L'IA face aux grands problèmes du monde · Médecine et découverte de médicaments · Nature (computational biology) · 2026-10-20
Détection de la maladie d'Alzheimer à partir de l'EEG par apprentissage profond multi-échelle à deux branches avec sélection de canaux guidée par les gradients intégrés
Titre original: EEG-based Alzheimer’s disease detection using two-branch multi-scale deep learning with integrated gradients-guided channel selection
Le diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer est crucial, et l'EEG offre une alternative non invasive et peu coûteuse à la neuroimagerie. Le Fused-MSCA-2B proposé, un CNN 1D multi-échelle à deux branches avec attention de canal, traite directement l'EEG multicanal à large bande, tandis qu'Integrated Gradients hiérarchise la pertinence des canaux afin de réduire le montage de 19 à 12 canaux. Évaluée sur deux jeux de données de référence, cette configuration à 12 canaux guidée par les IG a atteint une précision de 98.60% ± 1.18% au niveau de l'enregistrement.