在健康衰老期间,在多频EEG网络中重新配置情绪调节模式

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 认知老龄化 认知老龄化
• 大脑网络分析 脑网络分析

背景情况:

• 使用脑电图 (EEG) 对衰老对全脑情绪调节网络的影响的理解有限.
• 需要进行多频谱图形理论分析,以探索与年龄相关的脑功能差异.
• 之前的研究缺乏对老年人情绪调节策略的详细网络视角.

研究的目的:

• 在情绪调节期间调查功能性大脑网络的与年龄相关的差异.
• 使用图形理论分析多频EEG数据,以了解网络动态.
• 在老年和年轻的成年人中,将网络特性与情绪调节策略相关联.

主要方法:

• 使用了莱比锡研究心身情感相互作用 (LEMON) 数据集,包括52名老年人和108名年轻成年人.
• 在五个频段 (delta,theta,alpha,beta,gamma) 构建了功能性大脑网络,使用振幅信封相关性 (AEC).
• 分析了全球和本地图表指标,以评估与情绪调节策略相关的网络效率和节点角色.

主要成果:

• 与年轻人相比,老年人使用了更多的抑制和更少的支持性应对策略.
• 在老年人中观察到阿尔法和马波段的全球网络效率增加.
• 网络分析显示,枢纽过度集成和外围连接退化,表明补偿性重组,特别是在默认模式网络和theta和alpha频段的 Salience/Ventral Attention网络中.

结论:

• 在衰老过程中,高频网络的补偿性重组可能会稳定大脑功能,但会降低情绪调节的灵活性.
• 基于EEG的多频网络分析有效地捕捉了情绪调节的基础的神经动态.
• 研究结果表明,虽然大脑网络适应衰老,但这种适应可能会损害灵活和适应性的情绪调节.