使用去噪自编码器进行EEG连通性分析以检测阅读障碍
神经元与认知
2023-11-27 v1 神经与进化计算
摘要
时间采样框架(TSF)理论认为,阅读障碍的特征性语音困难是由一个或多个时间速率上的非典型振荡采样引起的。LEEDUCA研究对聆听调幅(AM)噪声的儿童进行了一系列脑电图(EEG)实验,噪声具有慢节律韵律(0.5-1 Hz)、音节(4-8 Hz)或音素(12-40 Hz)速率,旨在检测可能与阅读障碍相关的振荡采样感知差异。本工作的目的是核查这些差异是否存在,以及它们如何与儿童在常用于检测阅读障碍的不同语言和认知任务中的表现相关联。为此,我们估计了时域与频域的通道间EEG连通性,并训练了一个去噪自编码器(DAE)来学习连通性矩阵的低维表示。通过该表示的关联与分类分析进行研究,揭示出以高于0.8的准确率和约0.7的平衡准确率检测阅读障碍受试者的能力。DAE表示的某些特征与儿童在语音假设类别下的语言和认知任务表现(如语音意识和快速符号命名)以及阅读效率和阅读理解显著相关()。最后,对邻接矩阵的更深入分析揭示,发育性阅读障碍(DD)受试者的颞叶电极(大致为初级听觉皮层)间双侧连接减少,以及大致位于布罗卡区的F7电极连通性增强。这些结果为使用EEG等更客观的方法对阅读障碍进行补充评估铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2311.13876,
title = {EEG Connectivity Analysis Using Denoising Autoencoders for the Detection of Dyslexia},
author = {Francisco Jesus Martinez-Murcia and Andrés Ortiz and Juan Manuel Górriz and Javier Ramírez and Pedro Javier Lopez-Perez and Miguel López-Zamora and Juan Luis Luque},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13876},
year = {2023}
}
备注
19 pages, 6 figures