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Study of Osteoporotic Fractures
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新AI模型利用脑电图数据增强轻度认知障碍检测能力
研究人员开发了一种新的可解释概念引导多项式表格Kolmogorov-Arnold网络（CPTabKAN），用于利用脑电图（EEG）数据检测轻度认知障碍（MCI）。这种新颖的方法将EEG衍生的特征映射到概念表示，并进行扩展以揭示交互作用，然后使用TabKAN分类器进行非线性边界学习。在骨质疏松性骨折研究队列上进行的评估显示，CPTabKAN的加权F1分数达到了0.9038，优于GradientBoosting，并证明了概念结构化、交互感…
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睡眠脑电图临界性预测痴呆风险
研究人员发现，使用多重分形去趋势波动分析（MFDFA）测量的睡眠脑电图信号临界性，可以预测痴呆症未来认知能力的下降。对纵向数据的分析表明，认知健康的个体表现出的睡眠动力学比后来患上痴呆症的个体更接近最优临界状态。这些发现表明，MFDFA测量可以整合到基于睡眠的自动化筛查工具中，以便及早干预。