論文の概要: Sparse Dynamical Features generation, application to Parkinson's Disease
diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11624v1
- Date: Thu, 20 Oct 2022 22:39:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 16:22:05.533651
- Title: Sparse Dynamical Features generation, application to Parkinson's Disease
diagnosis
- Title(参考訳): スパース動的特徴の生成とパーキンソン病診断への応用
- Authors: Houssem Meghnoudj (1), Bogdan Robu (1), Mazen Alamir (1) ((1) Univ.
Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, GIPSA-lab, 38000 Grenoble, France)
- Abstract要約: 本稿では,脳波の動的,頻度,時間的内容を用いて脳の機能に着想を得た新しいアプローチを提案する。
本手法は,N=50名の被験者を含む3眼球聴覚タスク中に記録された脳波信号を含む公開データセットを用いて評価し,そのうち25名がPDに罹患した。
- 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: In this study we focus on the diagnosis of Parkinson's Disease (PD) based on
electroencephalogram (EEG) signals. We propose a new approach inspired by the
functioning of the brain that uses the dynamics, frequency and temporal content
of EEGs to extract new demarcating features of the disease. The method was
evaluated on a publicly available dataset containing EEG signals recorded
during a 3-oddball auditory task involving N = 50 subjects, of whom 25 suffer
from PD. By extracting two features, and separating them with a straight line
using a Linear Discriminant Analysis (LDA) classifier, we can separate the
healthy from the unhealthy subjects with an accuracy of 90% (p <
1.8$\times$10-5) using a single channel. By aggregating the information from
three channels and making them vote, we obtain an accuracy of 94 %, a
sensitivity of 96 % and a specificity of 92 %. The evaluation was carried out
using a nested leave-one-out cross-validation procedure, thus preventing data
leakage problems and giving a less biased evaluation. Several tests were
carried out to assess the validity and robustness of our approach, including
the test where we use only half the available data for training. Under this
constraint, the model achieves an accuracy of 89.4 %.
- Abstract(参考訳): 本研究では,脳波信号(eeg)に基づくパーキンソン病(pd)の診断に焦点をあてた。
そこで本研究では,脳波の動態,頻度,時間的内容を利用して脳の機能に触発された新しいアプローチを提案する。
本手法は,n=50名を対象にした3オドボール聴覚課題中に記録された脳波信号を含むデータセット上で評価した。
2つの特徴を抽出し,LDA(Linear Discriminant Analysis)分類器を用いて直線で分離することにより,健常者から健常者を90%(p < 1.8$\times$10-5)の精度で分離することができる。
3つのチャンネルから情報を集約して投票することで、94%の精度、96%の感度、92%の特異性が得られる。
この評価は,データの漏洩問題を防止し,偏りの少ない評価を行うために,ネストしたref-one-outクロスバリデーション法を用いて実施した。
トレーニングに利用可能なデータの半分しか使用していないテストを含む,アプローチの有効性と堅牢性を評価するために,いくつかのテストを実施した。
この制約の下で、モデルは89.4 %の精度を達成する。
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