論文の概要: Empowering Precision Medicine: AI-Driven Schizophrenia Diagnosis via EEG
Signals: A Comprehensive Review from 2002-2023
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12202v1
- Date: Thu, 14 Sep 2023 04:55:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-24 03:44:44.301996
- Title: Empowering Precision Medicine: AI-Driven Schizophrenia Diagnosis via EEG
Signals: A Comprehensive Review from 2002-2023
- Title（参考訳）: 脳波信号によるAI駆動型統合失調症の診断 : 2002-2023年の総合的レビュー
- Authors: Mahboobeh Jafari, Delaram Sadeghi, Afshin Shoeibi, Hamid
Alinejad-Rokny, Amin Beheshti, David L\'opez Garc\'ia, Zhaolin Chen, U.
Rajendra Acharya, Juan M. Gorriz
- Abstract要約: 統合失調症(英: Schizophrenia, SZ)は、認知、感情、行動の変化を特徴とする精神疾患である。
SZの診断には、臨床面接、身体検査、心理的評価、神経画像技術など様々なツールが使用される。
脳波記録は、SZ中の脳機能に関する貴重な洞察を提供する重要な機能的モダリティである。
脳波信号解析は、人工物の存在、長期記録、および複数のチャネルの利用により、神経学者に課題を提起する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.537346116129068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Schizophrenia (SZ) is a prevalent mental disorder characterized by cognitive,
emotional, and behavioral changes. Symptoms of SZ include hallucinations,
illusions, delusions, lack of motivation, and difficulties in concentration.
Diagnosing SZ involves employing various tools, including clinical interviews,
physical examinations, psychological evaluations, the Diagnostic and
Statistical Manual of Mental Disorders (DSM), and neuroimaging techniques.
Electroencephalography (EEG) recording is a significant functional neuroimaging
modality that provides valuable insights into brain function during SZ.
However, EEG signal analysis poses challenges for neurologists and scientists
due to the presence of artifacts, long-term recordings, and the utilization of
multiple channels. To address these challenges, researchers have introduced
artificial intelligence (AI) techniques, encompassing conventional machine
learning (ML) and deep learning (DL) methods, to aid in SZ diagnosis. This
study reviews papers focused on SZ diagnosis utilizing EEG signals and AI
methods. The introduction section provides a comprehensive explanation of SZ
diagnosis methods and intervention techniques. Subsequently, review papers in
this field are discussed, followed by an introduction to the AI methods
employed for SZ diagnosis and a summary of relevant papers presented in tabular
form. Additionally, this study reports on the most significant challenges
encountered in SZ diagnosis, as identified through a review of papers in this
field. Future directions to overcome these challenges are also addressed. The
discussion section examines the specific details of each paper, culminating in
the presentation of conclusions and findings.
- Abstract（参考訳）: 統合失調症 (SZ) は認知、感情、行動の変化を特徴とする精神疾患である。
SZの症状には幻覚、錯覚、妄想、動機の欠如、集中の困難などがある。
SZの診断には、臨床面接、身体検査、心理的評価、精神障害の診断と統計マニュアル(DSM)、神経画像技術など、様々なツールが使用される。
脳波記録(EEG)は、SZ中の脳機能に関する貴重な洞察を提供する重要な機能的神経画像モダリティである。
しかし、脳波信号解析は、人工物の存在、長期記録、および複数のチャネルの利用により、神経学者や科学者にとって課題となる。
これらの課題に対処するため、研究者はSZ診断を支援するために、従来の機械学習(ML)とディープラーニング(DL)メソッドを含む人工知能(AI)技術を導入した。
本研究は、脳波信号とAI手法を用いたSZ診断に焦点を当てた論文をレビューする。
紹介部は、SZ診断方法と介入手法の包括的説明を提供する。
その後、この分野におけるレビュー論文について論じ、続いてSZ診断に使用されるAI手法と、表形式で提示された関連論文の概要を紹介する。
さらに本研究は,SZ診断における最も重大な課題について報告し,本分野における論文のレビューを通じて確認した。
これらの課題を克服する今後の方向性にも対処する。
議論部は、各論文の具体的詳細を検証し、結論と結果の提示に終止符を打つ。
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