定量脑电图 (QEEG)

定量脑电图（Quantitative Electroencephalography, QEEG）并非单纯的数据分析工具，而是将传统脑电图（EEG）的时频域信号转化为具有统计学意义的定量指标的系统。它利用人工智能与信号处理算法，从非结构化的脑电波形中提取功率谱密度、不对称性、相干性等特征，从而实现对大脑功能、结构及病理状态的客观量化评估。该技术突破了传统定性判读的主观局限，已成为神经精神疾病、癫痫及脑损伤诊断的金标准之一。

在现代计算架构与医疗 AI 融合的背景下，QEEG 扮演着从‘生理信号’到‘临床诊断’的关键转化角色。它不仅是神经影像学（如 fMRI、PET）的重要补充，更因其非侵入性、高时空分辨率及可重复性，成为人工智能辅助诊断系统的核心数据源。其核心价值在于将复杂的生物电信号转化为标准化的数字特征，使得大规模脑功能图谱构建、个体化精准医疗及早期疾病筛查成为可能，极大地推动了神经科学从描述性研究向预测性与机制性研究的范式转变。