EEG spectro-temporal modulation energy: A new feature for automated diagnosis of Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
There is recent indication that Alzheimer's disease (AD) can be characterized by atypical modulation of electrophysiological brain activity caused by fibrillar amyloid deposition in specific regions of the brain, such as those related to cognition and memory. In this paper, we propose to objectively characterize EEG sub-band modulation in an attempt to develop an automated noninvasive AD diagnostics tool. First, multi-channel full-band EEG signals are decomposed into five well-known frequency sub-bands: delta, theta, alpha, beta, and gamma. The temporal amplitude envelope of each sub-band is then computed via a Hilbert transformation. The proposed 'spectro-temporal modulation energy' feature measures the rate with which each sub-band is modulated. Modulation energy features are computed for 19 referential EEG signals and seven bipolar signals. Salient features are then selected and used to train four different classifiers, namely, support vector machines, logistic regression, classification and regression trees, and neural networks. Experiments with a database of 34 participants, 22 of which have been clinically diagnosed with probable-AD, show a neural network classifier achieving over 91% accuracy, thus significantly outperforming a classifier trained with conventional spectral-based features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».