Multimodal Deep Learning–Based EEG Health Scoring Model for Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
With global population aging, Alzheimer’s disease (AD) and its prodromal stage—mild cognitive impairment (MCI)—are major public health concerns, and early detection is crucial. This study characterizes frequency-specific reorganization of functional networks in MCI and develops an interpretable EEG-based health scoring model. Sixty-nine older adults (MCI and healthy controls) underwent 64-channel resting-state EEG; functional connectivity across five bands was computed using the weighted phase lag index (WPLI). We designed a multimodal framework integrating a graph attention network (GAT) for spatial connectivity, a Transformer for temporal dynamics, and clinical features; attention was examined at group, edge, and ROI levels to enhance interpretability. Results showed pronounced beta-band (13–30 Hz) abnormalities in fronto-temporo-parietal circuits, whereas delta-band (1–4 Hz) differences were mainly in temporal dynamics. Network analysis revealed reduced organized subnetworks with compensatory increases in selected connections. The health scoring model performed best in the beta band (MAE=2.28; RMSE=3.57). A consistent offset from Montreal Cognitive Assessment (MoCA) suggested sensitivity to preclinical neurophysiological changes. Combining GAT-based spatial and Transformer-based temporal modeling shows potential for accurate and interpretable MCI assessment, with promise for rapid and scalable early screening and longitudinal monitoring.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».