这项研究对慢波睡眠最能解释深度睡眠的理论提出了挑战

Bob Yirka 脑机接口社区 2023-02-08

语言生成是一个涉及大量肌肉和认知过程的复杂功能，由于这是是人类特有的能力，所以语言产生背后的神经过程无法用动物实验来解析，而高保真度的人体数据只能通过临

洛桑大学医院的一组研究人员的研究结果，挑战了睡眠期间脑电波缓慢表明人感觉自己处于深度睡眠状态的理论。他们的研究结果发表在《Current Biology》杂志上。

多年来，医学科学一直坚信，可以通过脑电图(EEG)读数来判断一个人的睡眠深度。在这项新的研究中，研究人员通过仔细地观察患有慢性失眠症的人发生了什么，最终挑战了这一观点。
为了更多地了解失眠症，并可能找到治疗方法，研究人员让10名失眠症患者和20名睡眠通常正常的人在实验室里睡觉，并对他们在睡眠期间进行脑电图记录。每个人还报告了他们的睡眠质量。研究人员还对志愿者进行了787次唤醒，以获得他们在不同睡眠阶段的睡眠质量的近乎即时的反馈。

图3.NREM 睡眠中的绝对功率谱密度和感知睡眠深度

上图 (A)为线性混合模型的结果，通过功率谱密度解释良好睡眠者（n = 20，顶行）和错误感知者（n = 10；中间行）的感知睡眠深度。小组互动效果显示在最下面一行。绝对功率谱密度是觉醒前 120 秒的平均值。在单独的模型中评估每个频段的影响。所有模型都将受试者身份和夜间时间作为随机因素。 Wald 统计值（固定因子估计值与其标准误差的平方比）显示在每个电极的头皮水平；在多次比较的聚类和概率校正(p < 0.05)后效果显著的电极用白色标记。图(B) 所选频段的源级别 Wald 统计数据的皮质分布（基于 A 中显示的结果）。使用了在 (A) 中描述的相同程序。结果不显著的体素是灰色的。未通过多重比较校正的对比用井号符号标记。NREM 是指阶段 N2 和 N3。 LL，左侧；LM，左内侧；RL，右侧；RM，右内侧。

图4. NREM 睡眠中的纺锤体和感知睡眠深度

上图为良好睡眠者（n = 20，顶行）和睡眠错误感知者（n = 10，第二行）头皮水平的平均纺锤体参数的地形分布。线性混合模型的结果解释了良好睡眠者（第三行）、错误感知者（第四行）和群体互动效应（底行）的纺锤体参数感知睡眠深度的程度。提取纺锤体参数，并在觉醒前120秒内取平均值。各参数的影响分别在不同的模型中进行评估。所有模型都将受试者身份和夜间时间作为随机因素。Wald统计值(固定因子估计与其标准误差的平方比)显示在每个电极的头皮水平;在多次比较的聚类和概率校正(p < 0.05)后效果显著的电极用白色标记。NREM指N2阶段和N3阶段。

图S5.NREM 和 REM 睡眠中的绝对功率谱密度，与图 3 和 5 相关
上图为良好睡眠者 (GS, n=20) 和 NREM 睡眠 (顶行)、REM 睡眠 (中间排）。 REM 和 NREM 睡眠功率谱密度之间的 T 检验产生的 T 值显示在底部行中。白点表示在聚类校正后具有显著阶段影响的通道。如方法部分所述进行聚类校正。
在查看他们的数据时，研究人员发现，正常睡眠者报告说，他们在睡眠的前两个小时睡眠最浅，这段时间是非快速眼动睡眠。另一方面，失眠者报告说比前两个小时睡眠正常的人感觉更清醒。他们还报告说，在快速眼动(REM)睡眠期间，他们感觉自己睡得更轻，而以前的研究表明，快速眼动睡眠是人们通常睡得最深的时间。
研究人员还发现，失眠症患者经常在他们认为自己醒着的时候睡觉，这表明他们的睡眠时间比他们想象的要多。但研究人员还发现，失眠症患者的慢波睡眠和快波睡眠存在一定程度的重叠——这表明他们同时处于清醒和睡眠状态。
研究人员认为，这一发现挑战了慢波必然表明重度睡眠和之后睡得过多的感觉的观点。他们进一步表明，旧观念倾向于忽视人们在睡觉时可能产生的疏离感，这表明在睡眠过程中出了问题。
参考：Aurélie M. Stephan et al, Conscious experiences and high-density EEG patterns predicting subjective sleep depth, Current Biology (2021). DOI: 10.1016/j.cub.2021.10.012https://medicalxpress.com/news/2021-11-results-theory-slow-wave-accounts-deeply.html

仅用于学术交流，不用于商业行为，若有侵权及疑问，请后台留言，管理员即时删侵！

更多阅读

一种针对有训练运动想象BCI赛题的解决方案

“大脑绘画”可以帮助多动症患者吗？

脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习

加入社群

欢迎加入脑机接口社区交流群，