論文の概要: Universal Sleep Decoder: Aligning awake and sleep neural representation across subjects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16457v2
• Date: Sun, 11 Feb 2024 17:49:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 22:18:08.171077
• Title: Universal Sleep Decoder: Aligning awake and sleep neural representation across subjects
• Title（参考訳）: universal sleep decoder: 被験者間の覚醒と睡眠の神経表現の調整
• Authors: Zhongtao Chen, Hui Zheng, Haiteng Wang, Jianyang Zhou, Lin Zheng, Yunzhe Liu
• Abstract要約: 睡眠中の脳活動から記憶内容をデコードすることは、神経科学の長年の目標である。 我々は,新しい認知神経科学実験を設計し,脳波(EEG)データセットを総合的に収集した。 被験者間での覚醒と睡眠の神経表現を協調させるユニバーサルスリープデコーダ(USD)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.879504043177957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decoding memory content from brain activity during sleep has long been a goal in neuroscience. While spontaneous reactivation of memories during sleep in rodents is known to support memory consolidation and offline learning, capturing memory replay in humans is challenging due to the absence of well-annotated sleep datasets and the substantial differences in neural patterns between wakefulness and sleep. To address these challenges, we designed a novel cognitive neuroscience experiment and collected a comprehensive, well-annotated electroencephalography (EEG) dataset from 134 subjects during both wakefulness and sleep. Leveraging this benchmark dataset, we developed the Universal Sleep Decoder (USD) to align neural representations between wakefulness and sleep across subjects and a real-time staging model comparable to offline staging algorithms. Our model achieves up to 23.00% and 21.15% offline, as well as 22.6% and 20.4% real-time top-1 zero-shot real-time decoding accuracy on unseen subjects for N2/3 stage and REM stage, which is much higher than the decoding performances using individual sleep data. Furthermore, fine-tuning USD on test subjects enhances decoding accuracy to 29.20% and 30.47% offline, as well as 27.9% and 29.4% real-time top-1 accuracy, a substantial improvement over the baseline chance of 6.7%. Model comparison and ablation analyses reveal that our design choices, including the use of (i) an additional contrastive objective to integrate awake and sleep neural signals and (ii) a shared encoder to enhance the alignment of awake and sleep neural signals, significantly contribute to these performances. Collectively, our findings and methodologies represent a significant advancement in the field of sleep decoding.
• Abstract（参考訳）: 睡眠中の脳活動から記憶内容を復号することは、長い間神経科学の目標だった。 げっ歯類における睡眠中の記憶の自発的再活性化は、記憶の強化とオフライン学習を支援することが知られているが、人間の記憶再生は、注意深い睡眠データセットの欠如と、覚醒と睡眠の間の神経パターンの実質的な違いのために困難である。 これらの課題に対処するため、我々は新しい認知神経科学実験を設計し、覚醒と睡眠の間に134人の被験者から包括的、注意深い脳波(EEG)データセットを収集した。 このベンチマークデータセットを活用することで、被験者間での覚醒と睡眠の神経表現と、オフラインステージングアルゴリズムに匹敵するリアルタイムステージングモデルとを整合させるUniversal Sleep Decoder(USD)を開発した。 このモデルは最大23.00%と21.15%のオフラインと22.6%と20.4%のリアルタイムtop-1ゼロショットデコード精度を実現し、n2/3ステージとremステージでは、個々の睡眠データを用いたデコード性能よりもはるかに高い。 さらに、テスト対象者のusdはデコード精度を29.20%と30.47%に向上させ、27.9%と29.4%のリアルタイムtop-1精度を向上させた。 モデル比較とアブレーション分析により、我々の設計選択が明らかになる。 (i)覚醒と睡眠の神経信号を統合するための追加の対照目的 (ii)覚醒・睡眠神経信号のアライメントを強化する共有エンコーダは、これらの性能に大きく寄与する。 総じて、我々の発見と方法論は睡眠デコードの分野で重要な進歩を示している。

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