【中国声音】张建国教授团队在国际上首次构建了基于脑深部信号的通用睡眠解码器

主要观点总结

本文报道了首都医科大学附属北京天坛医院神经外科学中心张建国教授团队在《Npj Digital Medicine》期刊上发表的一篇关于睡眠解码的研究论文。该研究利用国际最大样本量的睡眠颅内电生理数据库，实现了基于脑深部核团信号的跨患者、跨病种、跨脑区的可泛化睡眠分期自动解码，为新型闭环脑深部电刺激提供了数据和算法支撑。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景及重要性

该研究关注睡眠障碍问题，尤其是脑深部电刺激在治疗运动障碍疾病中的作用。张建国教授团队构建的国际最大样本量的睡眠颅内电生理数据库为解决自动解码睡眠-觉醒周期问题提供了重要资源。

关键观点2: 研究方法和结果

团队尝试构建了多种机器学习及深度学习模型，并选取最优的可泛化模型作为最终睡眠解码模型。结果显示最优模型在跨患者、跨病种、跨脑区的交叉验证中，可以成功辨认清醒、快动眼睡眠及非快眼动睡眠期，准确率超过85%。在外部验证集中，该模型仍然保持超过80%的准确率。

关键观点3: 研究的主要成果和意义

该研究为通过高时空精度电刺激干预睡眠周期、改善睡眠障碍的临床脑机接口系统提供了数据和算法支撑。此外，该研究受中国国家自然科学基金和北京市医院管理中心临床医学发展专项等项目支持，成果已经完成了软著及专利布局，并正在进行临床转化。

关键观点4: 研究团队和通讯作者简介

张建国教授是首都医科大学附属北京天坛医院神经外科学中心的专家，专注脑功能性疾病研究30余年。他率先应用脑起搏器治疗帕金森病，并在神经调控领域做出杰出贡献。通讯作者还包括尹子霄博士和其他团队成员。