你的大脑年龄是多少？EEG算法扫描问题漏洞
H.B. Duran
更新于
2024年4月26日
你的大脑年龄是多少？EEG算法扫描问题漏洞
H.B. Duran
更新于
2024年4月26日
你的大脑年龄是多少？EEG算法扫描问题漏洞
H.B. Duran
更新于
2024年4月26日
一种新的机器学习（ML）算法利用人工智能（AI）和 Emotiv 脑电图（EEG）来计算一个人的大脑年龄。
一个人静息状态脑电图（EEG）的变化可能预示着阿尔茨海默病等退行性疾病的早期迹象。
发表在 Frontiers in Neuroergonomics 上的这项研究结果为大脑健康检查提供了一种积极主动的方法。
研究人员开发了一种新方法来计算一个人的实际年龄与大脑年龄之间的差异。该机器学习模型使用 Emotiv Epoc X 耳机来测量大脑静息状态（清醒但没有执行任务）期间的电活动，并将其与健康成人的统计数据进行比较。
Kounios 等人 (2024) 使用从一组面对面和远程在线参与者那里收集的 Epoc X 大脑数据以及辅助训练数据集对该算法进行了训练。该研究总共使用了五个组合数据集。
为什么大脑年龄很重要？
人类的大脑一直在变化，在我们的整个生命中不断建立新的连接并修复旧的连接。伤害和疾病可能会延迟或加速大脑的发育阶段，从而导致“大脑年龄差距”。这些差距可以作为与年龄相关的疾病的警告信号。不幸的是，大脑扫描往往既昂贵又耗时，而且只有在疾病症状显现时才会进行。
作者提出，在人步入中年早期或更年轻时进行扫描，可以提高在最早阶段检测和治疗与年龄相关的神经系统疾病的可能性。
“我们进行脑电图（EEG）大脑年龄估算的方法有几个极具前景的应用，”作者指出。“它可以作为一种相对廉价的筛查工具，用于识别其脑部年龄差距表明可能存在潜在年龄相关病变的人群，并可通过特定的诊断测试进行后续随访。此外，由于 Emotiv Epoc X 耳机的成本相对较低，脑电图大脑年龄估算可以重复进行，以便验证结果并检测随时间推移而发生的变化。”
此大脑年龄数据集对于测试旨在减缓或逆转神经衰老的潜在干预措施也可能非常有用。例如，一项由美国国家老龄化研究所（National Institute on Aging）资助的新加坡 2020 年研究发现，某些健康的生活方式因素可以将阿尔茨海默病的风险降低 60% (Dhana et al., 2020)。
无线脑电图（EEG）带来拯救
Kounios 及其同事对 Epoc X 的价格实惠和易于获取表示了赞赏。他们表示，它允许人们在家中或工作中估算自己的大脑年龄。这可能会促进更多关于与年龄相关的认知衰退以及针对认知健康的生活方式干预措施的研究。
学习如何计算大脑年龄也同样蕴含着其他可能性。例如，有一群年龄在 80 多岁和 90 多岁的人被称为“认知超级老人”，他们打破了统计学规律。认知超级老人的记忆表现与年轻 20-30 岁的成年人相似。目前的研究旨在向这群杰出的人群学习，并利用这些信息来促进健康的大脑衰老。
神经科学家和其他研究人员希望更好地了解饮食、环境、生活方式和遗传在我们的脑部老化过程中所起的作用。
作者强调了长期评估其大脑年龄筛查模型稳定性的重要性。未来的研究也需要通过更大、更多样化的脑电图（EEG）数据样本来验证这些发现。
参考文献：
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
一种新的机器学习（ML）算法利用人工智能（AI）和 Emotiv 脑电图（EEG）来计算一个人的大脑年龄。
一个人静息状态脑电图（EEG）的变化可能预示着阿尔茨海默病等退行性疾病的早期迹象。
发表在 Frontiers in Neuroergonomics 上的这项研究结果为大脑健康检查提供了一种积极主动的方法。
研究人员开发了一种新方法来计算一个人的实际年龄与大脑年龄之间的差异。该机器学习模型使用 Emotiv Epoc X 耳机来测量大脑静息状态（清醒但没有执行任务）期间的电活动，并将其与健康成人的统计数据进行比较。
Kounios 等人 (2024) 使用从一组面对面和远程在线参与者那里收集的 Epoc X 大脑数据以及辅助训练数据集对该算法进行了训练。该研究总共使用了五个组合数据集。
为什么大脑年龄很重要？
人类的大脑一直在变化，在我们的整个生命中不断建立新的连接并修复旧的连接。伤害和疾病可能会延迟或加速大脑的发育阶段，从而导致“大脑年龄差距”。这些差距可以作为与年龄相关的疾病的警告信号。不幸的是，大脑扫描往往既昂贵又耗时，而且只有在疾病症状显现时才会进行。
作者提出，在人步入中年早期或更年轻时进行扫描，可以提高在最早阶段检测和治疗与年龄相关的神经系统疾病的可能性。
