基于EEG的预测:评估指标,数据缺陷和当前方法的局限性
1School of Life Science, Wuhan university, Wuhan, Hubei, China.
Studies in health technology and informatics
|November 26, 2023
概括
开发可靠的预测模型对于患者至关重要. 本综述分析了当前的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术,强调了改善发作预测的挑战和未来方向.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 由于的重复性,不可预测的发作,会给健康带来重大风险.
- 准确的发作预测对于患者的福祉和管理至关重要.
- 脑电图 (EEG) 数据通常用于预测研究.
研究的目的:
- 审查和分析目前的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术用于发作预测.
- 识别和讨论开发高性能,通用预测模型的持续挑战.
- 为推进预测技术提出解决方案和未来的研究方向.
主要方法:
- 对用于EEG数据进行预测的ML和DL算法的综合文献综述.
- 分析常见挑战,包括数据限制,不平衡和不一致的评估指标.
- 探索未来预测模型的潜在先进DL/ML方法.
主要成果:
- 当前的ML和DL模型在性能和通用化方面面临挑战.
- 确定的主要问题包括不一致的评估指标,数据不足/不平衡以及模型的局限性.
- 为了应对这些挑战,已经提出了各种解决方案和战略.
结论:
- 需要进一步的研究来克服预测模型的现有局限性.
- 评估指标的标准化和改进的数据处理是至关重要的.
- 探索新的DL/ML方法有望实现更准确,更可靠的发作预测.
