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RESEARCH · CL_32729 · May 14 · 16:10

DeepTokenEEG 模型在阿尔茨海默病检测中达到 100% 准确率

研究人员开发了一种名为 DeepTokenEEG 的新型轻量级模型，用于对脑电图 (EEG) 信号进行分类，以检测阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍。该模型利用空间和时间分词器来有效捕获与 AD 相关的生物标志物，仅需 0.29 百万个参数。在对 274 名受试者的数据集进行训练后，DeepTokenEEG 在特定频段上达到了高达 100% 的准确率，显著优于现有方法，并因其紧凑的尺寸有望用于早期 AD 筛查。