新的人工智能技术使用低成本脑电图设备估算大脑年龄

随着人们年龄的增长，他们的大脑也会衰老。 但如果大脑过早衰老，就有可能患上与年龄相关的疾病，例如轻度认知障碍、痴呆或帕金森病。 如果“大脑年龄”可以很容易地计算出来，那么就可以在严重的健康问题发生之前解决大脑过早老化的问题。

德雷塞尔大学创造力研究实验室的研究人员开发了一种人工智能技术，可以根据脑电图（EEG）大脑扫描有效地估计个人的大脑年龄。 该技术可以帮助人们更容易地进行退行性脑部疾病的早期、定期筛查。 工作是 发表 在日记中 神经人体工程学前沿。

由德雷克塞尔艺术与科学学院教授兼创造力研究实验室主任 John Kounios 博士领导的研究小组使用一种称为机器学习的人工智能来估计一个人的大脑年龄，就像人们猜测另一个人的方式一样一个人的年龄取决于他们的外貌。

“当你第一次见到某人时，你可能会尝试估计他或她的年龄：他们的头发是白的吗？他们有皱纹吗？” 库尼奥斯说。 “当你了解他们的真实年龄时，你可能会惊讶于他们看起来有多年轻或老，并判断他们的衰老速度比预期更快或更慢。”

目前，机器学习算法可以从健康人大脑的 MRI 图像中学习哪些特征可以预测个人大脑的年龄。 通过将许多健康大脑的 MRI 图像以及每个大脑的实际年龄输入机器学习算法，该算法可以学习如何根据个人的 MRI 来估计他或她的大脑年龄。 利用这个框架，Kounios 和他的同事开发了使用脑电图代替 MRI 的方法。

库尼奥斯表示，这可以被视为衡量大脑总体健康状况的指标。 如果一个大脑看起来比其他同龄健康人的大脑年轻，那么就没有理由担心。 但如果一个大脑看起来比同龄健康同龄人的大脑更老，则可能存在大脑过早老化——“大脑年龄差距”。 库尼奥斯解释说，这种大脑年龄差距可能是由疾病史、毒素、营养不良和/或受伤引起的，并且可能使人容易患上与年龄相关的神经系统疾病。

尽管大脑年龄估计是一个重要的健康指标，但它们尚未广泛应用于医疗保健领域。

库尼奥斯说：“脑部核磁共振成像很昂贵，而且到目前为止，脑年龄估计仅在神经科学研究实验室进行。” “但是我和我的同事开发了一种机器学习技术，可以使用低成本的脑电图系统来估计一个人的大脑年龄。”

脑电图（EEG）是对人脑电波的记录。 与 MRI 相比，这是一种更便宜、侵入性更小的手术，患者只需佩戴耳机几分钟即可。 因此，库尼奥斯表示，使用脑电图扫描而不是核磁共振成像来估计大脑年龄的机器学习程序可能是一种更容易使用的大脑健康筛查工具。

库尼奥斯说：“它可以作为一种相对便宜的方法来筛查大量人群的年龄相关脆弱性。而且由于成本低廉，可以定期对一个人进行筛查，以检查随着时间的推移是否发生变化。” “这可以帮助测试药物和其他干预措施的有效性。健康人可以使用这种技术来测试生活方式改变的影响，作为优化大脑性能整体策略的一部分。”

德雷克塞尔大学已将这种大脑年龄估计技术授权给加拿大医疗保健公司 DiagnaMed Holdings，以纳入新的数字健康平台。

除了 Kounios 之外，德雷克塞尔大学的 Fengqing Zhu 博士和 Yongtaek Oh 博士以及斯托克顿大学的 Jessica Fleck 博士也对这项研究做出了贡献。