从128通道减少到64通道，对EEG探测大脑深部区域的能力的确会有损失，但这种损失是“边际”的，而非“毁灭性”的。对于许多研究，用64通道换取更低的成本和更高的便携性，是值得的。
具体来说，这种“边际损失”体现在以下几个方面：
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对深部源信号影响相对较小：有研究指出，虽然增加通道数对浅层源的定位有显著提升，但从64通道增加到128通道，对深层源的定位精度提升却相当有限。这意味着，在探测深部脑区这一任务上，64通道和128通道的表现可能没有数量级上的差异。
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网络分析的“最佳平衡点”是64通道：一项2023年的研究指出，当使用源重建EEG数据来描绘功能性脑网络时，64通道是平衡资源消耗和结果精度的最小推荐值。低于64通道（如32或19通道），网络指标会发生显著偏差。
🎯 影响有多大？关键取决于你的研究目标
这种“边际损失”对你研究的影响，完全取决于你的核心问题是什么：
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源头定位 vs. 脑网络分析：如果你的目标是精确定位一个认知活动（如视觉刺激）的单一源头，那么128通道提供的更高空间采样率会更有优势。但若你的目标是分析不同脑区之间的功能连接和网络特性，那么64通道通常就足够了。
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关注表层 vs. 深部：如果你的研究重点是表层皮层（如逻辑、语言等功能区），那么从128降至64通道，对信号质量的影响可能微乎其微。但如果你试图推测深部脑区（如丘脑）的活动，需要明确的是，无论是64还是128通道，都无法“直接”测量深部信号，都必须依赖算法进行“推测”。通道数的减少可能会让这种推测的“假设空间”变大，从而引入更多不确定性。
💡 算法可以弥补硬件的不足
硬件通道数的减少，可以通过更先进的算法在一定程度上得到弥补。
一项2025年的研究评估了基于深度学习的源成像框架DeepSIF在不同通道数（16至75通道）下的表现。结果显示，即使在低密度EEG下，该算法也能提供准确的源定位，其表现显著优于传统方法。例如，在难治性癫痫患者中，使用75通道和16通道时，DeepSIF算法的空间离散度分别为7.9mm和9.0mm，差距并不悬殊。
这告诉我们，如果你计划采用深度学习等先进算法，那么通道数从128降至64所带来的精度损失，可能会被算法的强大能力所抵消。
💎 总结
总的来说，是否从128通道降至64通道，是一个在精度、成本与便捷性之间的权衡。
- 如果你的研究必须追求极致的空间分辨率，且资源和实验环境允许，那么128通道是首选。
- 但如果你希望平衡性能与成本，进行更灵活的实验，那么64通道是一个“黄金标准”，尤其当你的研究重点是功能性网络，或计划使用深度学习算法时，它完全能够胜任。
你的研究方向（禅修/冥想）恰好是深度学习算法可以大显身手的领域。考虑到你之前对开源、低成本方案的倾向，64通道很可能是一个更具性价比的选择。它能让你在不过多牺牲核心科研价值的前提下，大幅降低硬件门槛和实验复杂度。
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