกด้วย^{[ 120 ]}
• ในปี 2008 บริษัท OCZ Technologyได้พัฒนาอุปกรณ์สำหรับใช้ในวิดีโอเกม โดยอาศัยหลักการตรวจวัดคลื่นไฟฟ้ากล้ามเนื้อเป็น หลัก
• ในปี 2008 Square Enixผู้พัฒนาFinal Fantasy ประกาศว่าได้ร่วมมือกับ NeuroSky เพื่อ สร้างเกมJudecca ^{[ 121 ] [ 122 ]}
• ในปี 2552 Mattelได้ร่วมมือกับ NeuroSky เพื่อวางจำหน่ายMindflexซึ่งเป็นเกมที่ใช้ EEG ในการควบคุมลูกบอลให้ผ่านด่านอุปสรรค นับเป็น EEG สำหรับผู้บริโภคที่ขายดีที่สุดในขณะนั้น^{[ 121 ] [ 123 ]}
• ในปี 2009 บริษัท Uncle Milton Industries ได้ร่วมมือกับ NeuroSky เพื่อวางจำหน่ายStar Wars Force Trainerซึ่งเป็นเกมที่ออกแบบมาเพื่อสร้างภาพลวงตาของการครอบครองพลัง^{[ 121 ] [ 124 ]}
• ในปี 2010 NeuroSky ได้เพิ่มฟังก์ชันการกระพริบตาและอิเล็กโทรไมโอแกรมลงใน MindSet ^{[ 125 ]}
• ในปี 2554 NeuroSky ได้เปิดตัว MindWave ซึ่งเป็นอุปกรณ์ EEG ที่ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์ทางการศึกษาและเกม^{[ 126 ]} MindWave ได้รับรางวัลจาก Guinness Book of World Records ในสาขา "เครื่องจักรที่หนักที่สุดที่เคลื่อนย้ายโดยใช้อินเทอร์เฟซควบคุมสมอง" ^{[ 127 ]}
• ในปี 2012 โครงการพัฒนาอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ของญี่ปุ่น ชื่อ neurowearได้เปิดตัว Necomimi: หูฟังที่มีหูแมวแบบมอเตอร์ขับเคลื่อน หูฟังนี้คืออุปกรณ์ NeuroSky MindWave ที่มีมอเตอร์สองตัวติดตั้งอยู่บนแถบคาดศีรษะในตำแหน่งที่หูแมวควรอยู่ มีปลอกหุ้มรูปทรงหูแมวครอบมอเตอร์ไว้ เพื่อให้เมื่ออุปกรณ์ตรวจจับอารมณ์ต่างๆ หูแมวก็จะขยับตาม เช่น เมื่อผ่อนคลาย หูแมวจะตกลงมาด้านข้าง และจะตั้งขึ้นเมื่อตื่นเต้นอีกครั้ง
• ในปี 2014 OpenBCIได้เปิดตัวอินเทอร์เฟซระหว่างสมองและคอมพิวเตอร์แบบโอเพนซอร์สในชื่อเดียวกัน หลังจากประสบความสำเร็จในการระดมทุนผ่าน Kickstarter ในปี 2013 บอร์ดดังกล่าวซึ่งต่อมาเปลี่ยนชื่อเป็น "Cyton" มี 8 ช่องสัญญาณ และสามารถขยายได้ถึง 16 ช่องสัญญาณด้วยโมดูล Daisy รองรับ EEG, EKGและEMG บอร์ด Cyton ใช้ ไอซี Texas Instruments ADS1299 และไมโครคอนโทรลเลอร์ Arduino หรือ PIC โดยมีราคาเริ่มต้นที่ 399 ดอลลาร์ ก่อนที่จะเพิ่มราคาเป็น 999 ดอลลาร์ ใช้ขั้วไฟฟ้าแบบถ้วยโลหะมาตรฐานและสารนำไฟฟ้าแบบวาง
• ในปี 2558 Mind Solutions Inc ได้เปิดตัว NeuroSyncซึ่งเป็น BCI สำหรับผู้บริโภคที่มีขนาดเล็กที่สุดในขณะนั้นอุปกรณ์นี้ทำหน้าที่เป็นเซ็นเซอร์แบบแห้งที่มีขนาดไม่ใหญ่ไปกว่าหูฟังบลูทูธ^{[ 128 ]}
• ^{ในปี 2558}บริษัทMacrotellect ซึ่งตั้งอยู่ในประเทศจีน ได้เปิดตัวBrainLink ProและBrainLink Liteซึ่งเป็น ผลิตภัณฑ์ EEG แบบสวมใส่สำหรับผู้บริโภคโดยมีแอปพลิเคชันเสริมสร้างสมรรถภาพสมอง 20 แอปบนAppleและAndroid App Store [ ^{129 ]}
• ในปี 2021 BioSerenityได้วางจำหน่าย Neuronaute และ Icecap ซึ่งเป็นชุดหูฟัง EEG แบบใช้แล้วทิ้งที่ช่วยให้สามารถบันทึกข้อมูลได้คุณภาพเทียบเท่ากับอิเล็กโทรดแบบถ้วยแบบดั้งเดิม^{[ 130 ] [ 131 ]}

