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Accès ouvert déclaré 2026 preprint

Neural Signatures of Conscious Experience During Sleep: A Serial Awakening Study Using High-Density EEG

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Résumé fourni par la source

Abstract Identifying neural signatures of consciousness remains a central challenge in neuroscience. Sleep offers a tractable model for comparing brain activity in the presence or absence of subjective experience while minimizing behavioral responsiveness confounds. Using overnight 256-electrode high-density EEG in 140 participants and a serial-awakening paradigm, we analyzed 699 non-rapid eye movement (NREM) sleep stage 2 and 3 awakenings (351 dreaming experience, 348 no experience). Features from the 60s preceding awakening included regional spectral power, lagged-coherence connectivity, graph-theoretic metrics and gamma-to-alpha power ratios. Dreaming experiences were associated with shifts in posterior spectral balance, particularly reduced alpha and delta power and increased gamma-related measures, together with altered large-scale network organization. In participant-level cross-validated machine-learning analyses, all classifiers performed above chance, with the best ensemble model reaching an ROC-AUC of 0.80 and average precision of 0.80. These findings identify reproducible posterior electrophysiological and network-level signatures of conscious states during NREM sleep.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Neural Signatures of Conscious Experience During Sleep: A Serial Awakening Study Using High-Density EEG
Date Crossref
20/08/2026
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Sleep and Wakefulness ResearchEEG and Brain-Computer InterfacesSleep and Work-Related Fatigue

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