論文の概要: Bi-cephalic self-attended model to classify Parkinson's disease patients with freezing of gait

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20862v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 14:16:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.154376
• Title: Bi-cephalic self-attended model to classify Parkinson's disease patients with freezing of gait
• Title（参考訳）: 歩行凍結を伴うパーキンソン病患者の二頭性自己注視モデル
• Authors: Shomoita Jahid Mitin, Rodrigue Rizk, Maximilian Scherer, Thomas Koeglsperger, Daniel Lench, KC Santosh, Arun Singh,
• Abstract要約: 本研究の目的は,PD患者の歩行障害を検出するための客観的,データ駆動型,マルチモーダル分類モデルを開発することである。 静止状態脳波と記述変数から抽出した特徴を、新しい二頭性自己注意モデル(BiSAM)の訓練に用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8658669653771334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parkinson Disease (PD) often results in motor and cognitive impairments, including gait dysfunction, particularly in patients with freezing of gait (FOG). Current detection methods are either subjective or reliant on specialized gait analysis tools. This study aims to develop an objective, data-driven, and multi-modal classification model to detect gait dysfunction in PD patients using resting-state EEG signals combined with demographic and clinical variables. We utilized a dataset of 124 participants: 42 PD patients with FOG (PDFOG+), 41 without FOG (PDFOG-), and 41 age-matched healthy controls. Features extracted from resting-state EEG and descriptive variables (age, education, disease duration) were used to train a novel Bi-cephalic Self-Attention Model (BiSAM). We tested three modalities: signal-only, descriptive-only, and multi-modal, across different EEG channel subsets (BiSAM-63, -16, -8, and -4). Signal-only and descriptive-only models showed limited performance, achieving a maximum accuracy of 55% and 68%, respectively. In contrast, the multi-modal models significantly outperformed both, with BiSAM-8 and BiSAM-4 achieving the highest classification accuracy of 88%. These results demonstrate the value of integrating EEG with objective descriptive features for robust PDFOG+ detection. This study introduces a multi-modal, attention-based architecture that objectively classifies PDFOG+ using minimal EEG channels and descriptive variables. This approach offers a scalable and efficient alternative to traditional assessments, with potential applications in routine clinical monitoring and early diagnosis of PD-related gait dysfunction.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(PD)は、歩行障害を含む運動障害や認知障害、特に歩行凍結症(FOG)の患者にしばしば起こる。 現在の検出方法は、主観的または特殊な歩行分析ツールに依存している。 本研究は,脳波信号と統計学的,臨床的変数を併用したPD患者の歩行障害を検出するための,客観的,データ駆動型,マルチモーダル分類モデルを開発することを目的とする。 対象は, FOG(PDFOG+)42例, FOG(PDFOG-)41例, 健常者41例であった。 安静時脳波と記述変数(年齢,教育,病期)から抽出した特徴を,バイセプティック・セルフアテンション・モデル(BiSAM)の訓練に用いた。 脳波チャンネルサブセット(BiSAM-63,-16, -8, -4)で信号のみ, 記述のみ, マルチモーダルの3つのモードを検討した。 信号のみのモデルと記述のみのモデルでは、それぞれ55%と68%の精度で性能が制限された。 対照的に、マルチモーダルモデルでは、BiSAM-8とBiSAM-4が88%という高い分類精度を達成した。 これらの結果から,ロバストなPDFOG+検出のために,脳波と客観的記述機能を統合することの価値が示された。 本研究では,最小のEEGチャネルと記述変数を用いてPDFOG+を客観的に分類するマルチモーダル・アテンションベースアーキテクチャを提案する。 このアプローチは従来の評価法に代わるスケーラブルで効率的な代替手段であり、定期的な臨床モニタリングやPD関連歩行障害の早期診断に応用できる可能性がある。

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