ipis-mjkim/caueeg-ceednet
📦 开源项目ipis-mjkim
基于深度学习的脑电图分析框架，用于轻度认知障碍及痴呆症的早期检测。
caueeg-ceednet 存储库提供了一个专门针对脑电图信号处理的深度学习流水线。通过利用神经网络分析大脑活动模式，该框架能够实现对轻度认知障碍（痴呆症的关键前兆）的分类。该实现专注于高精度的特征提取和分类基准，使研究人员能够评估针对神经退行性疾病筛查的不同算法方法。存储库中包含 Jupyter Notebooks，引导用户完成临床研究应用所需的数据处理工作流、模型架构和评估指标。它在连接原始神经生理数据与神经病学领域可操作的诊断见解方面，发挥着至关重要的作用。
💡核心亮点
- ├─基于 EEG 的 MCI 分类算法
- ├─用于痴呆症筛查的深度学习模型
- └─CNIR 官方研究基准实现
🎯适用人群
- ├─医学 AI 研究人员
- ├─神经科学家
- └─数据科学家