文章来源：脑机之声

很多人第一次接触EEG（脑电），都会有一种朴素的期待：既然电极贴在头皮上，那我在C3看到的变化，大概就来自它正下方的那块运动皮层；我在O1看到的变化，大概就来自视觉皮层。听起来很合理，像“拿着听诊器贴哪儿就听哪儿”。这章专门告诉你：这种想法很容易把人带沟里。头皮EEG的空间分辨率为什么差、为什么“到处都有一点”、为什么有时甚至会“左右看反”。

1）先看“高清版本”

我们开始拿侵入式或半侵入式的证据来对比。所谓侵入式记录，这里重点指的是电极更靠近皮层，甚至就在皮层表面取信号。你可以把它理解成：麦克风贴近音箱喇叭口录音。

图里用的是运动相关电位（MRP，Movement-Related Potential）做例子。MRP其实不神秘，就是人在准备和执行运动（比如动手指）前后，大脑运动相关区域出现的一类事件相关电位变化。关键不在这个波形具体长什么样，而在它“空间上有多挑剔”。当电极间距做到1 cm这种级别时，你会看到一件很直白的事：有的电极位置对手指运动反应很强，有的几乎不响应；甚至同样是手指，换成不同手指，强响应的电极点也会变。换句话说，在大脑表面，“哪里在干活”往往是相对局部、相对明确的，它并不是一动手指，全头皮都跟着一起嗨。

这一步的意义就是：先给你看真实世界的“源”到底有多局部。你后面再看头皮EEG的“扩散”，就不会误以为大脑活动本身是扩散的。

2）再看“糊版投影”

把视角切回头皮EEG。还是同类的活动，你会发现头皮上的波形在很多导联都“有点像”，差别远没有皮层表面那么尖锐。这时候很多初学者会犯一个常见错误：以为“原来这件事会让一大片脑区同时活动”。不一定。更常见的原因是物理层面的“抹平”，也就是容积传导（volume conduction）。

容积传导你可以理解成：脑组织、脑脊液、颅骨、头皮这一路不是理想导线，它们会把电位场扩散开，像墨滴进水里一样。于是一个本来挺局部的电活动，到了头皮就变成“一个范围挺大的场”。书里用Cz的例子讲得很具体：即使某个信号在Cz最大，周围的C1/C2可能仍能达到最大值的90%，C3/C4还有80%，再往后到P3/P4可能还有50%，甚至O1/O2也能有40%左右。你看到的不是“源到处都是”，而是“一个源的影响范围在头皮上很大”。

这也解释了为什么头皮EEG很容易出现“我明明研究的是运动，怎么枕区也有点变化”“我明明看的是视觉，怎么中央也跟着动”的困惑。很多时候不是你研究对象玄学，而是你测到的是“场的投影”。

3）头皮EEG看到的是“场”

既然头皮上更像“场”，那怎么描述这个场？

等电位线并不是为了画得好看，它想表达的是：如果某个区域存在一个电活动源，在头皮不同位置会测到不同幅度的电位，按幅度画出同一数值的连线，就形成等电位线。离源越近（或者更贴近该源产生的电场方向），电位越大；离得越远，幅度逐渐衰减。

这里要抓住的不是“线长得像什么”，而是一个现实结论：头皮EEG的空间分布，本质上是电场分布，而电场分布会因为传导介质而显著扩散。所以你在头皮上寻找“一个点最强就是源在那儿”，这件事天然就不稳。你顶多能说“这个活动的场在这里更强”，但很难直接说“源就在这个电极正下方”。

4）两个经常被忽略但很要命的坑

到这里，很多人会觉得：行，我知道它会扩散了，那我只要看相对强弱、看拓扑图也能用吧？但是，我要说的是，就算你接受“场”，头皮EEG还有两个会把人带偏的系统性因素，分别是参考电极（reference）和偶极子方向（dipole orientation）。

先说参考电极。EEG通常不是测“绝对电位”，而是测“某个电极相对于参考点的电位差”。参考点放在哪里，会直接改变你看到的幅度分布。图中说明：如果你把参考电极放在头皮某处，你会发现越靠近参考的位置，信号可能越小。这不是那块脑区突然不工作了，而是差分测量带来的数学结果。很多初学者看地形图，只盯颜色深浅，不问参考怎么选，最后讨论出来的“结论”其实是在讨论参考电极的选择偏好。

再说偶极子方向。脑皮层不是一张平板，它有脑回和脑沟。电活动源通常可以用偶极子来近似描述，而偶极子方向可能是垂直于皮层表面、平行于皮层表面，或者倾斜的。方向不同，头皮上哪个位置更容易“看到”这个源，会完全不一样。章节里讲了一个很反直觉的现象：如果源在脑沟里，方向使得某个电极同时“看到”正负两端，电位可能互相抵消，导致电极正上方反而测到接近0；而旁边甚至对侧反而更大，于是出现所谓“反常偏侧化”，看起来像是左右搞反了。很多人第一次见到这种现象会以为数据错了，或者以为大脑在“跨半球主导”，但实际上只是几何结构和方向把你绕晕了。

把这两点合在一起，你就能理解为什么头皮EEG很难简单地用“哪儿最强就代表哪儿在干活”来解释。你看到的是“源+传导+参考+方向”的合成结果。

5）别拿头皮图当脑区地图

这段对做非侵入式脑机接口（EEG-BCI）的人很实用。

第一，电极位置很重要，但它重要的方式不是“精准对准某块皮层就万事大吉”，而是要考虑信号在头皮上天然扩散，你拿到的是混合后的场。电极布局、间距、覆盖范围，会影响你“采到的混合方式”，进而影响分类和解码效果。

第二，特征提取和空间滤波之所以有价值，是因为它们本质上是在处理“混合”。像常见的CAR、Laplacian、CSP、ICA这些方法，都是在尽量从头皮的混合场里，把与你任务最相关的成分凸显出来，或者把某些全局共模成分压下去。你用得好，它们是在帮你对抗容积传导和参考选择带来的麻烦；你用得不好，它们也可能把你想要的局部信息一起削掉，所以才需要理解物理机制，而不是只会调参。

第三，源定位（比如LORETA这类逆问题方法）为什么总被提起，也是因为它试图把“头皮上的场”反推回“可能的源”。章节提醒的是：逆问题必须依赖合理的先验和模型假设，才能在某些场景里更接近真实。它不是魔法，但它确实是在正面应对这章讲的核心困难。

最后也是最接地气的一点：你在做实验、写论文、做产品展示时，看到一张很漂亮的头皮地形图，颜色很“科学”，千万别兴奋到直接说“这个脑区被激活了”。更稳妥的说法通常是“在某些导联/某个区域观察到电位变化”“该任务相关的电场分布在某区域更显著”。想把话说得更硬，就需要结合任务设计、对照条件、统计检验、甚至多模态证据，而不是靠一张图的直觉。

这段其实就是在帮你建立一种更可靠的理解方式：头皮EEG不是“脑区活动的高清地图”，它更像“脑内电源通过复杂介质投影到头皮的电场阴影”。你越早接受这个现实，后面做EEG-BCI、做神经反馈、做临床解释，就越不容易被自己的图骗得很开心。