Age Prediction with Resting‐State EEG: An Explainable Hybrid Deep Learning Framework Using Periodic and Aperiodic Features Across Eyes‐Open and Eyes‐Closed Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Resting‐state EEG (rsEEG) elucidates neural aging, yet many deep learning approaches rely on full‐spectrum features, focus on eyes‐closed conditions, and lack interpretability. Unlike power spectrum, periodic and aperiodic power spectral density (PAPSD) isolates oscillatory and background components, capturing subtle neural dynamics. Combining eyes‐open and eyes‐closed rsEEG may further improve performance by leveraging the distinct neural states each condition captures. We developed a hybrid deep learning framework integrating PAPSD across both conditions, employing LIME‐based explainable AI and data augmentation in a single approach to enhance clinical relevance and ensure robust generalizability. Methods We used rsEEG data from 608 healthy participants (376 females) aged 20–70 years in the Dortmund Vital Study, recorded under both eyes‐open (three minutes) and eyes‐closed (three minutes) conditions using a 64‐channel system. Data were preprocessed with the HAPPE pipeline for artifact removal and filtered at 1–45 Hz. Our hybrid model combined convolutional neural network for spatial feature extraction, bidirectional long short‐term memory layers for inter‐frequency dependencies, and an attention mechanism to prioritize key features. Data augmentation (weighted sample combinations, Gaussian noise) enhanced robustness. The model was trained using a 10‐fold cross‐validation approach with Huber loss and the RMSprop optimizer, applying a regression paradigm to predict participant age and evaluating performance via mean absolute error (MAE). Results The combined PAPSD model achieved a MAE of 2.24±0.22 years (R 2 =0.91±0.02), surpassing eyes‐closed (MAE: 2.92±0.10; R 2 =0.87±0.01) and eyes‐open (MAE: 4.14±0.22; R 2 =0.79±0.02) alone. Full‐spectrum power (eyes‐open + eyes‐closed) performed worse (MAE: 4.77±0.21; R 2 =0.75±0.01). LIME‐based insights highlighted the central region and beta frequency band as pivotal to age‐related neural changes. Conclusions By integrating PAPSD features, eyes‐open and eyes‐closed recordings, data augmentation, and LIME‐based explainability, this framework offers robust, interpretable rsEEG‐based age prediction. These advances boost predictive accuracy and shed light on neural mechanisms of aging, informing future research in neurodevelopment and beyond, including Alzheimer's dementia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».