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本期干货将分享BEL科学家和合作者Shijing周等人在《睡眠医学图谱》中发表的《睡眠神经生理学的高分辨率脑电图表征》。本文详细阐述了使用高分辨率脑电图分析和脑电活动源定位以诊断和研究睡眠阶段和睡眠障碍的好处和方法。睡眠,占据了人类一生的三分之一时间,是人类维持生命的重要保障。哈佛大学研究发现,睡个好觉可以显著降低死亡风险,延长预期寿命4.7年,是“世上最好的补药”。睡眠不仅可以保护大脑,促进与巩固人体的记忆,还能帮助我们恢复体力,增强机体免疫力,起到延缓衰老、促进长寿的功效。对于婴幼儿、儿童、青少年来说,充足的睡眠可以促进其神经系统与生长发育的成熟。

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然而,随着年龄的增长,生活、工作、家庭……来自各方的压力消磨着人们的精力,睡眠时间也逐渐减少,患上睡眠障碍的人数也越来越多。睡眠障碍不仅影响人们生活质量,降低工作效率,还导致了各种医疗、公共卫生等严重问题。在我国,睡眠健康是国家重点关注的问题,仅在2021年就有超过3亿人存在睡眠障碍[1],维护人们睡眠健康已被纳入了健康中国(2019-2030)行动中。为了解决睡眠问题,一个世纪以来,科学家们已经进行了系统的研究。人类对于睡眠的研究,最早从脑电开始,特别是睡眠脑电图的认识[2]。脑电(EEG)是一种用于记录和测量大脑电活动的技术,通过分析睡眠期间的脑电波形我们可以获得有关睡眠各个阶段的信息,包括入睡、浅睡眠、深睡眠和快速眼动(REM)睡眠。

如今,脑电技术在睡眠领域的持续进步也为理解与健康和疾病相关的睡眠神经生理机制提供了新的见解。2023年,BEL科学家和合作者Shijing周等人在Springer出版的《睡眠医学图谱》中发表了《睡眠神经生理学的高分辨率脑电图表征》第一章,详细阐述了使用高分辨率脑电图分析和脑电活动源定位以诊断和研究睡眠阶段和睡眠障碍的好处和方法。[3]

为了理解正常睡眠与睡眠障碍之间的区别,研究者需要对睡眠阶段的已知现象学进行时间与空间分辨率的研究,从而了解其底层的神经生理机制。传统的临床EEG和多导睡眠图不足以完成这项任务,而高密度脑电图(hdEEG)可以做到。在本文中,研究者使用hdEEG对头部表面的大脑电场进行了高密度采样,并通过全脑(256和280通道)记录的方式展示了人类睡眠中的神经生理特征——K-复合波(K-complexes)、纺锤波(spindles)和慢波振荡(slow oscillations)。随着技术的进步,一款高性能盐水电极帽已经可以提供6-8小时的低噪声脑电图记录。图1展示了一个280通道的BEL电极帽。研究人员在1分钟内进行了调试,然后在房间内使用了标准的家用加湿器过了大约5分钟(取决于湿度)尽可能减少电极间的盐桥蒸发。该实验记录了6小时的低噪声脑电图,本章中的所有280通道数据都是从这个记录中得到的。

图1 BEL电极帽(280通道)。亮色和暗色标签用于识别,以便根据头部区域识别通道号码。本章的目的是通过高密度脑电图记录和高空间分辨率的源定位来展示人类睡眠脑电图的特征。图2显示了图1的参与者大约3小时进入睡眠的K-复合波,伴随着一个纺锤波,展示了左侧额叶脑区的信号(以顶点Cz作为参考电极)。

图2 左侧额叶脑区显示在红色垂直线上叠加出一个K复合体和一个纺锤波。图3展示了图2中的K-复合波在拓扑波形图中的表现。

图3 在拓扑波形图中,将图2中的K-复合波按其在头部表面上的大致位置排列,从头部顶部向下看,鼻子在上方。这种绘图格式能够检查波形特征和它们的近似几何关系,揭示了偶极子溯源的反演。大的负向偏转位于中线前额区,后方中线具有相反极性的信号,表明源位于下部中央前额区。正如之前观察到的那样,K-复合波在中线前额区的负向电位后伴随一段正向电位,这与后面观察到的深度睡眠中慢波振荡的波形结果十分相似(见图8、9和10)。图4展示了相同的K-复合波的拓扑图,能直观地看到给定时间点上的对头部电位。从头部顶部向下看,鼻子在上方,近似2D球形投影。与图3一样,精确绘制的表面电场分布(使用相对于头部零电位的平均参考)可以清楚的看到正负电场的偶极子反演。在这种情况下,反演表明信号源在中线额叶后部的深层脑区。

图4 在软件中,将图2中的 K-复合波绘制成拓扑图。负波峰在这个片段中以300ms为界任意设定。电极位置以黑点表示,蓝色表示负电荷,红色表示正电荷。图5显示了一个睡眠中的纺锤波在图表视图中的样子。

图5 垂直的棕色线标记的时间点上,在以顶点Cz作为参考电极的左前额叶脑区通道中显示了一个纺锤波。图6显示了纺锤波在拓扑波形图中的样子。仔细观察发现,纺锤波在左侧顶叶到右侧额叶的区域有缓慢的负向偏转,振幅较低,表明纺锤波是在更靠近中线的后部位置产生的。

图6 图5中以拓扑波形图显示的纺锤波。这种时空展示方式有助于展示纺锤波在振荡的同时在皮层表面上移动的空间分布。请注意,在纺锤波上方的右前区域出现了缓慢的负向偏转(在左侧顶区反转)。除非源定位限制在特定频率上,否则低频和纺锤波振荡在源分析中会容易混淆。图7中该纺锤波的两个振荡的拓扑图显示,纺锤波在1秒的持续时间内具有一定的动态性,偶极子有些许移动,强度有所变化,但总体上与拓扑图相似。为了探究这些脑动力学特征,高分辨率的脑电图需要高(毫秒级)的时间分辨率和高(厘米级或更高)的空间分辨率。

图7 以拓扑波形图形式显示图6纺锤波中的两次振荡。图8显示了深度(N3)睡眠中的一系列慢波振荡(SOs)。虽然它通常被描述为“慢波”,有时也被称为“δ波”,但仔细观察发现,每个慢波振荡都是一个独特的瞬时波形,先有较大负波,后面跟随了一个较小正波。如图8中的中央棕色垂直线所示,SOs通常与纺锤波对齐,并且SOs与纺锤波的耦合现象在年轻健康的大脑中可能更强。

图8 深度(N3)睡眠中的一系列慢波振荡。图9的拓扑波形图中提取了一个单独的SOs。仔细观察前额中线区域,额叶前部区域观察到更明显的正向后波。

图9 从该参与者的深睡眠中提取的一次慢波振荡,显示了先有较大负波,后面跟随了一个较小正波。图10显示了该SOs的拓扑图,证实了正向后波(0.500s)的分布比主要的负波峰(0.200s)更前。

图10 深度睡眠中的慢波振荡拓扑图。本节内容监测了睡眠时头部的表面电场。在论文接下来的内容中,将详细介绍使用高分辨率脑电图分析和脑电活动源定位以诊断和研究睡眠阶段和睡眠障碍的好处和方法。 目录1测量睡眠时头部的表面电场2利用准确的头部导电模型定位脑电图的神经源3K-复合波的源定位4纺锤波皮质源的时空分析5慢波振荡的源定位6探索与慢波振荡(SOs)相关的极小源7高分辨率脑电图(EEG)的未来发展方向
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