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정다예나 (서울과학기술대학교) 김연수 (서울과학기술대학교) 박진석 (한양대학교병원) 최호진 (한양대학교구리병원) 김성은 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
414 - 418 (5page)

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This study presented a model for predicting mild cognitive impairment (MCI) diagnosis through EEG rhythm analysis using the Random Forest algorithm, evaluated the model’s predictive performance, and aimed to identify the characteristics of variables that influence prediction. Data measuring brain waves of subjects recruited by Hanyang University Hospital and Hanyang University Guri Hospital were used, and the final subjects of the study were 8 MCI patients and 9 healthy control groups (HC). The prediction model extracted each frequency band value for each subject and averaged the values of 5 electrodes (O1, O2, P3, P4, Pz) to make one "PO" value, and set a total of 25 factors for each band as variables and estimated using a random forest algorithm. The accuracy of the model was 76.61%, and the sensitivity was 73.77%. When measuring the importance of variables that affect prediction, the importance of median and mode variables was generally higher than that of other representative values.

목차

Abstract
I. 서론
II. 연구방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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