Development of a Brain Age Marker through Neurophysiological Recordings and Machine Learning Tools
Creators: name: Γουγούλα, Θεολογία Δημήτρη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Ηλεκτροεγκεφαλογραφία
Εγκεφαλική-Γήρανση
Μηχανική-Μάθηση
EEG
Brain-age-marker
Machine-Learning

description: The development and aging of the human brain are among the most complex and dynamic processes, influencing cognitive, emotional, and social functions across the lifespan. It is important to note that adulthood and old age are marked with rather drastic structural and functional changes. The study of these changes may enable us to understand more at the beginning of cognitive decline and neurodegenerative diseases. Recent breakthroughs in functional neuroimaging, including technologies such as electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI), have significantly expanded our knowledge regarding the maturation and aging of the human brain. These methodologies have allowed researchers to visualize and quantify neural activation, uncovering complex patterns that inform cognition, including memory and decision-making, over the lifespan. Researching brain age correlates has become an interesting topic, as it may help us compare courses of neurogenerative diseases and cognitive impairment. Research has shown that it is possible to identify the beginning consequences of these pathologies using specific EEG waveforms. In analyzing neurophysiological recordings via machine learning techniques, researchers seek to classify not only the presence of neurodegenerative disorders but also their progression so that therapies that effectively prevent time-crucial cognitive decline can be initiated. A key question in the field of neurocognitive aging is when, in the life course, age-related changes in brain function occur. Brain-based age markers are believed to reveal considerable inter-individual differences and will be essential to determine effective prevention strategies for normal aging and selected neurodegenerative diseases. This study explores the feasibility of using neurophysiological recordings (EEG) and machine learning techniques to develop a trustworthy brain age marker. It evaluates this approach on a heterogeneous dataset consisting of 17 subjects, aged 19 to 72, including 15 healthy individuals and two with neurological conditions (stroke and epilepsy). Through these clinical cases it is a unique opportunity to look at the effect of pathological brain changes on age prediction models, thus expanding the knowledge about neurocognitive aging and its clinical implications.
description: H διαδικασία της ανάπτυξης του εγκεφάλου και της γήρανσης είναι περίπλοκη και πολύπλευρη, παίζοντας καθοριστικό ρόλο στη διαμόρφωση των γνωστικών, συναισθηματικών και κοινωνικών ικανοτήτων μας καθ’ όλη τη διάρκεια της ζωής μας. Καθώς ο ανθρωπος περνά από την παιδική ηλικία στην τρίτη ηλικία, υφίσταται σημαντικούς δομικούς και λειτουργικούς μετασχseηματισμούς. Η βαθύτερη κατανόηση αυτών των αλλαγών είναι σημαντική για τον εντοπισμό των πρώιμων σημείων της γνωστικής αλλοίωσης και των νευροεκφυλιστικών ασθενειών. Οι πρόσφατες εξελίξεις στη λειτουργική απεικόνιση, ιδιαίτερα μέσω τεχνικών όπως η Ηλεκτροεγκεφαλογραφία (EEG) και η Λειτουργική Μαγνητική Τομογραφία (fMRI), έχουν προσφέρει χρήσιμες πληροφορίες σχετικά με τις διαδικασίες γήρανσης του εγκεφάλου. Αυτές οι καινοτόμες μεθοδολογίες επιτρέπουν στους ερευνητές να απεικονίσουν και να ποσοτικοποιήσουν τη εγκεφαλική δραστηριότητα, αποκαλύπτοντας πολύπλοκα μοτίβα που αποτελούν τη βάση των γνωστικών λειτουργιών όπως η μνήμη και η λήψη αποφάσεων σε διάφορα στάδια της ζωής. Ένα βασικό ερώτημα στον τομέα της γνωστικής γήρανσης ενέχεται γύρω από το χρονοδιάγραμμα των αλλαγών που εχουν να κανουν με την ηλικία κα τη λειτουργία του εγκεφάλου. Ο εντοπισμός εγκεφαλικών δεικτών που σχετίζονται με την ηλικία θα μπορούσε να δώσει ακομη περισσότερα στοιχεία σχετικα με τις διαφορές στην γήρανση του εγκεφάλου μεταξύ των ατόμων, οι οποίες είναι απαραίτητες για την ανάπτυξη αποτελεσματικών στρατηγικών για τη διατήρηση της γνωστικής λειτουργίας και την διατήρηση της συνολικής υγείας του εγκεφάλου. Η εξερεύνηση των δεικτών ηλικίας του εγκεφάλου έχει γίνει ένας σημαντικός τομέας έρευνας, με σημαντικές επιπτώσεις στην κατανόησή μας για τις νευροεκφυλιστικές ασθένειες και τη γνωστική έκπτωση. Χρησιμοποιώντας τεχνικές Μηχανικής Μάθησης για την ανάλυση νευροφυσιολογικών καταγραφών, οι ερευνητές στοχεύουν όχι μόνο να ανιχνεύσουν την παρουσία μιας ασθένειας αλλά και να παρακολουθήσουν την εξέλιξή της. Αυτό θα μπορούσε τελικά να διευκολύνει πρώιμες παρεμβάσεις που μπορεί να αλλάξουν την πορεία της γνωστικής αλλοίωσης. Αυτή η εργασία επιδιώκει να διερευνήσει τις δυνατότητες των νευροφυσιολογικών καταγραφών (EEG) και των τεχνικών μηχανικής μάθησης για τη δημιουργία μιας αξιόπιστης μετρικής για την ηλικία του εγκεφάλου, χρησιμοποιώντας μια βάση δεδομένων που περιλαμβάνει 17 άτομα ηλικίας 19 έως 72 ετών, εκ των οποίων τα 2 παρουσιάζουν νευρολογικές παθολογίες (εγκεφαλικό και επιληψία). Τα αποτελέσματα αυτής της εργασίας μπορούν να δείξουν σχέσεις μεταξύ της δραστηριότητας των νευρώνων και της υγείας του εγκεφάλου, ενώ παράλληλα εξετάζουν τη διαφοροποίηση των δεικτών ηλικίας του εγκεφάλου σε υγιή και παθολογικά δείγματα.