Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

The Effect of Aging on Tissues01:19

The Effect of Aging on Tissues

Several body functions deteriorate with age. The external signs of aging are easily identifiable. For example, the skin becomes dry, less elastic, and thins out, forming wrinkles. The skin of the face begins to appear looser due to a decrease in the levels of elastic and collagen fibers in the connective tissue. Additionally, melanin production in the hair follicle decreases with age, resulting in gray hair. Moreover, the senses of sight and hearing decline, so glasses and hearing aids may...
Cognitive Development During Adulthood01:30

Cognitive Development During Adulthood

Cognitive development continues throughout adulthood, undergoing significant shifts across early, middle, and late stages. Individual transition occurs from adolescent idealism to pragmatic and adaptable thinking in early adulthood. During this period, individuals learn to integrate personal beliefs with the recognition that other perspectives are equally valid. Exposure to the complexities of modern society, diverse experiences, and higher education contribute to this adaptive thought process,...
Aging01:26

Aging

Aging is a complex biological phenomenon influenced by various processes that affect cellular and systemic functions. Several prominent theories attempt to explain its mechanisms, highlighting cellular limitations, oxidative damage, and hormonal changes as central factors in aging.
Cellular Clock Theory
The cellular clock theory posits that the human lifespan is closely tied to the finite capacity of cells to divide, a phenomenon governed by telomeres, which are protective caps at the ends of...

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Planned missingness in intensive longitudinal studies: Extensions and comparisons of multiform designs.

Behavior research methods·2026
Same author

Effects of encapsulated algae oil supplements on the production of docosahexaenoic acid-enriched milk in mid-lactation dairy cows.

JDS communications·2026
Same author

Epilepsy-IEDs: An automated machine learning model for detecting interictal epileptiform discharges from scalp electroencephalograms.

iScience·2026
Same author

Bayesian evaluation for latent variable models: A tutorial on computing information criteria and bayes factors with the r package bleval.

Psychological methods·2026
Same author

Advances in Interleukin-2 Engineering and Delivery Systems for Cancer Immunotherapy.

ACS applied bio materials·2026
Same author

Three-level vector autoregressive models.

Psychological methods·2026

Video Experimental Relacionado

Updated: May 8, 2026

Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children
09:32

Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children

Published on: June 30, 2014

21.5K

[Progreso de la investigación en la predicción de la edad cerebral basada en el electroencefalograma]

Hongyue Zu1,2, Ping Zhan1,2, Hui Yu1,2

  • 1Medical Innovation & Research Division, Chinese PLA General Hospital, Beijing 100853, P. R. China.

Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
|August 31, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

La predicción de la edad cerebral mediante electroencefalograma (EEG) es prometedora para evaluar la salud cerebral y diagnosticar trastornos neurológicos. Esta revisión explora el procesamiento de datos de EEG, modelos de aprendizaje automático y direcciones futuras para mejorar la precisión y el uso clínico.

Palabras clave:
Predicción de la edad cerebralAplicación clínicaAprendizaje profundoEl electroencefalogramaAprendizaje automático

Más Videos Relacionados

Abbiategrasso Brain Bank Protocol for Collecting, Processing and Characterizing Aging Brains
12:28

Abbiategrasso Brain Bank Protocol for Collecting, Processing and Characterizing Aging Brains

Published on: June 3, 2020

17.5K
Electroencephalography Network Indices as Biomarkers of Upper Limb Impairment in Chronic Stroke
06:37

Electroencephalography Network Indices as Biomarkers of Upper Limb Impairment in Chronic Stroke

Published on: July 14, 2023

966

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: May 8, 2026

Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children
09:32

Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children

Published on: June 30, 2014

21.5K
Abbiategrasso Brain Bank Protocol for Collecting, Processing and Characterizing Aging Brains
12:28

Abbiategrasso Brain Bank Protocol for Collecting, Processing and Characterizing Aging Brains

Published on: June 3, 2020

17.5K
Electroencephalography Network Indices as Biomarkers of Upper Limb Impairment in Chronic Stroke
06:37

Electroencephalography Network Indices as Biomarkers of Upper Limb Impairment in Chronic Stroke

Published on: July 14, 2023

966

Área de la Ciencia:

  • La neurociencia
  • Imágenes médicas
  • Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

  • La predicción de la edad cerebral es crucial para evaluar la salud cerebral y detectar enfermedades neurodegenerativas temprano.
  • El electroencefalograma (EEG) ofrece un método no invasivo y rentable para la predicción de la edad cerebral debido a su alta resolución temporal y correlación con la función cerebral.

Objetivo del estudio:

  • Revisar exhaustivamente los avances en la predicción de la edad cerebral basada en el EEG.
  • Para detallar el preprocesamiento de datos, la extracción de características, la construcción de modelos y los métodos de evaluación.
  • Resumir las aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, identificar desafíos y sugerir direcciones de investigación futuras.

Principales métodos:

  • Revisión de la literatura existente sobre la predicción de la edad cerebral basada en EEG.
  • Análisis de las técnicas de preprocesamiento de datos para las señales EEG.
  • Examen de varios modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizados para la predicción.
  • Evaluación de las métricas comunes para evaluar el rendimiento de la predicción.

Principales resultados:

  • Se han logrado avances significativos en la mejora de la precisión y generalización de los modelos de predicción de la edad cerebral basados en EEG.
  • Los desafíos persisten con respecto a la calidad de los datos EEG y la interpretabilidad de los modelos de predicción.
  • El aprendizaje automático y los enfoques de aprendizaje profundo han demostrado un éxito considerable en este campo.

Conclusiones:

  • La predicción de la edad cerebral basada en EEG es un campo de rápido avance con un alto potencial para aplicaciones clínicas y de investigación.
  • Abordar la calidad de los datos y la interpretabilidad de los modelos es clave para el desarrollo futuro.
  • Se necesita más investigación para optimizar los modelos y facilitar su adopción generalizada.