論文の概要: Balancing Spectral, Temporal and Spatial Information for EEG-based Alzheimer's Disease Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13523v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 04:36:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 17:10:30.828434
• Title: Balancing Spectral, Temporal and Spatial Information for EEG-based Alzheimer's Disease Classification
• Title（参考訳）: 脳波型アルツハイマー病分類におけるスペクトル・時間・空間情報のバランス
• Authors: Stephan Goerttler, Fei He, Min Wu
• Abstract要約: 我々は,AD分類における各次元の比率を変化させることで,スペクトル情報や時間情報に対する空間情報の重要度を検討する。 空間情報は時間情報よりも一貫して関連しており、スペクトル情報と等しく関連していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.222706476447831
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The prospect of future treatment warrants the development of cost-effective screening for Alzheimer's disease (AD). A promising candidate in this regard is electroencephalography (EEG), as it is one of the most economic imaging modalities. Recent efforts in EEG analysis have shifted towards leveraging spatial information, employing novel frameworks such as graph signal processing or graph neural networks. Here, we systematically investigate the importance of spatial information relative to spectral or temporal information by varying the proportion of each dimension for AD classification. To do so, we test various dimension resolution configurations on two routine EEG datasets. We find that spatial information is consistently more relevant than temporal information and equally relevant as spectral information. These results emphasise the necessity to consider spatial information for EEG-based AD classification. On our second dataset, we further find that well-balanced feature resolutions boost classification accuracy by up to 1.6%. Our resolution-based feature extraction has the potential to improve AD classification specifically, and multivariate signal classification generally.
• Abstract（参考訳）: 今後の治療の見通しは、アルツハイマー病(AD)の費用対効果スクリーニングの開発を保証している。 この点において有望な候補は脳波(EEG)であり、最も経済的な画像モダリティの1つである。 脳波分析における最近の取り組みは、グラフ信号処理やグラフニューラルネットワークといった新しいフレームワークを用いて、空間情報の活用へと移行している。 本稿では,AD分類における各次元の比率を変化させることで,スペクトル情報や時間情報に対する空間情報の重要度を体系的に検討する。 そのために、私たちは2つのルーチンeegデータセット上で様々な次元の解像度設定をテストします。 空間情報は時間的情報よりも一貫して関連しており、スペクトル情報として等しく関連している。 これらの結果は,脳波に基づく広告分類において空間情報を考慮する必要性を強調した。 第2のデータセットでは、バランスのとれた特徴解像度が、分類精度を最大1.6%向上させることが分かりました。 我々の解像度に基づく特徴抽出は、AD分類を特に改善する可能性があり、多変量信号分類が一般的である。

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