EEG ถูกนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์หลายอย่างนอกเหนือจากการใช้งานทั่วไปในการวินิจฉัยทางคลินิกและประสาทวิทยาศาสตร์เชิงปัญญาแบบดั้งเดิม การใช้งานในช่วงแรกเกิดขึ้นในช่วงสงครามโลกครั้งที่สองโดยกองทัพอากาศสหรัฐฯ เพื่อคัดกรองนักบินที่มีความเสี่ยงต่อการชัก^{[ 132 ]}การบันทึก EEG ระยะยาวในผู้ป่วยโรคลมชักยังคงถูกนำมาใช้ในปัจจุบันเพื่อการทำนายการชัก การป้อนกลับทางประสาท(Neurofeedback)ยังคงเป็นส่วนขยายที่สำคัญ และในรูปแบบที่ก้าวหน้าที่สุดก็ถูกนำมาใช้เป็นพื้นฐานของอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมอง^{[ 133 ]} EEG ยังถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในด้านการตลาดประสาท (neuromarketing ) อีก ด้วย

คลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) เปลี่ยนแปลงไปเมื่อได้รับยาที่มีผลต่อการทำงานของสมอง สารเคมีเหล่านี้เป็นพื้นฐานของเภสัชวิทยาทางจิตเวชการทดลองในช่วงแรกของเบอร์เกอร์ได้บันทึกผลกระทบของยาต่อคลื่นไฟฟ้าสมอง วิทยาศาสตร์ด้านเภสัชวิทยาคลื่นไฟฟ้าสมองได้พัฒนาวิธีการระบุสารที่เปลี่ยนแปลงการทำงานของสมองอย่างเป็นระบบเพื่อการใช้ในการรักษาและเพื่อความบันเทิง

ฮอนด้ากำลังพยายามพัฒนาระบบเพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถควบคุม หุ่นยนต์ Asimo ของตน โดยใช้ EEG ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ฮอนด้าหวังว่าจะนำมาใช้ในรถยนต์ของตนในที่สุด^{[ 134 ]}

EEG ถูกนำมาใช้เป็นหลักฐานในการพิจารณาคดีอาญาใน รัฐมหารา ษฏระของอินเดีย^{[ 135 ] [ 136 ]}เทคนิค EEG ที่เรียกว่าBrain Electrical Oscillation Signature Profiling (BEOS) ถูกนำมาใช้ในการพิจารณาคดีของ รัฐมหาราษฏระกับชาร์มาเพื่อแสดงให้เห็นว่าชาร์มาจำได้ว่าใช้สารหนูวางยาพิษอดีตคู่หมั้นของเธอ แม้ว่าความน่าเชื่อถือและพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ของ BEOS จะเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ก็ตาม^{[ 137 ]}

