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睡眠持续时间和时机以及相应的脑电图活动反映了大脑的变化，这些变化支持认知和行为成熟，并可能为跟踪典型和非典型神经发育提供实际标记。为了建立和评估一个基于睡眠的大脑成熟度定量指标，我们使用了整夜的多聚会学数据，最初来自两个大型国家睡眠研究资源样本，跨越了儿童和青春期（总n = 4,013，年龄为2.5至17.5岁） （NCH）睡眠数据库，一个儿科睡眠诊所队列。在没有神经发育障碍的儿童（NDD）中，源自脑电图（EEG）的睡眠指标（EEG）在整个数据集中始终显示出与年龄相关的强大变化。在非比型眼运动（NREM）睡眠期间，纺锤体和缓慢的振荡进一步表现出特征性的发育模式，其发生率，时间耦合和形态。基于NCH中的这些指标，我们构建了一个模型来预测个人的年代年龄。模型以高精度执行（在持有的NCH样品中r = 0.93，在第二个独立复制样本中r = 0.85 - 小儿腺苷酸切除术试验（PATS））。总体而言，我们的结果表明睡眠体系结构为表征大脑成熟的敏感窗口提供了敏感的窗口，这表明了可扩展的，客观的基于睡眠的生物标志物来测量神经发育。基于EEG的年龄预测反映了临床上有意义的神经发育差异；例如，NDD儿童在预测的年龄中显示出更大的变异性，与年龄相匹配的非NDD儿童相比，患有唐氏综合症或智障儿童的大脑年龄预测（分别比其年代年龄少2.1和0.8岁）明显年轻。
用睡眠宏映射神经发育
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