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你的大腦年齡是多少？EEG演算法掃描問題差距
Heidi Duran
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一種新的機器學習（ML）算法使用人工智能（AI）和 Emotiv EEG 來計算人的大腦年齡。
人的靜息狀態 EEG 的變化可能表明阿爾茨海默病等退行性疾病的早期徵兆。
該研究結果發表在 前沿神經工學，提供了一種腦健康篩查的主動方法。
研究人員開發了一種新方法來計算人的生理年齡和大腦年齡之間的差異。這種機器學習模型使用Emotiv Epoc X耳機測量大腦靜息狀態（清醒但無需執行任務）中的電活動，並將其與健康成年人的統計數據進行比較。
Kounios 等人（2024）用 Epoc X 收集的腦數據以及補充的訓練數據集訓練算法。該研究總共使用了五個綜合數據集。
為什麼大腦年齡很重要？
人腦總是在變化，隨著我們的一生，不斷增加新的連接和修復舊的連接。損傷和疾病可能會延遲或加速大腦的發展階段，從而導致“大腦年齡差距”。這些差距可以作為年齡相關疾病的警示信號。不幸的是，大腦掃描通常成本高昂且耗時，僅在疾病症狀出現後進行。
作者提出，對中年及更年輕人的掃描提高了在最早期階段檢測和治療年齡相關神經病變的可能性。
作者指出：“我們對 EEG 大腦年齡估計的方法有幾個有前景的應用。它可以作為一種相對便宜的篩查工具，識別出腦齡差距表明可能存在潛在年齡相關病變的人，後續可以通過具體診斷測試進行跟進。此外，由於Emotiv Epoc X耳機的相對低成本，EEG 大腦年齡估計可以多次進行以驗證結果並檢測隨時間的變化。”
此腦齡數據集還可能有助於測試潛在的干預措施，以減慢或逆轉神經老化。例如，國家老齡化研究所資助的一項 2020 年研究發現，某些健康的生活方式因素可以降低 60% 的阿爾茨海默風險（Dhana 等，2020）。
無線 EEG 來拯救
Kounios 及其同事讚揚 Epoc X 的價格和可及性。他們表示，這讓人們能夠在家中或工作中估算他們的大腦年齡。這可能導致更多關於年齡相關認知衰退和認知健康生活方式干預的研究。
學習如何計算大腦年齡也有其他可能性。例如，有一群人被稱為“認知超級年齡者”，他們的記憶表現與年輕 20-30 歲的成人相似。當前的研究旨在從這一特殊人群中學習利用這些信息促進健康的大腦老化。
神經科學家和其他研究人員希望更好地了解飲食、環境、生活方式和基因在我們大腦衰老過程中的作用。
作者強調評估其腦年齡篩查模型在長時間內的穩定性的重要性。還需要未來的研究來用更大和更多元化的腦 EEG 數據樣本驗證這些發現。
參考文獻：
Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). 健康生活方式與阿爾茨海默病癡呆風險. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816
Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). 使用低成本 EEG 耳機的大腦年齡估算：效果和大規模篩查及腦優化的意義。前沿神經工學, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732
一種新的機器學習（ML）算法使用人工智能（AI）和 Emotiv EEG 來計算人的大腦年齡。
人的靜息狀態 EEG 的變化可能表明阿爾茨海默病等退行性疾病的早期徵兆。
該研究結果發表在 前沿神經工學，提供了一種腦健康篩查的主動方法。
研究人員開發了一種新方法來計算人的生理年齡和大腦年齡之間的差異。這種機器學習模型使用Emotiv Epoc X耳機測量大腦靜息狀態（清醒但無需執行任務）中的電活動，並將其與健康成年人的統計數據進行比較。
Kounios 等人（2024）用 Epoc X 收集的腦數據以及補充的訓練數據集訓練算法。該研究總共使用了五個綜合數據集。
為什麼大腦年齡很重要？
人腦總是在變化，隨著我們的一生，不斷增加新的連接和修復舊的連接。損傷和疾病可能會延遲或加速大腦的發展階段，從而導致“大腦年齡差距”。這些差距可以作為年齡相關疾病的警示信號。不幸的是，大腦掃描通常成本高昂且耗時，僅在疾病症狀出現後進行。
作者提出，對中年及更年輕人的掃描提高了在最早期階段檢測和治療年齡相關神經病變的可能性。
作者指出：“我們對 EEG 大腦年齡估計的方法有幾個有前景的應用。它可以作為一種相對便宜的篩查工具，識別出腦齡差距表明可能存在潛在年齡相關病變的人，後續可以通過具體診斷測試進行跟進。此外，由於Emotiv Epoc X耳機的相對低成本，EEG 大腦年齡估計可以多次進行以驗證結果並檢測隨時間的變化。”
