A Systematic Review of Machine Learning Methods for Multimodal EEG Data in Clinical Application

📄 arXiv: 2501.08585v1 📥 PDF

作者: Siqi Zhao, Wangyang Li, Xiru Wang, Stevie Foglia, Hongzhao Tan, Bohan Zhang, Ameer Hamoodi, Aimee Nelson, Zhen Gao

分类: eess.SP, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-12-31

备注: This paper includes 4 figures, 6 tables, and totals 18 pages

💡 一句话要点

综述：机器学习方法在多模态脑电临床应用中的系统性研究

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态脑电 机器学习 临床应用 脑机接口 数据融合

📋 核心要点

  1. 脑电信号分析在疾病诊断和脑机接口中应用广泛，但单模态脑电数据存在局限性。
  2. 论文核心在于综述多模态脑电数据融合的机器学习方法，提升临床应用效果。
  3. 研究表明，多模态脑电数据融合能有效提高模型准确性，在多种临床场景中具有潜力。

📝 摘要（中文）

本系统性综述探讨了机器学习(ML)和深度学习(DL)技术在多模态脑电(EEG)数据临床应用中的使用。将EEG与其他模态数据结合，可以通过解决临床人群中的复杂任务来改善临床决策。通过在PubMed、Web of Science和Google Scholar上进行全面搜索，经过三轮筛选后，最终纳入了16项相关研究。这些研究展示了多模态EEG数据在解决神经精神疾病、神经系统疾病（如癫痫检测）、神经发育障碍（如自闭症谱系障碍）和睡眠分期分类等临床挑战中的应用。数据融合发生在信号、特征和决策三个层面。最常用的ML模型是支持向量机(SVM)和决策树。值得注意的是，16项研究中有11项报告称，使用多模态EEG数据可以提高模型准确性。该综述强调了基于多模态EEG的ML模型在增强临床诊断和问题解决方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在系统性地回顾和分析机器学习方法在多模态脑电数据临床应用中的研究现状。现有方法主要依赖于单模态脑电数据，难以充分捕捉大脑活动的复杂信息，限制了诊断和预测的准确性。因此，如何有效融合多模态脑电数据，并利用机器学习模型提升临床应用效果，是本文关注的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性的文献综述，梳理多模态脑电数据融合的机器学习方法在不同临床场景下的应用。通过分析现有研究的数据融合方式、机器学习模型选择以及实验结果，总结多模态脑电数据融合的优势和挑战，为未来的研究提供指导。

技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 确定检索策略和关键词，在PubMed、Web of Science和Google Scholar等数据库中进行文献检索；2) 根据预设的纳入和排除标准，对检索到的文献进行筛选；3) 对纳入的文献进行详细阅读和分析，提取关键信息，包括数据融合方式、机器学习模型、应用场景和实验结果；4) 对提取的信息进行整理和归纳，总结多模态脑电数据融合的机器学习方法的研究现状和发展趋势。

关键创新：该综述的关键创新在于系统性地分析了多模态脑电数据融合的机器学习方法在临床应用中的研究现状，并总结了不同数据融合方式和机器学习模型的优缺点。与以往的综述相比，本文更加关注多模态脑电数据融合的具体技术细节和临床应用效果，为研究人员提供了更全面的参考。

关键设计：该综述的关键设计在于采用了严格的文献检索和筛选流程，确保纳入的文献具有较高的质量和代表性。同时，本文还对纳入的文献进行了详细的分类和分析，从数据融合方式、机器学习模型、应用场景和实验结果等多个维度进行了总结，为研究人员提供了更全面的信息。

📊 实验亮点

该综述分析的16项研究中，有11项报告称，使用多模态脑电数据可以提高模型准确性。这表明多模态脑电数据融合在提升机器学习模型性能方面具有显著优势。研究中常用的机器学习模型包括支持向量机(SVM)和决策树，数据融合发生在信号、特征和决策三个层面。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种临床场景，如神经精神疾病诊断、癫痫预测、自闭症谱系障碍辅助诊断和睡眠质量评估等。通过融合多模态脑电数据，可以提高诊断准确率，为临床医生提供更可靠的决策依据，最终改善患者的治疗效果和生活质量。未来，该研究方向有望推动个性化医疗的发展。

📄 摘要（原文）

Machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques have been widely applied to analyze electroencephalography (EEG) signals for disease diagnosis and brain-computer interfaces (BCI). The integration of multimodal data has been shown to enhance the accuracy of ML and DL models. Combining EEG with other modalities can improve clinical decision-making by addressing complex tasks in clinical populations. This systematic literature review explores the use of multimodal EEG data in ML and DL models for clinical applications. A comprehensive search was conducted across PubMed, Web of Science, and Google Scholar, yielding 16 relevant studies after three rounds of filtering. These studies demonstrate the application of multimodal EEG data in addressing clinical challenges, including neuropsychiatric disorders, neurological conditions (e.g., seizure detection), neurodevelopmental disorders (e.g., autism spectrum disorder), and sleep stage classification. Data fusion occurred at three levels: signal, feature, and decision levels. The most commonly used ML models were support vector machines (SVM) and decision trees. Notably, 11 out of the 16 studies reported improvements in model accuracy with multimodal EEG data. This review highlights the potential of multimodal EEG-based ML models in enhancing clinical diagnostics and problem-solving.