你的大腦年齡是多少？EEG演算法掃描問題差距
H.B. Duran
更新於
2024年4月26日
你的大腦年齡是多少？EEG演算法掃描問題差距
H.B. Duran
更新於
2024年4月26日
你的大腦年齡是多少？EEG演算法掃描問題差距
H.B. Duran
更新於
2024年4月26日
一種新型機器學習（ML）演算法利用人工智慧（AI）和 Emotiv EEG 來計算一個人的大腦年齡。
個人靜息態 EEG 的變化可能預示著阿茲海默症等退行性疾病的早期跡象。
發表在《神經人因學前沿》（Frontiers in Neuroergonomics）上的這項研究成果，為大腦健康篩檢提供了一種主動的方法。
研究人員開發了一種新方法來計算一個人的實際年齡與大腦年齡之間的差異。這種機器學習模型使用 Emotiv Epoc X 耳機來測量大腦在靜息狀態下（清醒但不需要執行任務）的電活動，並將其與健康成年人的統計數據進行比較。
Kounios 等人（2024 年）利用從實體和遠端線上參與者收集的 Epoc X 大腦數據以及補充訓練數據集來訓練該演算法。該研究總共使用了五個組合數據集。
為什麼大腦年齡很重要？
人類的大腦一直在發生變化，在我們的一生中不斷添加新的連接並修復舊的連結。受傷和疾病會延遲或加速大腦的發育階段，從而導致「大腦年齡差距」。這些差距可以作為與年齡相關疾病的預警信號。不幸的是，腦部掃描通常費用昂貴且耗時，而且只有在疾病症狀顯現後才會進行。
作者提出，在不惑之年初期或更年輕時對個體進行掃描，可以提高在最早期階段發現和治療與年齡相關的神經系統疾病的可能性。
「我們進行 EEG 大腦年齡評估的方法有幾種很有前景的應用，」作者指出。「它可以用作一種相對便宜的篩檢工具，以識別大腦年齡差距提示可能存在潛在年齡相關病變的個體，並可隨後進行特定的診斷測試。此外，由於 Emotiv Epoc X 耳機的成本相對較低，因此可以重複進行 EEG 大腦年齡評估，以驗證結果並檢測隨時間推移產生的變化。」
此大腦年齡數據集也可用於測試旨在延緩或逆轉神經衰老的潛在干預措施。例如，一項由國家老化研究所資助的 2020 年研究發現，某些健康的生活方式因素可以降低 60% 的阿茲海默症風險（Dhana 等人，2020 年）。
無線 EEG 救援
Kounios 及其同事讚揚了 Epoc X 的實惠與可及性。他們表示，這讓大眾能夠在家中或工作場所評估自己的大腦年齡。這可能會促進更多關於與年齡相關的認知衰退以及針對認知健康的日常生活干預的研究。
學習如何計算大腦年齡也包含其他可能性。例如，有一群年齡在 80 多歲和 90 多歲的人，被稱為「認知超級老人 (cognitive super-agers)」，他們的表現打破了統計數據。認知超級老人的記憶表現與年輕 20-30 歲的成年人相似。目前的研旨在向這群傑出的個體學習，並利用該信息來促進健康的大腦衰老。
神經科學家和其他研究人員希望能夠更好地了解飲食、環境、生活方式和遺傳在我們大腦衰老過程中所扮演的角色。
作者強調了在較長一段時間內評估其大腦年齡篩檢模型穩定性的重要性。未來還需要進行研究，以更大、更多樣化的大腦 EEG 數據樣本來驗證這些發現。
參考文獻：
Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). Healthy lifestyle and the risk of Alzheimer dementia. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816
Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). Brain-age estimation with a low-cost EEG-headset: effectiveness and implications for large-scale screening and brain optimization. Frontiers in Neuroergonomics, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732
一種新型機器學習（ML）演算法利用人工智慧（AI）和 Emotiv EEG 來計算一個人的大腦年齡。
個人靜息態 EEG 的變化可能預示著阿茲海默症等退行性疾病的早期跡象。
發表在《神經人因學前沿》（Frontiers in Neuroergonomics）上的這項研究成果，為大腦健康篩檢提供了一種主動的方法。
研究人員開發了一種新方法來計算一個人的實際年齡與大腦年齡之間的差異。這種機器學習模型使用 Emotiv Epoc X 耳機來測量大腦在靜息狀態下（清醒但不需要執行任務）的電活動，並將其與健康成年人的統計數據進行比較。
Kounios 等人（2024 年）利用從實體和遠端線上參與者收集的 Epoc X 大腦數據以及補充訓練數據集來訓練該演算法。該研究總共使用了五個組合數據集。
為什麼大腦年齡很重要？
人類的大腦一直在發生變化，在我們的一生中不斷添加新的連接並修復舊的連結。受傷和疾病會延遲或加速大腦的發育階段，從而導致「大腦年齡差距」。這些差距可以作為與年齡相關疾病的預警信號。不幸的是，腦部掃描通常費用昂貴且耗時，而且只有在疾病症狀顯現後才會進行。
作者提出，在不惑之年初期或更年輕時對個體進行掃描，可以提高在最早期階段發現和治療與年齡相關的神經系統疾病的可能性。
「我們進行 EEG 大腦年齡評估的方法有幾種很有前景的應用，」作者指出。「它可以用作一種相對便宜的篩檢工具，以識別大腦年齡差距提示可能存在潛在年齡相關病變的個體，並可隨後進行特定的診斷測試。此外，由於 Emotiv Epoc X 耳機的成本相對較低，因此可以重複進行 EEG 大腦年齡評估，以驗證結果並檢測隨時間推移產生的變化。」
