腦電圖學從最初的動物實驗發(fā)展到現(xiàn)代神經(jīng)科學的重要工具，經(jīng)歷了多次技術革新，未來將繼續(xù)在醫(yī)學和科研領域發(fā)揮關鍵作用。
腦電圖學（Electroencephalography, EEG）的歷史可以追溯到19世紀末和20世紀初，以下是其發(fā)展的重要里程碑：
1875年：英國科學家理查德·卡頓（Richard Caton）首次在動物大腦中記錄到電活動，為EEG奠定了基礎。
1890年：波蘭科學家阿道夫·貝克（Adolf Beck）進一步研究了動物大腦的電活動，并觀察到視覺刺激引發(fā)的電位變化。
1924年：德國精神病學家漢斯·伯格（Hans Berger）首次在人類頭皮上記錄到腦電活動，并創(chuàng)造了“腦電圖”（Electroencephalogram）一詞。他發(fā)現(xiàn)的α波和β波成為EEG研究的基礎。
1930年代：EEG開始用于癲癇等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的診斷和研究。
1936年：英國科學家格雷·沃爾特（Grey Walter）發(fā)現(xiàn)慢波（δ波）與腦損傷相關，推動了EEG在臨床中的應用。
1950年代：EEG設備和技術不斷改進，信號處理能力提升。
1960年代：計算機技術的引入使EEG數(shù)據(jù)分析更加精確。
1970年代：EEG在睡眠研究和神經(jīng)科學研究中得到廣泛應用。
1980年代：數(shù)字EEG技術取代模擬記錄，提高了數(shù)據(jù)存儲和分析能力。
1990年代：EEG與其他技術（如MRI）結(jié)合，推動了腦功能研究。
21世紀：EEG在腦機接口（BCI）、神經(jīng)反饋和認知科學研究中發(fā)揮重要作用，便攜式設備使其應用更加廣泛。
高密度EEG：提高空間分辨率，更精確地定位腦活動。
人工智能：利用AI改進EEG數(shù)據(jù)分析，提升疾病診斷和腦功能研究的效率。
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