A gravação eletroencefalográfica (EEG) em estado de repouso pode fornecer meios econômicos para ajudar na detecção de distúrbios neurológicos, como a doença de Parkinson (DP). Examinamos quantos eletrodos são necessários para a classificação da DP com base no EEG, quais locais dos eletrodos fornecem mais valor para a classificação e se os dados registrados nos olhos abertos ou fechados produzem resultados comparáveis. Utilizamos um classificador validado cruzado aninhado, que incluía um algoritmo de pesquisa baseado em orçamento para selecionar os eletrodos ideais para classificação. Ao iterar sobre orçamentos variáveis, mostramos que, com o registro aberto dos olhos, apenas 10 eletrodos, localizados nas áreas motora e occipital, permitem uma classificação relativamente precisa (AUC = 0,82) entre pacientes com DP (N = 20) e participantes saudáveis de acordo com a idade (N = 20). A precisão da classificação aumentou apenas ligeiramente quando todos os 64 eletrodos foram incluídos (AUC = 0,85). Com os dados olhos gravados fechados, a classificação não foi estatisticamente significativamente acima do acaso, mesmo com um conjunto completo de 64 eletrodos (AUC = 0,55). Esses resultados mostram que a classificação baseada em pequeno número de eletrodos de EEG é uma ferramenta promissora para classificar a DP, mas as condições de medição e a localização dos eletrodos podem ter um efeito significativo no desempenho do classificador. (segue…) Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: bioRxiv.
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