Hybrid Optimized Techniques for EEG Based Mild Cognitive Impairment Detection Using Time Domain Feature Extraction
Notice bibliographique
Résumé
Mild Cognitive Impairment (MCI) represents early cognitive changes that can signal the potential development of more serious memory and thinking problems.The EEG data is preprocessed by applying band pass filter and segmenting it into epochs of 5 secs.Subsequently, time domain feature extraction techniques including Kurtosis, Zero Crossing Rate (ZCR) and Hjorth parameters are explored and applied to the EEG signals.The investigation includes the integration of these techniques with 1D deep learning techniques like Convolutional Neural Networks (CNN) and Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNN) and hybrid 1D deep optimized models like PBCNN (Population Based CNN) and PBCRNN (Population-Based CRNN).The impact of feature extraction on MCI detection accuracy is evaluated by comparing the results obtained with and without feature extraction.Additionally, the influence of epoch duration, considering 5-second epochs with 1 second overlap, is examined to determine the optimal duration for precise MCI classification using EEG data.The findings contribute to advancing the understanding of EEG data analysis techniques for early MCI detection.The proposed methods have significant clinical application value in the early screening and diagnosis of Mild Cognitive Impairment (MCI).Among the proposed models 1DPBCRNN works well with 90.01 accuracy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».