ปัจจุบันมีการวิจัยมากมายเพื่อทำให้อุปกรณ์ EEG มีขนาดเล็กลง พกพาสะดวกขึ้น และใช้งานง่ายขึ้น อุปกรณ์ที่เรียกว่า "EEG แบบสวมใส่ได้" นั้นอยู่บนพื้นฐานของการสร้างอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เก็บข้อมูลแบบไร้สายที่ใช้พลังงานต่ำและอิเล็กโทรดแบบ 'แห้ง' ซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้เจลนำไฟฟ้า^{[ 138 ]} EEG แบบสวมใส่ได้มีเป้าหมายที่จะจัดหาอุปกรณ์ EEG ขนาดเล็กที่อยู่บนศีรษะเท่านั้น และสามารถบันทึก EEG ได้นานหลายวัน หลายสัปดาห์ หรือหลายเดือน เช่นเดียวกับEEG แบบใส่หูการตรวจสอบที่ยาวนานและใช้งานง่ายเช่นนี้สามารถสร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในการวินิจฉัยโรคเรื้อรัง เช่น โรคลมชัก และช่วยเพิ่มการยอมรับระบบ BCI ของผู้ใช้ปลายทางได้อย่างมาก^{[ 139 ]}นอกจากนี้ยังมีการวิจัยเกี่ยวกับการระบุวิธีแก้ปัญหาเฉพาะเพื่อเพิ่มอายุการใช้งานแบตเตอรี่ของอุปกรณ์ EEG แบบสวมใส่ได้โดยใช้แนวทางการลดข้อมูล

ในการวิจัย ปัจจุบัน EEG มักถูกใช้ร่วมกับ การเรียน รู้ของเครื่อง^{[ 140 ]}ข้อมูล EEG จะถูกประมวลผลล่วงหน้าแล้วส่งต่อไปยังอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง จากนั้นอัลกอริธึมเหล่านี้จะถูกฝึกฝนให้รู้จักโรคต่างๆ เช่น^{โรคจิตเภท [ 141 ] โรคลมชัก [ 142 ] หรือภาวะสมองเสื่อม [} 143 ] ^{นอกจากนี้}ยัง^{มีการใช้}มากขึ้นใน^{การศึกษาการ}ตรวจจับอาการชัก^{[ 144 ] [ 145 ] [ 146 ] [ 147 ]}โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลสามารถวิเคราะห์ได้โดยอัตโนมัติ ในระยะยาว การวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างอัลกอริธึมที่สนับสนุนแพทย์ในการปฏิบัติทางคลินิก^{[ 148 ]}และเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับโรคต่างๆ^{[ 149 ]}ในทำนองเดียวกัน มักมีการคำนวณมาตรวัดความซับซ้อนของข้อมูล EEG เช่น ความซับซ้อน ของLempel-Ziv มิติแฟรกทัลและ ความเรียบ ของสเปกตรัม^{[ 36 ]}ได้มีการแสดงให้เห็นแล้วว่าการรวมหรือการคูณมาตรการดังกล่าวสามารถเปิดเผยข้อมูลที่ซ่อนอยู่ก่อนหน้านี้ในข้อมูล EEG ได้^{[ 36 ]}

สัญญาณ EEG จากนักดนตรีถูกนำมาใช้สร้างสรรค์บทเพลงแบบทันทีทันใด และได้บันทึกไว้ในซีดีหนึ่งแผ่นโดยโครงการ Brainwave Music Project ซึ่งดำเนินการอยู่ที่ศูนย์ดนตรีคอมพิวเตอร์มหาวิทยาลัยโคลัมเบียโดยแบรด การ์ตันและเดฟ โซลเจอร์ ในทำนองเดียวกัน การบันทึกคลื่นสมองของ แอนน์ ดรูยันเป็นเวลาหนึ่งชั่วโมงถูกรวมไว้ในแผ่นเสียงทองคำของยานวอยเอเจอร์ซึ่งถูกส่งขึ้นไปกับ ยานสำรวจ วอยเอเจอร์ในปี 1977 เผื่อในกรณีที่สิ่งมีชีวิตนอกโลกสามารถถอดรหัสความคิดของเธอได้ ซึ่งรวมถึงความรู้สึกเกี่ยวกับการตกหลุมรักด้วย

