論文の概要: Flexible and Explainable Graph Analysis for EEG-based Alzheimer's Disease Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01329v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 03:29:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:20:10.740714
• Title: Flexible and Explainable Graph Analysis for EEG-based Alzheimer's Disease Classification
• Title（参考訳）: 脳波に基づくアルツハイマー病分類のためのフレキシブル・説明可能なグラフ解析
• Authors: Jing Wang, Jun-En Ding, Feng Liu, Elisa Kallioniemi, Shuqiang Wang, Wen-Xiang Tsai, Albert C. Yang,
• Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease)は、認知症の最も一般的な形態の1つである進行性神経疾患である。 近年の研究では、脳波データを用いて、アルツハイマー病患者と健康な個人を区別するバイオマーカーを同定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.038002513199299
• License:
• Abstract: Alzheimer's Disease is a progressive neurological disorder that is one of the most common forms of dementia. It leads to a decline in memory, reasoning ability, and behavior, especially in older people. The cause of Alzheimer's Disease is still under exploration and there is no all-inclusive theory that can explain the pathologies in each individual patient. Nevertheless, early intervention has been found to be effective in managing symptoms and slowing down the disease's progression. Recent research has utilized electroencephalography (EEG) data to identify biomarkers that distinguish Alzheimer's Disease patients from healthy individuals. Prior studies have used various machine learning methods, including deep learning and graph neural networks, to examine electroencephalography-based signals for identifying Alzheimer's Disease patients. In our research, we proposed a Flexible and Explainable Gated Graph Convolutional Network (GGCN) with Multi-Objective Tree-Structured Parzen Estimator (MOTPE) hyperparameter tuning. This provides a flexible solution that efficiently identifies the optimal number of GGCN blocks to achieve the optimized precision, specificity, and recall outcomes, as well as the optimized area under the Receiver Operating Characteristic (AUC). Our findings demonstrated a high efficacy with an over 0.9 Receiver Operating Characteristic score, alongside precision, specificity, and recall scores in distinguishing health control with Alzheimer's Disease patients in Moderate to Severe Dementia using the power spectrum density (PSD) of electroencephalography signals across various frequency bands. Moreover, our research enhanced the interpretability of the embedded adjacency matrices, revealing connectivity differences in frontal and parietal brain regions between Alzheimer's patients and healthy individuals.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease)は、認知症の最も一般的な形態の1つである進行性神経疾患である。 これは特に高齢者の記憶、推論能力、行動の低下につながる。 アルツハイマー病の原因はまだ探究中であり、個々の患者の病理を説明できる包括的理論は存在しない。 それにもかかわらず、早期の介入は症状を管理し、疾患の進行を遅らせるのに有効であることが判明した。 近年の研究では、脳波データを用いて、アルツハイマー病患者と健康な個人を区別するバイオマーカーを同定している。 これまでの研究では、深層学習やグラフニューラルネットワークなど、さまざまな機械学習手法を使用して、脳波に基づく信号を調べてアルツハイマー病の患者を特定してきた。 本研究では,多目的木構造型Parzen Estimator (MOTPE) を用いたフレキシブルかつ説明可能なグラフ畳み込みネットワーク (GGCN) を提案する。 これにより、最適化された精度、特異性、リコール結果を達成するためにGCCNブロックの最適な個数を効率よく特定できるフレキシブルなソリューションが提供され、また、受信者動作特性(AUC)の下で最適化された領域も提供される。 各種周波数帯の脳波信号のパワースペクトル密度 (PSD) を用いて, アルツハイマー病患者の健康管理の精度, 特異性, リコールスコアとともに, 0.9以上の受信者オペレーティングスコアで高い有効性を示した。 さらに,本研究は,アルツハイマー病患者と健常人の前頭頭頂部と頭頂部における接続性の違いを明らかにし,組込み隣接行列の解釈可能性を高めた。

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