可扩展神经发育筛查：见解、实施与挑战
信号处理
2025-03-19 v1 人机交互
摘要
需要及时干预的神经发育障碍患儿才能获得良好的长期预后，但在许多地区早期筛查仍不可及。将标准化评估与生理数据收集（如脑电图（EEG）记录）集成的可扩展解决方案，可能使在常规环境中通过非专业人士进行早期检测成为可能。为此，我们引入NeuroNest——一个面向大规模EEG数据收集、神经发育筛查和科研的移动云端平台。我们提供了现有行为方法、基于生物标志物的方法、消费级EEG设备以及新兴机器学习技术的全面综述。NeuroNest将低成本EEG设备与数字筛查工具相结合，构建一个可扩展、开源的基础设施，用于非侵入式数据收集、自动化分析以及跨异构硬件的互操作性。除了系统体系结构和参考实现外，我们还强调了EEG数据标准化、设备互操作性以及桥接行为和生理评估的关键挑战。我们的发现强调未来研究需聚焦标准化数据交换、算法验证以及生态系统发展，以扩大筛查的可及性。通过提供可扩展的开源系统，NeuroNest推动了基于机器学习的早期检测，同时促进了筛查技术、临床应用和公共卫生领域的合作。
引用
@article{arxiv.2503.13472,
title = {Toward Scalable Access to Neurodevelopmental Screening: Insights, Implementation, and Challenges},
author = {Andreas Bauer and William Bosl and Oliver Aalami and Paul Schmiedmayer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.13472},
year = {2025}
}