Data mining EEG signals in depression for their diagnostic value
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quantitative electroencephalogram (EEG) is one neuroimaging technique that has been shown to differentiate patients with major depressive disorder (MDD) and non-depressed healthy volunteers (HV) at the group-level, but its diagnostic potential for detecting differences at the individual level has yet to be realized. Quantitative EEGs produce complex data sets derived from digitally analyzed electrical activity at different frequency bands, at multiple electrode locations, and under different vigilance (eyes open vs. closed) states, resulting in potential feature patterns which may be diagnostically useful, but detectable only with advanced mathematical models. METHODS: This paper uses a data mining methodology for classifying EEGs of 53 MDD patients and 43 HVs. This included: (a) pre-processing the data, including cleaning and normalization, applying Linear Discriminant Analysis (LDA) to map the features into a new feature space; and applying Genetic Algorithm (GA) to identify the most significant features; (b) building predictive models using the Decision Tree (DT) algorithm to discover rules and hidden patterns based on the reduced and mapped features; and (c) evaluating the models based on the accuracy and false positive values on the EEG data of MDD and HV participants. Two categories of experiments were performed. The first experiment analyzed each frequency band individually, while the second experiment analyzed the bands together. RESULTS: Application of LDA and GA markedly reduced the total number of utilized features by ≥ 50 % and, with all frequency bands analyzed together, the model showed average classification accuracy (MDD vs. HV) of 80 %. The best results from model testing with additional test EEG recordings from 9 MDD patients and 35 HV individuals demonstrated an accuracy of 80 % and showed an average sensitivity of 70 %, a specificity of 76 %, and a positive (PPV) and negative predictive value (NPV) of 74 and 75 %, respectively. CONCLUSIONS: These initial findings suggest that the proposed automated EEG analytical approach could be a useful adjunctive diagnostic approach in clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle