人工耳蜗(CI)作为一种先进的神经假体，为重度至极重度听力损失患者提供了听力恢复的可能性．然而，目前CI患者植入后临床听觉康复评估结果呈现显著差异性．这种差异可能源于植入后大脑功能的重新组织及其多重因素综合作用．因此，研究人员正在努力开发客观评估方法，以准确评估人工耳蜗植入后大脑的可塑性．脑电图(EEG)由于其与CI的良好兼容性、操作的便捷性和非侵入性等特点，已成为一种具有重大临床应用前景的听觉康复客观评估手段．然而，CI的电刺激产生的大量伪迹对EEG信号的质量构成了严重干扰．这些伪迹使神经响应扭曲，难以从EEG记录中提取出准确可靠的大脑活动数据．目前，这一问题已成为利用脑电技术进行临床应用的主要障碍．以往研究中已尝试采用若干技术来降低伪迹的影响，但至今相关方法仍缺乏共识，且这些方法在广泛临床应用中的适应性仍有待验证．本文首先对CI伪迹的特性及其在EEG信号中的表现进行了详细介绍，进而全面回顾了目前脑电图中减少CI伪迹的处理技术进展，包括线性和非线性方法、时频分析技术以及基于统计和机器学习的算法等．进一步探讨了不同信号处理技术在实际应用中的效果和适应性，总结了这些技术的优势与局限性，对技术未来发展提出了展望．