Towards automated EEG-Based Alzheimer's disease diagnosis using relevance vector machines
Notice bibliographique
Résumé
Existing electroencephalography (EEG) based Alzheimer's disease (AD) diagnostic systems typically rely on experts to visually inspect and segment the collected signals into artefact-free epochs and on support vector machine (SVM) based classifiers. The manual selection process, however, introduces biases and errors into the diagnostic procedure, renders it “semi-automated,” and makes the procedure costly and labour-intensive. In this paper, we overcome these limitations by proposing the use of an automated artefact removal (AAR) algorithm to remove artefacts from the EEG signal without the need for human intervention. We investigate the effects of the so-called wavelet-enhanced independent component analysis (wICA) AAR on three classes of EEG features, namely spectral power, coherence, and amplitude modulation, and ultimately, on diagnostic accuracy, specificity and sensitivity. Furthermore, we propose to replace the binary SVM classifier with a soft-decision relevance vector machine (RVM) classifier. Experimental results show the proposed RVM-based system outperforming the SVM trained on features extracted from both manually-selected and wICA-processed epochs. Moreover, the class membership information output by the RVM is shown to provide clinicians with a richer pool of information to assist with AD assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».