論文の概要: Enhancing ADHD Diagnosis with EEG: The Critical Role of Preprocessing and Key Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08316v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 09:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 18:09:27.587285
• Title: Enhancing ADHD Diagnosis with EEG: The Critical Role of Preprocessing and Key Features
• Title（参考訳）: 脳波によるADHD診断の促進--前処理と重要な役割
• Authors: Sandra García-Ponsoda, Alejandro Maté, Juan Trujillo,
• Abstract要約: 本研究は,ADHDと診断された小児および典型的には(TD)児の脳波データセットを用いた。 4つの前処理技術が適用された。前処理(Raw)、有限インパルス応答(FIR)フィルタリング、アーティファクト部分空間再構成(ASR)、独立成分分析(ICA)である。 プリプロセッシングの欠如は, ノイズによる人為的に高い分類精度をもたらすが, 対照的に, ASRおよびICAプリプロセッシング技術は, 結果の信頼性を著しく向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) is a prevalent neurodevelopmental disorder that significantly impacts various key aspects of life, requiring accurate diagnostic methods. Electroencephalogram (EEG) signals are used in diagnosing ADHD, but proper preprocessing is crucial to avoid noise and artifacts that could lead to unreliable results. Method: This study utilized a public EEG dataset from children diagnosed with ADHD and typically developing (TD) children. Four preprocessing techniques were applied: no preprocessing (Raw), Finite Impulse Response (FIR) filtering, Artifact Subspace Reconstruction (ASR), and Independent Component Analysis (ICA). EEG recordings were segmented, and features were extracted and selected based on statistical significance. Classification was performed using Machine Learning models, as XGBoost, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbors. Results: The absence of preprocessing leads to artificially high classification accuracy due to noise. In contrast, ASR and ICA preprocessing techniques significantly improved the reliability of results. Segmenting EEG recordings revealed that later segments provided better classification accuracy, likely due to the manifestation of ADHD symptoms over time. The most relevant EEG channels were P3, P4, and C3. The top features for classification included Kurtosis, Katz fractal dimension, and power spectral density of Delta, Theta, and Alpha bands. Conclusions: Effective preprocessing is essential in EEG-based ADHD diagnosis to prevent noise-induced biases. This study identifies crucial EEG channels and features, providing a foundation for further research and improving ADHD diagnostic accuracy. Future work should focus on expanding datasets, refining preprocessing methods, and enhancing feature interpretability to improve diagnostic accuracy and model robustness for clinical use.
• Abstract（参考訳）: 背景:ADHD(Attention-Deficit/Hyper Activity Disorder)は、生活の様々な重要な側面に大きく影響し、正確な診断方法を必要とする神経発達障害である。 電気脳波(EEG)信号はADHDの診断に使用されるが、ノイズやアーチファクトを避けるためには適切な前処理が不可欠である。 方法:本研究はADHDと診断された小児および典型的には(TD)児の脳波データセットを用いた。 4つの前処理技術が適用された: 事前処理なし(Raw)、有限インパルス応答(FIR)フィルタリング、アーティファクト部分空間再構成(ASR)、独立成分分析(ICA)。 脳波記録は, 統計的意義に基づいて抽出され, 選択された。 XGBoost、Support Vector Machine、K-Nearest Neighborsなどの機械学習モデルを使用して分類を行った。 結果: 前処理の欠如により,ノイズによる分類精度が向上した。 対照的に、ASRおよびICA前処理技術は結果の信頼性を著しく向上させた。 セグメンティング脳波記録では,ADHDの症状が時間の経過とともに出現したため,後続のセグメンテーションの精度が向上した。 最も関連性の高い脳波チャンネルはP3,P4,C3であった。 分類の主要な特徴は、クルトーシス、カッツフラクタル次元、デルタ、セタ、アルファバンドのパワースペクトル密度である。 結論:脳波によるADHD診断では,ノイズによるバイアスを防ぐため,効果的な前処理が不可欠である。 本研究は,ADHD診断精度の向上とさらなる研究の基盤となる重要な脳波チャネルと特徴を明らかにする。 今後は、データセットの拡充、前処理方法の精細化、診断精度の向上と臨床用モデルの堅牢性向上に注力する。

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