从嗅脑波自动检测睡眠状态

时间：2022-05-03 14:01:45 来源：网络整理

科学家已经开发出一种完全自动化的技术，用于在自由移动的小鼠中实时检测睡眠/觉醒状态。该研究于11月8日在开放获取期刊pLOS Biology上发表，由巴黎国家科学研究中心的Karim Benchenane，Sophie Bagur及其同事进行，描述了嗅球中的局部大脑活动是如何准确分类的。小鼠警惕状态为唤醒，REM睡眠和非REM睡眠。嗅球是一种脑结构，它将与嗅觉有关的信息传递给大脑的其他部分，并且在小鼠中从大脑皮层向前朝向鼻腔。

从嗅脑波自动检测睡眠状态

了解唤醒和睡眠之间的转换对于医疗和临床应用非常重要，从手术麻醉到失眠等睡眠障碍。尽管从小鼠模型中学到了很多东西，但是跟踪啮齿动物的睡眠/觉醒状态以及两者之间的过渡目前是劳动密集型的，并且在评分方法和个体评分者之间存在差异。利用来自小鼠嗅球的实时局部场电位记录，新方法完全依赖于大脑活动和预设算法，从而使其比现有方法更有效，更客观和更可靠。

在发现来自嗅球的伽马波的变化是睡眠/觉醒状态的可靠标记后，该团队开发了一种自动睡眠评分算法，其性能优于标准分类方法。与依赖于肌肉活动记录的标准方法不同，新方法没有将啮齿动物“冻结”行为错误分类为睡眠。他们还发现，虽然来自海马的大脑活动是区分REM和非REM睡眠的最佳信号，但来自嗅球的β波几乎也能完成这项工作，这意味着自动化系统每只鼠只需要一根植入线。

一旦系统建立，科学家们就可以将它用于多种应用，包括检测麻醉深度和表征唤醒睡眠和睡眠 - 觉醒过渡之间的差异。因此，自动化实时分类系统具有在睡眠研究中具有广泛应用的潜力。

郑重声明：文章仅代表原作者观点，不代表本站立场；如有侵权、违规，可直接反馈本站，我们将会作修改或删除处理。