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EEG-SSM：基于状态空间模型的痴呆症检测
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
阿尔茨海默病和睡眠障碍之间存在紧密联系，睡眠模式的中断经常在轻度认知障碍（MCI）和早期 AD 发作之前出现。研究探讨利用通过多导睡眠监测仪（PSG）获得的与睡眠相关的脑电图（EEG）信号用于早期 AD 检测的潜力。半监督深度学习技术在 EEG 信号分类中具有潜力，可用于早期 AD 检测。
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关键要点
- 阿尔茨海默病与睡眠障碍之间存在紧密联系。
- 睡眠模式的中断常在轻度认知障碍和早期阿尔茨海默病发作之前出现。
- 研究探讨利用多导睡眠监测仪获得的脑电图信号用于早期阿尔茨海默病检测的潜力。
- 半监督深度学习技术在脑电图信号分类中具有应用潜力。
- 实验比较了半监督SMATE和TapNet模型的性能，以及监督XCM模型和无监督隐马尔科夫模型的表现。
- SMATE在有限标记数据下取得了90%的准确率，优于TapNet和HMM。
- XCM在监督场景中表现出色，准确率在92-94%之间。
- 研究强调了半监督模型在早期阿尔茨海默病检测中的潜力，特别是在应对标记数据稀缺性方面。
- 消融测试验证了空间-时间特征提取对半监督预测性能的重要性。
- 研究通过创新的深度学习方法为阿尔茨海默病检测的进展做出了贡献。
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