GR.4 EEG biomarkers for Alzheimer’s Disease: a novel automated pipeline for detecting and monitoring disease progression
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electroencephalography (EEG) has emerged as a minimally invasive technique to quantify functional changes in neural activity associated with neurodegenerative disorders such as Alzheimer’s Disease (AD). Given its non-invasive approach, EEG has the potential to fill the pressing gap forearly, accurate, and accessible methods to detect and characterize disease progression in AD. Methods: To address these challenges, we conducted a pilot analysis of a custom machine learning-based automated preprocessing and feature extraction pipeline to identify indicators of AD and correlates of disease progression. Results: Our pipeline successfully detected several new and previously established EEG-based measures indicative of AD status and progression. Key findings included alterations in delta and theta band power, network connectivity disruptions, and increased slowing of brain rhythms. Additionally, we observed strong correlations between EEG-derived metrics and clinical measures such as Mini-Mental State Examination (MMSE) scores, supporting the external validity of our approach. These findings highlight the sensitivity of EEG biomarkers in differentiating between early and late stages of AD. Conclusions: Our findings suggest that this automated approach provides a promising initial framework for implementing EEG biomarkers in the AD patient population, paving the way for improved diagnostic and monitoring strategies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».