ในปี ค.ศ. 1875 ริชาร์ด เคตัน (ค.ศ. 1842–1926) แพทย์ที่ปฏิบัติงานในลิเวอร์พูล ได้ นำเสนอผลการค้นพบเกี่ยวกับปรากฏการณ์ทางไฟฟ้าของซีกสมองที่เปิดเผยของกระต่ายและลิงในวารสารการแพทย์อังกฤษในปี ค.ศ. 1890 อดอล์ฟ เบ็ค นักสรีรวิทยาชาวโปแลนด์ ได้ตีพิมพ์ผลการวิจัยเกี่ยวกับกิจกรรมทางไฟฟ้าที่เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติของสมองของกระต่ายและสุนัข ซึ่งรวมถึงการแกว่งเป็นจังหวะที่เปลี่ยนแปลงไปตามแสง เบ็คเริ่มทำการทดลองเกี่ยวกับกิจกรรมทางไฟฟ้าของสมองของสัตว์ เบ็ควางอิเล็กโทรดลงบนพื้นผิวของสมองโดยตรงเพื่อทดสอบการกระตุ้นทางประสาทสัมผัส การสังเกตกิจกรรมของสมองที่ผันผวนของเขานำไปสู่ข้อสรุปเกี่ยวกับคลื่นสมอง^{[ 150 ]}

ในปี พ.ศ. 2455 นักสรีรวิทยาชาวยูเครนVladimir Vladimirovich Pravdich-Neminskyได้ตีพิมพ์ EEG ของสัตว์ตัวแรกและศักยภาพที่ถูกกระตุ้นของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม (สุนัข) ^{[ 151 ]}ในปี พ.ศ. 2457 Napoleon Cybulskiและ Jelenska-Macieszyna ได้ถ่ายภาพการบันทึก EEG ของอาการชักที่ถูกกระตุ้นในการทดลอง

ฮันส์ เบอร์เกอร์ (ค.ศ. 1873–1941) นักสรีรวิทยาและจิตแพทย์ชาวเยอรมันบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมองของมนุษย์เป็นครั้งแรกในปี ค.ศ. 1924 ^{[ 152 ]}เบอร์เกอร์ได้ต่อยอดจากงานวิจัยที่ริชาร์ด แคตันและคนอื่นๆ เคยทำกับสัตว์ และยังได้คิดค้นเครื่องตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (ซึ่งเป็นที่มาของชื่อเครื่อง) ซึ่งเป็นสิ่งประดิษฐ์ที่ได้รับการอธิบายว่า "เป็นการพัฒนาที่น่าประหลาดใจ น่าทึ่ง และสำคัญที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ของประสาทวิทยาทางคลินิก" ^{[ 153 ]}การค้นพบของเขาได้รับการยืนยันครั้งแรกโดยนักวิทยาศาสตร์ชาวอังกฤษเอ็ดการ์ ดักลาส เอเดรียนและ บีเอชซี แมทธิวส์ ในปี ค.ศ. 1934 และได้รับการพัฒนาต่อยอดโดยพวกเขา

ในปี พ.ศ. 2477 Fisher และ Lowenbach เป็นผู้สาธิตคลื่นสไปค์ที่บ่งชี้อาการชักเป็นครั้งแรก ในปี พ.ศ. 2478 Gibbs , DavisและLennoxได้อธิบายคลื่นสไปค์ระหว่างช่วงที่ไม่มีอาการชักและรูปแบบสามรอบ/วินาทีของอาการชักแบบเหม่อลอย ทางคลินิก ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของสาขาการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองทางคลินิก^{[ 154 ]}ต่อมาในปี พ.ศ. 2479 GibbsและJasperได้รายงานคลื่นสไปค์ระหว่างช่วงที่ไม่มีอาการชักว่าเป็นสัญญาณบ่งชี้เฉพาะจุดของโรคลมชัก ในปีเดียวกันนั้น ห้องปฏิบัติการ EEG แห่งแรกได้เปิดทำการที่โรงพยาบาล Massachusetts General Hospital