此大腦年齡數據集也可用於測試旨在延緩或逆轉神經衰老的潛在干預措施。例如，一項由國家老化研究所資助的 2020 年研究發現，某些健康的生活方式因素可以降低 60% 的阿茲海默症風險（Dhana 等人，2020 年）。
無線 EEG 救援
Kounios 及其同事讚揚了 Epoc X 的實惠與可及性。他們表示，這讓大眾能夠在家中或工作場所評估自己的大腦年齡。這可能會促進更多關於與年齡相關的認知衰退以及針對認知健康的日常生活干預的研究。
學習如何計算大腦年齡也包含其他可能性。例如，有一群年齡在 80 多歲和 90 多歲的人，被稱為「認知超級老人 (cognitive super-agers)」，他們的表現打破了統計數據。認知超級老人的記憶表現與年輕 20-30 歲的成年人相似。目前的研旨在向這群傑出的個體學習，並利用該信息來促進健康的大腦衰老。
神經科學家和其他研究人員希望能夠更好地了解飲食、環境、生活方式和遺傳在我們大腦衰老過程中所扮演的角色。
作者強調了在較長一段時間內評估其大腦年齡篩檢模型穩定性的重要性。未來還需要進行研究，以更大、更多樣化的大腦 EEG 數據樣本來驗證這些發現。
參考文獻：
Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). Healthy lifestyle and the risk of Alzheimer dementia. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816
Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). Brain-age estimation with a low-cost EEG-headset: effectiveness and implications for large-scale screening and brain optimization. Frontiers in Neuroergonomics, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732
一種新型機器學習（ML）演算法利用人工智慧（AI）和 Emotiv EEG 來計算一個人的大腦年齡。
個人靜息態 EEG 的變化可能預示著阿茲海默症等退行性疾病的早期跡象。
發表在《神經人因學前沿》（Frontiers in Neuroergonomics）上的這項研究成果，為大腦健康篩檢提供了一種主動的方法。
研究人員開發了一種新方法來計算一個人的實際年齡與大腦年齡之間的差異。這種機器學習模型使用 Emotiv Epoc X 耳機來測量大腦在靜息狀態下（清醒但不需要執行任務）的電活動，並將其與健康成年人的統計數據進行比較。
Kounios 等人（2024 年）利用從實體和遠端線上參與者收集的 Epoc X 大腦數據以及補充訓練數據集來訓練該演算法。該研究總共使用了五個組合數據集。
為什麼大腦年齡很重要？
人類的大腦一直在發生變化，在我們的一生中不斷添加新的連接並修復舊的連結。受傷和疾病會延遲或加速大腦的發育階段，從而導致「大腦年齡差距」。這些差距可以作為與年齡相關疾病的預警信號。不幸的是，腦部掃描通常費用昂貴且耗時，而且只有在疾病症狀顯現後才會進行。
作者提出，在不惑之年初期或更年輕時對個體進行掃描，可以提高在最早期階段發現和治療與年齡相關的神經系統疾病的可能性。
「我們進行 EEG 大腦年齡評估的方法有幾種很有前景的應用，」作者指出。「它可以用作一種相對便宜的篩檢工具，以識別大腦年齡差距提示可能存在潛在年齡相關病變的個體，並可隨後進行特定的診斷測試。此外，由於 Emotiv Epoc X 耳機的成本相對較低，因此可以重複進行 EEG 大腦年齡評估，以驗證結果並檢測隨時間推移產生的變化。」
此大腦年齡數據集也可用於測試旨在延緩或逆轉神經衰老的潛在干預措施。例如，一項由國家老化研究所資助的 2020 年研究發現，某些健康的生活方式因素可以降低 60% 的阿茲海默症風險（Dhana 等人，2020 年）。
無線 EEG 救援
Kounios 及其同事讚揚了 Epoc X 的實惠與可及性。他們表示，這讓大眾能夠在家中或工作場所評估自己的大腦年齡。這可能會促進更多關於與年齡相關的認知衰退以及針對認知健康的日常生活干預的研究。
學習如何計算大腦年齡也包含其他可能性。例如，有一群年齡在 80 多歲和 90 多歲的人，被稱為「認知超級老人 (cognitive super-agers)」，他們的表現打破了統計數據。認知超級老人的記憶表現與年輕 20-30 歲的成年人相似。目前的研旨在向這群傑出的個體學習，並利用該信息來促進健康的大腦衰老。
神經科學家和其他研究人員希望能夠更好地了解飲食、環境、生活方式和遺傳在我們大腦衰老過程中所扮演的角色。
作者強調了在較長一段時間內評估其大腦年齡篩檢模型穩定性的重要性。未來還需要進行研究，以更大、更多樣化的大腦 EEG 數據樣本來驗證這些發現。
參考文獻：
Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). Healthy lifestyle and the risk of Alzheimer dementia. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816
Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). Brain-age estimation with a low-cost EEG-headset: effectiveness and implications for large-scale screening and brain optimization. Frontiers in Neuroergonomics, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732
