An ADHD Diagnostic Interface Based on EEG Spectrograms and Deep Learning Techniques

要約

本稿では、脳波信号にディープラーニング（DL）技術を採用することで、注意欠陥／多動性障害（ADHD）診断への革新的なアプローチを紹介する。この方法は、しばしば誤診や性別バイアスにつながる、現在の行動ベースの診断方法の限界に対処するものである。公開されているEEGデータセットを利用し、信号をスペクトログラムに変換することで、Resnet-18畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アーキテクチャを用いてADHD分類のための特徴を抽出した。このモデルは高い精度と再現性を達成し、総合F1スコアは0.9であった。特徴抽出により、ADHDに関連する重要な脳領域（前頭極、頭頂葉、後頭葉）が強調された。これらの洞察は、特に学校環境において、費用対効果が高く、利用しやすいADHDスクリーニングを容易にする、3部構成のデジタル診断システムの作成につながった。このシステムにより、ADHDのリスクがある生徒をより早く、より正確に特定することが可能となり、発達の成果を高めるためのタイムリーな支援が提供される。本研究は、ADHD診断を強化するために脳波分析をDLと統合することの可能性を示し、従来の方法に代わる実行可能な方法を提示している。

要約(オリジナル)

This paper introduces an innovative approach to Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) diagnosis by employing deep learning (DL) techniques on electroencephalography (EEG) signals. This method addresses the limitations of current behavior-based diagnostic methods, which often lead to misdiagnosis and gender bias. By utilizing a publicly available EEG dataset and converting the signals into spectrograms, a Resnet-18 convolutional neural network (CNN) architecture was used to extract features for ADHD classification. The model achieved a high precision, recall, and an overall F1 score of 0.9. Feature extraction highlighted significant brain regions (frontopolar, parietal, and occipital lobes) associated with ADHD. These insights guided the creation of a three-part digital diagnostic system, facilitating cost-effective and accessible ADHD screening, especially in school environments. This system enables earlier and more accurate identification of students at risk for ADHD, providing timely support to enhance their developmental outcomes. This study showcases the potential of integrating EEG analysis with DL to enhance ADHD diagnostics, presenting a viable alternative to traditional methods.

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