Fugu-MT 論文翻訳(概要): Finding neural signatures for obesity using source-localized EEG features

論文の概要: Finding neural signatures for obesity using source-localized EEG features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14007v1
Date: Tue, 30 Aug 2022 06:24:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-31 13:42:42.102926
Title: Finding neural signatures for obesity using source-localized EEG features
Title（参考訳）: ソース局在脳波特徴を用いた肥満のニューロシグナリング
Authors: Yuan Yue, Dirk De Ridder, Patrick Manning, Samantha Ross, Jeremiah D. Deng
Abstract要約: 脳波データから得られるアルファバンド機能接続機能を用いて、肥満女性の脳ネットワークを識別する新しい機械学習モデルを開発した。以上の結果から,肥満脳はエネルギー要求などの自己参照情報を処理している領域に障害が生じていることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8399688944263843
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Obesity is a serious issue in the modern society since it associates to a significantly reduced quality of life. Current research conducted to explore the obesity-related neurological evidences using electroencephalography (EEG) data are limited to traditional approaches. In this study, we developed a novel machine learning model to identify brain networks of obese females using alpha band functional connectivity features derived from EEG data. An overall classification accuracy of 90% is achieved. Our finding suggests that the obese brain is characterized by a dysfunctional network in which the areas that are responsible for processing self-referential information such as energy requirement are impaired.
Abstract（参考訳）: 肥満は、生活の質を著しく低下させるため、現代社会では深刻な問題である。脳波(EEG)データを用いた肥満関連神経学的証拠の探索は,従来のアプローチに限られている。本研究では,脳波データから得られるアルファバンド機能接続機能を用いて,肥満女性の脳ネットワークを同定する機械学習モデルを開発した。総合的な分類精度は90%に達する。以上の結果から, 肥満脳の特徴は, エネルギー要求などの自己参照情報を処理する領域が欠損する機能不全ネットワークであることが示唆された。

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