KI und die schwierigen Probleme der Welt · Medizin & Wirkstoffforschung · Nature (computational biology) · 2026-10-20
EEG-basierte Erkennung der Alzheimer-Krankheit mittels Zwei-Zweig-Multi-Scale-Deep-Learning mit Integrated-Gradients-geführter Kanalauswahl
Originaltitel: EEG-based Alzheimer’s disease detection using two-branch multi-scale deep learning with integrated gradients-guided channel selection
Eine frühe Diagnose der Alzheimer-Krankheit ist entscheidend, und das EEG bietet eine nicht-invasive, kostengünstige Alternative zur Neurobildgebung. Das vorgeschlagene Fused-MSCA-2B, ein Zwei-Zweig-Multi-Scale-1D-CNN mit Kanalaufmerksamkeit, verarbeitet breitbandiges, mehrkanaliges EEG direkt, während Integrated Gradients die Kanalrelevanz rangordnet, um die Montage von 19 auf 12 Kanäle zu reduzieren. Auf zwei Benchmark-Datensätzen evaluiert, erreichte diese IG-geführte 12-Kanal-Konfiguration eine Genauigkeit auf Aufzeichnungsebene von 98.60% ± 1.18%.