正确认识深睡眠/慢波睡眠

文摘   2024-07-11 07:41   广东  

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大脑里含有数以亿计的脑细胞,又称神经元

神经元之间通过神经递质传递信息,当这些信号的能量积累量超过一定的阈值时,就会产生脑电波
Hans Berger(1873–1941)是脑电波的发现者,最早记录人体大脑活动和睡眠时的脑电波变化,在研究中检查了不同年龄、性别患者的脑电图记录。
大脑的不同状态会表征出不同模式的脑电波, 进而仪器上显示出不同的脑电图
Hans Berger记录的不同人的脑电图
大脑皮层脑电波活动主要由特定的频率来表征。
根据脑电波频率划分,常见的脑电波有δ波(0.5-4 Hz) 、θ波(4-8 Hz) 、α波(8-12 Hz) 、β波(12-30 Hz) 等。
当人集中注意力于某一件事时,会出现一种频率较 β波更高的γ 波,其频率通常为30-45 Hz。
在睡觉时还会出现其他一些脑电波: K-复合波睡眠纺锤波等。
人在睡眠过程中,大脑中的脑电波信号会随着睡眠状态进行转换。
尽管脑电波信号复杂多变,但睡眠期间脑电波信号在不同睡眠阶段会呈现不同特征波形。
睡眠不同时期大脑独特的脑电波活动,为睡眠分期提供了物理依据。人们依据睡眠时期的脑电波信号,可以判断出处于哪种睡眠状态。
根据美国睡眠医学学会的标准,睡眠可以分为非快速眼动睡眠(Non-Rapid Eye Movement,简称NREM)和快速眼动睡眠(Rapid Eye Movement,简称REM)两大过程。
其中,非快速眼动睡眠又可以分为三个阶段,N1、N2和N3,N1和N2对应浅睡眠,N3对应深睡眠
睡眠分期示意图

当人处于相对清醒状态时,大脑表现最为活跃。脑电波以高频率的 α 波和 β 波为主,其中α 波占 50%以上。

N1 是从觉醒到睡眠的过渡阶段,持续时间较短,这时大脑以低频微弱的θ 波为主,α 波逐渐减少。

N2 时已进入睡眠状态,占整个睡眠时期的 50%左右。此时期脑电波种类较多,有睡眠纺锤波和 K复合波,也混有 θ 波和 δ 波。

N2期的人很容易被惊醒,在这个睡眠阶段被叫醒的人,有时甚至认为自己没有入睡。

N3是睡眠中最深的睡眠状态,很难被唤醒。此时脑电波频率降到最低,以δ 波为主。血压、呼吸、心跳频率等指标也降到一天中的最低点,且无眼球活动。

N3期的睡眠被称为深睡眠,也叫慢波睡眠

REM期特点是眼球快速转动,并且呼吸加快。在此时期还会出现与 N1相似的混合频率脑电波。

研究发现,REM期跟做梦之间存在密切的联系。经常听到有人说自己没有睡好觉,整夜都在做梦。事实可能是, 这些人恰好是在快速眼动睡眠期间醒来的,因此形成了一直在做梦的错觉。(正确认识睡眠过程:快速眼动睡眠在睡眠周期中的重要作用

一般情况下,健康成年人经过大约10~30分钟的睡眠潜伏期就开始入睡。

首先是进入非快速眼动睡眠(NREM),睡眠由浅入深,然后由深变浅,再进入快速眼动睡眠(REM),完成一个睡眠周期。

REM睡眠结束后,睡眠转入第二个NREM/REM睡眠周期。正常情况下,成人一晚上可能有4~5个周期,每个周期约为90~100分钟。

不过需要注意的是,睡眠周期并不一定总是完整的。比如,人的睡眠可能会从快速眼动睡眠阶段到N2阶段、N3阶段再到N2阶段、快速眼动睡眠阶段,等等。

研究发现,很多激素的分泌与睡眠有密切的关系。比如,生长素在入睡后第一个慢波睡眠期大量分泌,2小时达到高峰,之后逐渐下降。
其实,不只是慢波睡眠对人的健康有重要影响,睡眠分期的其他阶段也是不可缺失的。
一个晚上深度睡眠和快速眼动睡眠时长都满足了,睡眠的正常功能才能有效完成。如果无法快速进入睡眠、容易惊醒,或者睡眠周期不完整,都会导致睡眠质量较低。
基于脑电波的科学原理,可以设计基于脑电波监测的智能助睡眠辅助系统,对人们在睡眠时的脑电波信号进行实时监测分析,并辅助调节促进人们的睡眠。
目前国内投入使用的系统更多是以监测功能为主,具备促眠调节作用的脑电设备尚处于研发和试验阶段。
展望未来,随着技术的不断发展,料想在不远的将来会有更加成熟的产品进入人们的生活。
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引用文献

[1]朱佳俊,林挺宇,张恒运,等.脑电波分析及处理综述[J].智能计算机与应用,2021,11(02):123-128.

[2]郭振东,张雨欣,常新悦.基于脑电波信号的智能助眠仪设计与实现[J].电子技术,2024,53(03):224-225.

[3]张金健,孙锡仕,成俊芬.家用睡眠监测技术的研究进展[J].广东医科大学学报,2023,41(03):344-348.

[4]张金渊. 脑电波对于伤害性刺激的反应:α波与β波敏感性的比较[D].山西医科大学,2024.DOI:10.27288/d.cnki.gsxyu.2023.000176.

[5]田伟杰. 不同强度经颅直流电刺激改善失眠大学生睡眠、脑电活动及平衡效果探究[D].沈阳体育学院,2023.DOI:10.27329/d.cnki.gstyc.2023.000033.

[6]石正旭. 基于脑电的助眠监测系统研究[D].天津职业技术师范大学,2022.DOI:10.27711/d.cnki.gtjgc.2022.000035.

[7]姚人天. 基于脑电波的睡眠状态评估技术研究[D].重庆大学,2022.DOI:10.27670/d.cnki.gcqdu.2021.000647.

[8]崔盼盼. 基于深度学习脑电信号的睡眠分期[D].燕山大学,2022.DOI:10.27440/d.cnki.gysdu.2021.001257.

[9]李颖洁. 脑电波的前世今生[J]. 自然杂志, 2019, 41(4): 299-305.

[10]İnce, R., Adanır, S.S. & Sevmez, F. The inventor of electroencephalography (EEG): Hans Berger (1873–1941). Childs Nerv Syst 37, 2723–2724 (2021). https://doi.org/10.1007/s00381-020-04564-z


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