Screening of Mild Cognitive Impairment in Patients with Parkinson's Disease Using a Variational Mode Decomposition Based Deep-Learning
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) which is the second most common neurodegenerative disease in the United States is challenging for specialists to diagnose and grade. Prior to the onset of motor symptoms of PD, patients exhibit alteration in sleep architecture which plays a critical role in consolidating memory, a key cognitive process of the brain. Standard spectral and signal analysis techniques have been recently introduced to exploit the changes in the electroencephalography of sleep related to PD or its cognitive complications including dementia. However, the use of artificial intelligence for the automated detection of the progression of PD to mild cognitive impairment (MCI) or dementia in sleep EEG have not yet been investigated. In this paper, we introduce a novel highly accurate variational mode decomposition based deep-learning framework applied on sleep electroencephalography signals in order to classify PD subjects into patients exhibiting normal cognition (NC) or MCI. The proposed framework is capable of detecting MCI at a significantly high 4-fold cross validation accuracy, sensitivity, specificity and quadratic weighted Kappa score of almost 99% offering a rapid and supportive tool for specialists to monitor the progression of PD and ensure the early initiation of efficient therapeutic treatments that will accordingly improve the quality of life for patients and their caregivers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».