الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الطب واكتشاف الأدوية · Nature (computational biology) · 2026-10-20

الكشف عن مرض الزهايمر من تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) باستخدام تعلّم عميق متعدد المقاييس بفرعين مع اختيار قنوات موجَّه بالتدرجات المتكاملة

العنوان الأصلي: EEG-based Alzheimer’s disease detection using two-branch multi-scale deep learning with integrated gradients-guided channel selection

التشخيص المبكر لمرض الزهايمر أمر بالغ الأهمية، ويوفر تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) بديلاً غير باضع ومنخفض التكلفة عن التصوير العصبي. يعالج النموذج المقترح Fused-MSCA-2B، وهو شبكة عصبية التفافية أحادية البعد (1D CNN) متعددة المقاييس بفرعين ومنتبهة إلى القنوات، إشارات EEG متعددة القنوات ذات النطاق العريض مباشرة، بينما يرتب التدرجات المتكاملة (Integrated Gradients) مدى صلة القنوات لتقليص التركيب من 19 إلى 12 قناة. وعند التقييم على مجموعتي بيانات معياريتين، حقق هذا التكوين المكون من 12 قناة والموجَّه بالتدرجات المتكاملة (IG) دقة على مستوى التسجيل بلغت 98.60% ± 1.18%.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →