从睡眠电脑电图 (ESG) 中对认知表现的多变量预测
Péter P Ujma1, Róbert Bódizs1, Martin Dresler2
1Semmelweis University, Institute of Behavioural Sciences, Budapest, Hungary.
NeuroImage
|August 13, 2023
概括
睡眠电脑电图 (EEG) 的特征显著预测了老年男性的认知表现. 特定的EEG模式,如NREM睡眠期间的西格玛功率,与更好的认知有关,即使考虑到人口和健康因素.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 睡眠科学 睡眠科学
- 认知老龄化 认知老龄化
背景情况:
- 人类的认知表现受到生物因素的影响,遗传学和脑部成像提供了部分见解.
- 睡眠电脑电图 (EEG) 是一个有前途的生物标志物,与中枢神经系统的结构和功能密切相关.
研究的目的:
- 调查睡眠EEG特征与老年男性认知表现之间的关联.
- 确定睡眠EEG能在多大程度上预测认知功能,以及这种关联是否独立于人口和健康变量.
主要方法:
- 利用来自老年男性的MrOS队列的数据.
- 采用交叉验证的规范化回归来将睡眠EEG特征与认知表现联系起来.
- 在独立样本中验证的结果.
主要成果:
- 睡眠EEG特征占认知表现变异的2.5-10%.
- 非快速眼动 (NREM) 睡眠中的西格玛功率和快速眼动 (REM) 睡眠中的β功率与更好的认知表现有关.
- 快速眼动睡眠中的theta功率与较差的认知表现有关.
- 睡眠EEG与认知之间的关联在调整人口统计和健康共变量后仍然显著.
结论:
- 认知表现与睡眠EEG模式显著相关,特别是螺旋频率活动.
- 这种关联部分反映了认知能力的特征性差异,即使在协变量调整后也会持续存在.
- 睡眠EEG作为一个有价值的,虽然是部分的,老年人认知功能的预测器.
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