“我们进行脑电图（EEG）大脑年龄估算的方法有几个极具前景的应用，”作者指出。“它可以作为一种相对廉价的筛查工具，用于识别其脑部年龄差距表明可能存在潜在年龄相关病变的人群，并可通过特定的诊断测试进行后续随访。此外，由于 Emotiv Epoc X 耳机的成本相对较低，脑电图大脑年龄估算可以重复进行，以便验证结果并检测随时间推移而发生的变化。”
此大脑年龄数据集对于测试旨在减缓或逆转神经衰老的潜在干预措施也可能非常有用。例如，一项由美国国家老龄化研究所（National Institute on Aging）资助的新加坡 2020 年研究发现，某些健康的生活方式因素可以将阿尔茨海默病的风险降低 60% (Dhana et al., 2020)。
无线脑电图（EEG）带来拯救
Kounios 及其同事对 Epoc X 的价格实惠和易于获取表示了赞赏。他们表示，它允许人们在家中或工作中估算自己的大脑年龄。这可能会促进更多关于与年龄相关的认知衰退以及针对认知健康的生活方式干预措施的研究。
学习如何计算大脑年龄也同样蕴含着其他可能性。例如，有一群年龄在 80 多岁和 90 多岁的人被称为“认知超级老人”，他们打破了统计学规律。认知超级老人的记忆表现与年轻 20-30 岁的成年人相似。目前的研究旨在向这群杰出的人群学习，并利用这些信息来促进健康的大脑衰老。
神经科学家和其他研究人员希望更好地了解饮食、环境、生活方式和遗传在我们的脑部老化过程中所起的作用。
作者强调了长期评估其大脑年龄筛查模型稳定性的重要性。未来的研究也需要通过更大、更多样化的脑电图（EEG）数据样本来验证这些发现。
参考文献：
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
一种新的机器学习（ML）算法利用人工智能（AI）和 Emotiv 脑电图（EEG）来计算一个人的大脑年龄。
一个人静息状态脑电图（EEG）的变化可能预示着阿尔茨海默病等退行性疾病的早期迹象。
发表在 Frontiers in Neuroergonomics 上的这项研究结果为大脑健康检查提供了一种积极主动的方法。
研究人员开发了一种新方法来计算一个人的实际年龄与大脑年龄之间的差异。该机器学习模型使用 Emotiv Epoc X 耳机来测量大脑静息状态（清醒但没有执行任务）期间的电活动，并将其与健康成人的统计数据进行比较。
Kounios 等人 (2024) 使用从一组面对面和远程在线参与者那里收集的 Epoc X 大脑数据以及辅助训练数据集对该算法进行了训练。该研究总共使用了五个组合数据集。
为什么大脑年龄很重要？
人类的大脑一直在变化，在我们的整个生命中不断建立新的连接并修复旧的连接。伤害和疾病可能会延迟或加速大脑的发育阶段，从而导致“大脑年龄差距”。这些差距可以作为与年龄相关的疾病的警告信号。不幸的是，大脑扫描往往既昂贵又耗时，而且只有在疾病症状显现时才会进行。
作者提出，在人步入中年早期或更年轻时进行扫描，可以提高在最早阶段检测和治疗与年龄相关的神经系统疾病的可能性。
“我们进行脑电图（EEG）大脑年龄估算的方法有几个极具前景的应用，”作者指出。“它可以作为一种相对廉价的筛查工具，用于识别其脑部年龄差距表明可能存在潜在年龄相关病变的人群，并可通过特定的诊断测试进行后续随访。此外，由于 Emotiv Epoc X 耳机的成本相对较低，脑电图大脑年龄估算可以重复进行，以便验证结果并检测随时间推移而发生的变化。”
此大脑年龄数据集对于测试旨在减缓或逆转神经衰老的潜在干预措施也可能非常有用。例如，一项由美国国家老龄化研究所（National Institute on Aging）资助的新加坡 2020 年研究发现，某些健康的生活方式因素可以将阿尔茨海默病的风险降低 60% (Dhana et al., 2020)。
无线脑电图（EEG）带来拯救
Kounios 及其同事对 Epoc X 的价格实惠和易于获取表示了赞赏。他们表示，它允许人们在家中或工作中估算自己的大脑年龄。这可能会促进更多关于与年龄相关的认知衰退以及针对认知健康的生活方式干预措施的研究。
学习如何计算大脑年龄也同样蕴含着其他可能性。例如，有一群年龄在 80 多岁和 90 多岁的人被称为“认知超级老人”，他们打破了统计学规律。认知超级老人的记忆表现与年轻 20-30 岁的成年人相似。目前的研究旨在向这群杰出的人群学习，并利用这些信息来促进健康的大脑衰老。
神经科学家和其他研究人员希望更好地了解饮食、环境、生活方式和遗传在我们的脑部老化过程中所起的作用。
作者强调了长期评估其大脑年龄筛查模型稳定性的重要性。未来的研究也需要通过更大、更多样化的脑电图（EEG）数据样本来验证这些发现。
参考文献：
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
