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01.08.2014 | Ausgabe 1/2014

Journal of Computational Neuroscience 1/2014

A probabilistic framework for a physiological representation of dynamically evolving sleep state

Zeitschrift:
Journal of Computational Neuroscience > Ausgabe 1/2014
Autoren:
Vera M. Dadok, Heidi E. Kirsch, Jamie W. Sleigh, Beth A. Lopour, Andrew J. Szeri
Wichtige Hinweise
Action Editor: Abraham Zvi Snyder

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s10827-013-0489-x) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

This work presents a probabilistic method for mapping human sleep electroencephalogram (EEG) signals onto a state space based on a biologically plausible mathematical model of the cortex. From a noninvasive EEG signal, this method produces physiologically meaningful pathways of the cortical state over a night of sleep. We propose ways in which these pathways offer insights into sleep-related conditions, functions, and complex pathologies. To address explicitly the noisiness of the EEG signal and the stochastic nature of the mathematical model, we use a probabilistic Bayesian framework to map each EEG epoch to a distribution of likelihoods over all model sleep states. We show that the mapping produced from human data robustly separates rapid eye movement sleep (REM) from slow wave sleep (SWS). A Hidden Markov Model (HMM) is incorporated to improve the path results using the prior knowledge that cortical physiology has temporal continuity.

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