基于张量分解的阿尔茨海默病判别性睡眠模式
神经元与认知
2020-06-26 v1 信息检索
摘要
睡眠改变在阿尔茨海默病（AD）患者中常有报道，其脑电波研究显示做梦与非做梦阶段减少。尽管睡眠障碍通常被认为是AD的后果，但新生物学证据表明其也可能为AD的危险因素。利用国家睡眠研究资源（NSRR），我们构建了一个由83例病例和331例对照组成、含临床变量与EEG信号的独特队列。对该时序数据集应用有监督张量分解方法以提取判别性睡眠模式。在提取的30个模式中，我们识别出5个显著模式（4个提示AD可能、1个为正常），其可视化模式提供了与反复觉醒、失眠、癫痫发作等睡眠表现的有趣关联。本研究为初步工作但发现有趣，是为将睡眠作为AD危险因素提供可量化证据的第一步。
引用
@article{arxiv.1905.05827,
title = {Discriminative Sleep Patterns of Alzheimer's Disease via Tensor Factorization},
author = {Yejin Kim and Xiaoqian Jiang and Luyao Chen and Xiaojin Li and Licong Cui},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.05827},
year = {2020}
}