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저자정보
Dohyun Kim (Seoul National University of Science and Technology) Jin-seok Park (Hanyang University) Hojin Choi (Hanyang University) Hokyoung Ryu (Hanyang University) Kyoungwon Seo (Seoul National University of Science and Technology)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
781 - 787 (7page)

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Mild cognitive impairment (MCI) is an intermediate stage between normal aging and Alzheimer’s disease (AD) and is the only chance to stop progression to AD. Therefore, there is a need for research on biomarkers that can advance the early screening of MCI. In this study, electroencephalogram (EEG) data were recorded from six healthy controls, 10 MCI patients, and six AD patients while experiencing intermittent photic stimulation for two minutes. Steady-state visual evoked potential (SSVEP) was quantified from the collected EEG data. Using these EEG-SSVEP data, we proposed a concatenated structure of a convolutional long short-term memory and convolutional neural network. Our proposed model was evaluated by 5-fold cross validation (i.e., 87.86% accuracy, 87.86% sensitivity, 97.92% specificity, and 88.79% F1-score). Overall, our findings showed that deep learning model analysis of EEG-SSVEP data is useful for early screening of patients with AD and MCI.
#Deep learning #EEG-SSVEP #Early screening #Alzheimer's disease #Mild cognitive impairment

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Methods
4. Results
5. Discussion and Conclusion
Reference

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