低频脑电成分在睡眠时相转换中的作用

方光战，游自立，夏 阳，赖永秀，尧德中

(电子科技大学神经信息教育部重点实验室 成都 610054)

自组织临界(self-organized criticality，SOC)指远离平衡态的系统在没有受到任何外界作用的干预下，能自组织地演化到一个复杂的、Power-law相关的临界态的过程[1-2]。微小的局部扰动可以通过“多米诺效应”使处于临界态的系统产生雪崩。沙堆和米粒模型都能较好地描述SOC系统在时间上的Power-law相关和空间上的分形特征。而最小平衡态和空间标度性会导致时域波动的Power-law相关，即在临界点上，空间长程相关会产生时间长程相关[1-2]，因此SOC具有利用简单的Power-law相关描述复杂系统的能力[3]。神经网络具有SOC系统的基本特征，如大量的沙粒(神经元)、沙粒间的非线性交互作用(神经元间的突触联系)、外部输入的扰动(如外界刺激)、某些内部参数的随机波动(如细胞膜电位的随机波动)及在空间模式内保存信息的能力(神经网络)等[4]。正因如此，近年来SOC理论已开始应用于包括脑电(electroencephalogram，EEG)分析和睡眠机制研究等神经科学领域[3,5]。

睡眠是多细胞动物普遍存在的现象，亦是生命最为重要的过程之一[6]。睡眠有3个功能：1) 完成与学习记忆相关的皮层重组织和信息处理，实现记忆巩固；2) 有助于身体和大脑的细胞修复；3) 维持免疫系统的功能完整性[6-7]。睡眠同临界系统一样，表现出不变的或有限的标度行为；其动力学特征具有时相变换及时相时长两个特征，而这些特征源自下丘脑和脑干等多个脑区神经元群的交互作用[5]，导致不同时相下EEG振荡模式不同。……