Electroencephalogram and Event-Related Potential in Mild Cognitive Impairment: Recent Developments in Signal Processing, Machine Learning, and Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI) is an early stage of non-age-related cognitive decline with an increased risk of progressing to dementia. Early detection of MCI is essential for implementing preventative strategies that can delay or prevent the onset of dementia, ultimately improving patient outcomes and reducing healthcare costs. Electroencephalograms (EEGs) and event-related potentials (ERPs) have shown significant promise in detecting MCI due to their affordability, real-time monitoring capabilities, and noninvasiveness. EEG provides continuous brain activity data, while ERPs offer insights into specific cognitive processes by analyzing brain responses to stimuli. These methods can complement each other in MCI diagnosis by providing a comprehensive view of overall brain function and detailed information on specific cognitive processes. However, EEG and ERP are susceptible to noise and interindividual variability, which can hinder their reliability. In addition, applying machine learning models on EEG or ERP for MCI detection presents challenges such as the risk of overfitting and difficulties in interpreting the underlying decision-making process. This review emphasizes recent advancements in signal processing and feature extraction methods applied to EEG and ERP data and explores the use of machine learning and deep learning techniques to enhance diagnostic accuracy and interpretative depth. By integrating these methodologies, the review highlights how EEG and ERP can contribute to a more effective understanding and monitoring of cognitive changes associated with MCI, underscoring the importance of early diagnosis for timely intervention and improved patient care. Finally, the review focuses on future research directions, including the development of advanced analytical techniques and multimodal integration approaches involving EEG and ERP to further improve diagnostic accuracy and clinical application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».