通过源定位脑电特征选择寻找肥胖的神经标记
机器学习
2023-06-23 v3 信号处理
神经元与认知
摘要
肥胖是现代社会的一个严重问题，常伴随生活质量的显著下降。当前利用脑电图（EEG）数据探索肥胖相关神经证据的研究局限于传统方法。在本研究中，我们开发了一种新颖的机器学习模型，利用从EEG数据中提取的alpha频段功能连接特征来识别肥胖女性的脑网络。取得了0.937的总体分类准确率。我们的发现表明，肥胖大脑的特征在于一个功能失调的网络，其中负责处理自我参照信息和环境上下文信息的脑区受损。
引用
@article{arxiv.2208.14007,
title = {Finding neural signatures for obesity through feature selection on source-localized EEG},
author = {Yuan Yue and Dirk De Ridder and Patrick Manning and Samantha Ross and Jeremiah D. Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.14007},
year = {2023}
}
备注
4 pages, 3 figures, conference submission