従来の睡眠脳波（EEG）はしばしば事前に定義した周波数帯、閾値、平均に依存しており、一晩を通じた過渡的な振動ダイナミクスを不完全にしか捉えられていない。ここでは、睡眠EEGにおける個別化された神経ダイナミクスをデータ駆動的に特徴づけるためのオープンソースのクロスプラットフォーム（MATLAB、Python、Rust）ソフトウェアパッケージであるDynamic Oscillation（DYNAM-O）Toolboxを提案する。DYNAM-Oはマルチテーパースペクトログラム上の時間-周波数ピークとして過渡的な振動を同定し、新規なマルチレゾリューション手順を用いて、各イベントごとに内在的特徴と睡眠状態依存の外在的特徴を計算する。そして、数万のTFピークの一晩にわたる分布を、振動周波数、徐波パワー、徐波位相にまたがる特徴ヒストグラムとして表現する。この分布表現は、従来の睡眠段階内で平均化することによって見落とされ得る脳状態の連続的な変動を保持する。さらに本ツールボックスは、ガウスおよびスプライン基底に基づく次元削減、可視化、ならびに探索的分析と仮説駆動型分析の両方を支える全ヒストグラム統計検定ツールも提供する。群レベル推論での使用を示すために、Cleveland Family Studyにおいて133名の成人（71名の女性、72名の男性；20-35歳）の一晩のC3チャンネルEEGを解析した。全ヒストグラムおよびパラメータ化されたモード解析により、女性で観察される速い紡錘活動の高い中心周波数という確立した結果が再現され、加えて、女性において徐波紡錘の従来の周波数帯域外に位置する、より大きな低アルファの過渡的振動活動が明らかになった。TFピーク抽出から統計的推論までの解析サイクルを完結させることで、DYNAM-Oは、個別化された睡眠生理を研究し、微妙で再現可能な電気生理学的パターンを同定するための、利用可能で解釈可能な枠組みを提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.26.747401