通过机器学习和深度学习对基于EEG的自动化精神分裂症分类进行系统审查
Jagdeep Rahul1, Diksha Sharma2, Lakhan Dev Sharma3
1Department of Electronics and Communication Engineering, Rajiv Gandhi University, Arunachal Pradesh, India.
Frontiers in human neuroscience
|February 29, 2024
概括
人工智能 (AI),包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL),显示出使用电脑电图 (EEG) 数据对精神分裂症 (SCZ) 的分类具有前途. 需要进一步的研究来解决数据质量和可靠的自动诊断的伦理考虑.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算机科学 计算机科学
- 精神病学是一个精神病学.
背景情况:
- 电脑电图 (EEG) 对于理解大脑活动至关重要,特别是在心理健康研究中.
- 精神分裂症 (SCZ) 的分类仍然是一个挑战,需要先进的诊断工具.
- 人工智能 (AI) 为分析复杂的神经数据提供了新的方法.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的应用,以使用EEG对精神分裂症进行分类.
- 识别用于SCZ的AI驱动EEG分析中的挑战,方法和发现.
主要方法:
- 对用于EEG进行SCZ分类的ML模型 (例如,支向量机,决策树) 和DL模型 (例如,CNN,LSTM) 的文献审查.
- 分析数据需求,计算需求和不同AI方法的性能.
主要成果:
- 机器学习模型提供了可解释性,并且可以使用较小的数据集,而DL模型在复杂的EEG模式方面表现出色,但需要大量的数据.
- 挑战包括数据质量问题和ML和DL技术的伦理考虑.
结论:
- 人工智能,特别是ML和DL,具有通过EEG分析增强精神分裂症诊断的巨大潜力.
- 整合各种人工智能技术可以提高分类准确性和诊断可靠性.
- 协作和道德合理的方法对于自动化SCZ分类系统的负责任开发至关重要.
