論文の概要: EEG functional connectivity and deep learning for automatic diagnosis of
brain disorders: Alzheimer's disease and schizophrenia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06140v1
- Date: Thu, 7 Oct 2021 23:26:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-17 05:12:46.484565
- Title: EEG functional connectivity and deep learning for automatic diagnosis of
brain disorders: Alzheimer's disease and schizophrenia
- Title（参考訳）: 脳波機能接続と深層学習による脳疾患の自動診断 : アルツハイマー病と統合失調症
- Authors: Caroline L. Alves, Aruane M. Pineda, Kirstin Roster, Christiane
Thielemann, and Francisco A. Rodrigues
- Abstract要約: 脳波時系列と深層学習から得られた関係の行列に基づく精神障害の自動診断法を提案する。
我々は,アルツハイマー病と統合失調症の患者を高い精度で分類できることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mental disorders are among the leading causes of disability worldwide. The
first step in treating these conditions is to obtain an accurate diagnosis, but
the absence of established clinical tests makes this task challenging. Machine
learning algorithms can provide a possible solution to this problem, as we
describe in this work. We present a method for the automatic diagnosis of
mental disorders based on the matrix of connections obtained from EEG time
series and deep learning. We show that our approach can classify patients with
Alzheimer's disease and schizophrenia with a high level of accuracy. The
comparison with the traditional cases, that use raw EEG time series, shows that
our method provides the highest precision. Therefore, the application of deep
neural networks on data from brain connections is a very promising method to
the diagnosis of neurological disorders.
- Abstract（参考訳）: 精神障害は世界中で障害の主な原因の一つである。
これらの疾患の治療の最初のステップは正確な診断を得ることであるが、確立された臨床検査がないことは、この課題を困難にする。
機械学習アルゴリズムは、この研究で説明したように、この問題に対する可能な解決策を提供することができる。
本稿では,脳波時系列と深層学習から得られた接続のマトリクスに基づいて精神疾患の自動診断を行う方法を提案する。
我々は,アルツハイマー病と統合失調症の患者を高い精度で分類できることを示した。
生の脳波時系列を用いた従来の事例との比較から,本手法が最も精度が高いことを示す。
したがって、深層ニューラルネットワークを脳接続データに適用することは、神経疾患の診断に非常に有望な方法である。
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