A Deep Learning Approach to Determine Age-related EEG Features in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Oscillatory biomarkers are useful for development of Brain-computer interface (BCI) and EEG-based neuro-feedback systems, which may have therapeutic implications for seniors and those with the disease. Although many biomarkers for age and disease exist, the EEG has the benefit that it is widely available, inexpensive, and potentially may act as a biomarker over rapid time scales, which might be beneficial during, e.g., the performance of a specific task such as neurofeedback games. Parkinson's disease (PD) is ideally suited for the exploration of oscillatory biomarkers since abnormal oscillations have been widely implicated in the pathophysiology of PD. Specifically, beta-band oscillations may be broadly considered “anti-kinetic” and seen as inhibiting movement, while gamma-band oscillations are considered “pro-kinetic” and appear to facilitate movement. However, many domain-based EEG features in people with PD overlap considerably with those just seen in normal aging. Here, we contrast the age-related EEG features in PD subjects and age-matched healthy controls (HC). We employed an end-to-end training strategy and built deep recurrent neural network models with Long Short-Term Memory (LSTM) cells to predict age from 60-s of rest EEG recorded from PD and HC. When reliable models with reasonable errors were found for both groups ($MAE=1.897$for HC and$MAE=2.172$for PD), we investigated their deterioration of predictive power when fed frequency band-limited data. In PD subjects, beta and gamma bands in channels T7, FP2, and F7 were significantly more important for predicting age in PD than in HC. After medication, differences in the frequency bands predicting age between PD and controls become more prominent when PD subjects were on medication. Our results suggest that after the development of PD, beta and gamma become more strongly associated with age, implying that future studies examining beta and gamma changes in PD will need to take particular care in controlling for the age of subjects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».