แฟรงคลิน ออฟเนอร์ (ค.ศ. 1911–1999) ศาสตราจารย์ด้านชีวฟิสิกส์แห่งมหาวิทยาลัยนอร์ทเวสเทิร์นได้พัฒนาต้นแบบของเครื่อง EEG ที่รวมเอาเครื่องเขียนหมึกแบบเพียโซอิเล็กทริกที่เรียกว่าCrystograph เข้าไว้ด้วย (โดยทั่วไปแล้วอุปกรณ์ทั้งหมดนี้รู้จักกันในชื่อOffner Dynograph )

ในปี 1947 สมาคม EEG แห่งอเมริกาได้ก่อตั้งขึ้น และมีการจัดประชุม EEG นานาชาติครั้งแรกขึ้น ในปี 1953 อาเซรินสกีและไคลต์แมนได้อธิบายถึง การนอน หลับ แบบ REM

ในทศวรรษ 1950 วิลเลียม เกรย์ วอลเตอร์ได้พัฒนาเครื่องมือเสริมสำหรับการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ที่เรียกว่าEEG topographyซึ่งช่วยให้สามารถสร้างแผนที่กิจกรรมทางไฟฟ้าบนพื้นผิวของสมองได้ เครื่องมือนี้ได้รับความนิยมในช่วงสั้นๆ ในทศวรรษ 1980 และดูเหมือนจะมีอนาคตที่สดใสโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับจิตเวชศาสตร์ อย่างไรก็ตาม เครื่องมือนี้ไม่เคยได้รับการยอมรับจากนักประสาทวิทยา และยังคงเป็นเพียงเครื่องมือสำหรับการวิจัยเป็นหลัก

ระบบอิเล็กโตเอนเซฟาโลกราฟที่ผลิตโดย Beckman Instruments ถูกนำมาใช้ในเที่ยวบินอวกาศที่มีลูกเรือของโครงการเจมินี อย่างน้อยหนึ่ง เที่ยวบิน (พ.ศ. 2508–2509) เพื่อตรวจสอบคลื่นสมองของนักบินอวกาศในเที่ยวบินนั้น เป็นหนึ่งในเครื่องมือของ Beckman Instruments จำนวนมากที่เชี่ยวชาญและใช้งานโดย NASA ^{[ 155 ]}

การใช้ EEG เพื่อควบคุมวัตถุทางกายภาพ ซึ่งก็คือหุ่นยนต์ เป็นครั้งแรกเกิดขึ้นในปี พ.ศ. 2531 หุ่นยนต์จะเคลื่อนที่ตามเส้นหรือหยุดขึ้นอยู่กับกิจกรรมอัลฟาของผู้ถูกทดลอง หากผู้ถูกทดลองผ่อนคลายและหลับตาลง ซึ่งจะทำให้กิจกรรมอัลฟาเพิ่มขึ้น หุ่นยนต์ก็จะเคลื่อนที่ หากผู้ถูกทดลองลืมตาขึ้น ซึ่งจะทำให้กิจกรรมอัลฟาลดลง หุ่นยนต์ก็จะหยุดตามเส้นทาง^{[ 156 ]}

วิกิมีเดียคอมมอนส์มีสื่อที่เกี่ยวข้องกับเครื่องตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (Electroencephalogram )

ค้นหาคำว่าelectroencephalography , electroencephalogram , electroencephalographหรือbrainwaveใน Wiktionary ซึ่งเป็นพจนานุกรมออนไลน์ฟรี

• "บทความแนะนำการจำลองและการประมาณแหล่งกำเนิดสัญญาณ EEG ใน Matlab" (เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อวันที่ 7 มีนาคม 2559)
• "คู่มือการวิเคราะห์กิจกรรมประสาทที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ถูกกระตุ้น และถูกเหนี่ยวนำ: สเปกตรัมกำลัง การวิเคราะห์เวฟเล็ต และความสอดคล้อง"เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อวันที่ 7 พฤศจิกายน 2018