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An EEG-fNIRS Hybridization Technique in the Four-Class Classification of Alzheimer's Disease.

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Abstract:

BACKGROUND:Alzheimer's disease (AD) is projected to become one of the most expensive diseases in modern history, and yet diagnostic uncertainties exist that can only be confirmed by postmortem brain examination. Machine Learning (ML) algorithms have been proposed as a feasible alternative to the diagnosis of several neurological diseases and disorders, such as AD. An ideal ML-derived diagnosis should be inexpensive and noninvasive while retaining the accuracy and versatility that make ML techniques desirable for medical applications. NEW METHODS:Two portable modalities, Electroencephalography (EEG) and functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) have been widely employed in constructing hybrid classification models to compensate for each other's weaknesses. In this study, we present a hybrid EEG-fNIRS model for classifying four classes of subjects including one healthy control (HC) group, one mild cognitive impairment (MCI) group, and, two AD patient groups. A concurrent EEG-fNIRS setup was used to record data from 29 subjects during a random digit encoding-retrieval task. EEG-derived and fNIRS-derived features were sorted using a Pearson correlation coefficient-based feature selection (PCCFS) strategy and then fed into a linear discriminant analysis (LDA) classifier to evaluate their performance. RESULTS:The hybrid EEG-fNIRS feature set was able to achieve a higher accuracy (79.31%) by integrating their complementary properties, compared to using EEG (65.52%) or fNIRS alone (58.62%). Moreover, our results indicate that the right prefrontal and left parietal regions are associated with the progression of AD. COMPARISON WITH EXISTING METHODS:Our hybrid and portable system provided enhanced classification performance in multi-class classification of AD population. CONCLUSIONS:These findings suggest that hybrid EEG-fNIRS systems are a promising tool that may enhance the AD diagnosis and assessment process.

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JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS

J NEUROSCI METH
最新影响因子:2.987 期刊ISSN:0165-0270 CiteScore:2.81
出版周期:Semimonthly 是否OA:YES 出版年份:1979

期刊官方网址:http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/506079/authorinstructions

期刊投稿地址:http://ees.elsevier.com/jneumeth/

自引率:3.20% 研究方向:医学-神经科学
出版地区:NETHERLANDS

SCI期刊coverage:Science Citation Index Expanded(科学引文索引扩展)

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JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 期刊简介

英文简介:

The Journal of Neuroscience Methods publishes research papers and a limited number of broad and critical reviews dealing with new methods or significant developments of recognised methods, used to investigate the organisation and fine structure, biochemistry, molecular biology, histo- and cytochemistry, physiology, biophysics and pharmacology of receptors, neurones, synapses, and glial cells, in the nervous system of man, vertebrates and invertebrates, or applicable to the clinical and behavioural sciences, tissue culture, neurocommunications, biocybernetics or computer software. Although articles should be written in sufficient detail to allow others to verify these methods, they should also be intelligible to a broad scientific audience. In addition, the journal will publish letters in a camera-ready format containing comments or discussion of methodology described in this journal, or any other journal devoted to the neurosciences. Articles should be submitted to the Editor-in-Chief. Submission of a paper to the Journal of Neuroscience Methods implies that it is not being submitted for publication elsewhere.

中文简介:(来自Google、百度翻译)

《神经科学杂志》上发表研究论文方法和数量有限的广泛和重要评论处理新方法或认可的重要发展方法,用于研究组织和精细结构,生物化学、分子生物学、组织和细胞化学,生理学、生物物理学和药理学的受体,神经元、突触、神经胶质细胞,人的神经系统,脊椎动物和无脊椎动物,或适用于临床及行为科学、组织培养、神经通讯、生物控制论或电脑软件。虽然文章应该写得足够详细,以使其他人能够验证这些方法,但它们也应该为广大的科学读者所理解。此外,该杂志还将以可拍照的格式出版信件,其中包括对该杂志或任何其他专门研究神经科学的杂志中所述方法的评论或讨论。文章应提交给总编。发表在《神经科学方法杂志》上的一篇论文意味着它不会在其他地方发表。

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SCLmago期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数,引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望(SJR)决定。
SNIP:1.007
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JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 投稿经验

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  • 审稿速度:
    平均3个月的审稿周期(非官方数据)

最新评论(不代表本站观点)

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    liting7111

    研究方向:生命科学 神经科学 认知科学 心理学

    审稿时间: 3个月内

    审稿人很严格,提了不少问题,也吸取到不少经验,帮助很大。
    2019-01-20

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