同步 EEG-fNIRS 研究中的神经血管耦合：分析框架与临床应用的范围综述

同步脑电图（EEG）与功能性近红外光谱（fNIRS）已被用于多种认知与生理状态以及不同临床人群。然而，由于来自不同分析框架、人群和实验条件的研究结果尚未被系统梳理，跨模态耦合的解释仍然困难。本范围综述遵循 Arksey 与 O'Malley 框架以及系统综述与荟萃分析首选报告条目——范围综述扩展版（PRISMA-ScR）。检索了 PubMed、Scopus、Web of Science、EBSCO 和 IEEE Xplore，截至 2026 年 2 月 10 日，纳入对同步记录的 EEG 与 fNIRS 信号进行定量关联的研究。两名评审者独立筛选记录。研究结果以叙述性方式综合，并将分析流程按信号域、特征提取、耦合指标和时间滞后处理进行映射。共纳入 57 项研究。基于振幅的研究将事件相关电位和振荡性 EEG 特征与局灶血流动力学反应相关联，其关联随电生理特征、皮层区域和任务条件而变化。频率与尺度特异性分析识别出频带依赖的关系，而超慢尺度上的耦合显示出对血管和系统性生理影响的敏感性。明确建模时间的研究在某些范式中识别出数秒的偏移，而方向性估计随任务和记录状态而变化。网络分析显示 EEG 与 fNIRS 衍生指标之间存在部分且依赖情境的对应关系，而基于模型的方法刻画了多变量和预测性的跨模态关系。跨框架来看，观察到的耦合随记录状态、频带、皮层区域和时间滞后处理而不同，而非代表单一量。临床发现具有异质性，且大多数特定疾病模式由规模小、方法学多样的证据基础支持。这些发现支持在解释 EEG-fNIRS 耦合时采用框架匹配的分析和流程明确的报告。

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