論文の概要: An ADHD Diagnostic Interface Based on EEG Spectrograms and Deep Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02695v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 18:59:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:50:28.430491
• Title: An ADHD Diagnostic Interface Based on EEG Spectrograms and Deep Learning Techniques
• Title（参考訳）: 脳波スペクトログラムとディープラーニング技術に基づくADHD診断インタフェース
• Authors: Medha Pappula, Syed Muhammad Anwar,
• Abstract要約: 本稿では,脳波(EEG)信号に対する深層学習(DL)技術を用いた注意欠陥・高活動障害(ADHD)診断への革新的アプローチを提案する。 公開されているEEGデータセットを活用して信号をスペクトログラムに変換することで、ADHD分類のための特徴抽出にResnet-18畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを使用した。 モデルでは高い精度、リコール、F1総合スコアは0.9。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.43546591259295
• License:
• Abstract: This paper introduces an innovative approach to Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) diagnosis by employing deep learning (DL) techniques on electroencephalography (EEG) signals. This method addresses the limitations of current behavior-based diagnostic methods, which often lead to misdiagnosis and gender bias. By utilizing a publicly available EEG dataset and converting the signals into spectrograms, a Resnet-18 convolutional neural network (CNN) architecture was used to extract features for ADHD classification. The model achieved a high precision, recall, and an overall F1 score of 0.9. Feature extraction highlighted significant brain regions (frontopolar, parietal, and occipital lobes) associated with ADHD. These insights guided the creation of a three-part digital diagnostic system, facilitating cost-effective and accessible ADHD screening, especially in school environments. This system enables earlier and more accurate identification of students at risk for ADHD, providing timely support to enhance their developmental outcomes. This study showcases the potential of integrating EEG analysis with DL to enhance ADHD diagnostics, presenting a viable alternative to traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脳波(EEG)信号に対する深層学習(DL)技術を用いた注意欠陥・高活動障害(ADHD)診断への革新的アプローチを提案する。 本手法は、現在の行動に基づく診断方法の限界に対処し、しばしば誤診や性差につながる。 公開されているEEGデータセットを活用して信号をスペクトログラムに変換することで、ADHD分類のための特徴抽出にResnet-18畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを使用した。 モデルでは高い精度、リコール、F1総合スコアは0.9。 特徴抽出ではADHDに関連する重要な脳野(前頭極性,頭頂葉,後頭葉)が強調された。 これらの知見は、特に学校環境において、費用効率が高くアクセスしやすいADHDスクリーニングを促進する3部構成のデジタル診断システムの構築を導いた。 このシステムにより,ADHDのリスクのある学生の早期かつより正確な識別が可能となり,発達的成果を高めるためのタイムリーな支援が提供される。 本研究は,ADHD診断における脳波解析とDLの統合の可能性を示す。

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