Real‐time prediction of working memory performance: A machine learning‐based approach towards dementia prevention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background MCI is a clinical state that typically precedes Alzheimer’s dementia (AD). Working memory deficits are common in MCI and affect routine activities. Thus, developing an intervention that enhances working memory could enhance day‐to‐day function in these patients and, in turn, prevention progression to dementia. Towards this goal, a model that predicts individual‐specific working memory performance in this population could be instrumental for personalized interventions. Electroencephalography (EEG) captures the time dimension of cognitive events that happen during working memory performance and could predict individual‐specific performance. EEG predictive markers can then be targeted by interventions to enhance performance. Method We propose a single‐trial classification process that predicts individuals’ responses i.e. target correct (TC) vs. target noncorrect (TNC) responses during a working memory task, N‐back. We applied this process to EEG data of 15 healthy participants (mean age (SD) = 29.8 (7.6)) while performing the 3‐back task. We used event related (de‐)synchronization (ERD/ERS) from EEG signals 600 milliseconds prior to stimulus presentation as input features to a support vector machine classifier. To avoid overfitting of the model, we applied recursive feature elimination and cross validation to the first two‐thirds of the task. A trained classifier was then tested on the last third of the session. Non‐parametric permutation testing was used to ensure that the extracted pattern is associated with the original data rather than a random pattern. Result Our model identified the brain regions where ERD/ERS predicted each individual’s working memory performance. Mean (SD) prediction accuracy across 15 participants was 70.1% (5.9). Accuracy was significantly above chance in 12 out of the 15 participants. The total number of the predictive EEG features across all participants ranged between 4 and 9. The mode was 6. As an example, in one participant, we achieved 69.2% accuracy based on 6 features: decreased parietal theta ERS; increased prefrontal theta ERS; decreased right temporal and occipital gamma ERS; and increased frontal and right temporal alpha ERD. Conclusion This pilot study could lead to a machine‐learning based approach to increase the efficacy of personalized AD preventative interventions by individualizing the targets for these interventions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».