此腦齡數據集還可能有助於測試潛在的干預措施，以減慢或逆轉神經老化。例如，國家老齡化研究所資助的一項 2020 年研究發現，某些健康的生活方式因素可以降低 60% 的阿爾茨海默風險（Dhana 等，2020）。
無線 EEG 來拯救
Kounios 及其同事讚揚 Epoc X 的價格和可及性。他們表示，這讓人們能夠在家中或工作中估算他們的大腦年齡。這可能導致更多關於年齡相關認知衰退和認知健康生活方式干預的研究。
學習如何計算大腦年齡也有其他可能性。例如，有一群人被稱為“認知超級年齡者”，他們的記憶表現與年輕 20-30 歲的成人相似。當前的研究旨在從這一特殊人群中學習利用這些信息促進健康的大腦老化。
神經科學家和其他研究人員希望更好地了解飲食、環境、生活方式和基因在我們大腦衰老過程中的作用。
作者強調評估其腦年齡篩查模型在長時間內的穩定性的重要性。還需要未來的研究來用更大和更多元化的腦 EEG 數據樣本驗證這些發現。
參考文獻：
Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). 健康生活方式與阿爾茨海默病癡呆風險. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816
Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). 使用低成本 EEG 耳機的大腦年齡估算：效果和大規模篩查及腦優化的意義。前沿神經工學, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732
一種新的機器學習（ML）算法使用人工智能（AI）和 Emotiv EEG 來計算人的大腦年齡。
人的靜息狀態 EEG 的變化可能表明阿爾茨海默病等退行性疾病的早期徵兆。
該研究結果發表在 前沿神經工學，提供了一種腦健康篩查的主動方法。
研究人員開發了一種新方法來計算人的生理年齡和大腦年齡之間的差異。這種機器學習模型使用Emotiv Epoc X耳機測量大腦靜息狀態（清醒但無需執行任務）中的電活動，並將其與健康成年人的統計數據進行比較。
Kounios 等人（2024）用 Epoc X 收集的腦數據以及補充的訓練數據集訓練算法。該研究總共使用了五個綜合數據集。
為什麼大腦年齡很重要？
人腦總是在變化，隨著我們的一生，不斷增加新的連接和修復舊的連接。損傷和疾病可能會延遲或加速大腦的發展階段，從而導致“大腦年齡差距”。這些差距可以作為年齡相關疾病的警示信號。不幸的是，大腦掃描通常成本高昂且耗時，僅在疾病症狀出現後進行。
作者提出，對中年及更年輕人的掃描提高了在最早期階段檢測和治療年齡相關神經病變的可能性。
作者指出：“我們對 EEG 大腦年齡估計的方法有幾個有前景的應用。它可以作為一種相對便宜的篩查工具，識別出腦齡差距表明可能存在潛在年齡相關病變的人，後續可以通過具體診斷測試進行跟進。此外，由於Emotiv Epoc X耳機的相對低成本，EEG 大腦年齡估計可以多次進行以驗證結果並檢測隨時間的變化。”
此腦齡數據集還可能有助於測試潛在的干預措施，以減慢或逆轉神經老化。例如，國家老齡化研究所資助的一項 2020 年研究發現，某些健康的生活方式因素可以降低 60% 的阿爾茨海默風險（Dhana 等，2020）。
無線 EEG 來拯救
Kounios 及其同事讚揚 Epoc X 的價格和可及性。他們表示，這讓人們能夠在家中或工作中估算他們的大腦年齡。這可能導致更多關於年齡相關認知衰退和認知健康生活方式干預的研究。
學習如何計算大腦年齡也有其他可能性。例如，有一群人被稱為“認知超級年齡者”，他們的記憶表現與年輕 20-30 歲的成人相似。當前的研究旨在從這一特殊人群中學習利用這些信息促進健康的大腦老化。
神經科學家和其他研究人員希望更好地了解飲食、環境、生活方式和基因在我們大腦衰老過程中的作用。
作者強調評估其腦年齡篩查模型在長時間內的穩定性的重要性。還需要未來的研究來用更大和更多元化的腦 EEG 數據樣本驗證這些發現。
參考文獻：
Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). 健康生活方式與阿爾茨海默病癡呆風險. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816
Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). 使用低成本 EEG 耳機的大腦年齡估算：效果和大規模篩查及腦優化的意義。前沿神經工學, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732
