[論文レビュー] EEG based Major Depressive disorder and Bipolar disorder detection using Neural Networks: A review

Sana Yasin, Syed Asad Hussain+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 28, 2020

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 192被引用数 203

ひとこと要約

EEGを用いた主要なうつ病障害（Major Depressive Disorder）と双極性障害（Bipolar Disorder）の検出のための神経ネットワークアプローチを網羅的に調査し、アーキテクチャ、バイオマーカー、データセット、推奨事項を要約する。

ABSTRACT

Mental disorders represent critical public health challenges as they are leading contributors to the global burden of disease and intensely influence social and financial welfare of individuals. The present comprehensive review concentrate on the two mental disorders: Major depressive Disorder (MDD) and Bipolar Disorder (BD) with noteworthy publications during the last ten years. There is a big need nowadays for phenotypic characterization of psychiatric disorders with biomarkers. Electroencephalography (EEG) signals could offer a rich signature for MDD and BD and then they could improve understanding of pathophysiological mechanisms underling these mental disorders. In this review, we focus on the literature works adopting neural networks fed by EEG signals. Among those studies using EEG and neural networks, we have discussed a variety of EEG based protocols, biomarkers and public datasets for depression and bipolar disorder detection. We conclude with a discussion and valuable recommendations that will help to improve the reliability of developed models and for more accurate and more deterministic computational intelligence based systems in psychiatry. This review will prove to be a structured and valuable initial point for the researchers working on depression and bipolar disorders recognition by using EEG signals.

研究の動機と目的

• EEGベースのMDDおよびBD検出に関する文献を2010年から2020年まで調査・総合する。
• NNベースの抑うつおよび双極性障害認識で使用されるEEGプロトコル、特徴、バイオマーカー、公開データセットを要約する。
• この領域におけるショーロー（shallow）とディープニューラルネットワークアプローチを比較する。
• 精神医学におけるモデルの信頼性と決定論性を向上させるためのガイドラインと推奨を提供する。

提案手法

• PRISMA原則を用いた複数データベースにわたる系統的文献検索。
• 人工ニューラルネットワークを用いた EEGベースの抑うつ評価に焦点を当てた包含基準。
• 研究デザイン、NNアーキテクチャ、EEG特徴、データセット、報告された成果の抽出と統合。
• EEG/NNベースの精神医学における制限、課題、将来の研究方向性の議論。
• EEG信号に関連する臨床的関連性と潜在的バイオマーカーの検討。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EEGベースのMDDおよびBD検出に適用されたニューラルネットワークアーキテクチャは何か（浅いか深いか）？
• RQ2 NNベースの抑うつおよび双極性障害認識で最も一般的に使用されるEEGプロトコル、特徴、バイオマーカーは何か？
• RQ3 EEGベースのMDDおよびBD研究に利用可能な公的データセットは何で、どのように活用されているか？
• RQ4 現行のEEG/NNアプローチの主な制限は何か、信頼性と決定論性を向上させるための推奨は？

主な発見

• EEGとともに使用される浅いニューラルネットワークと深いニューラルネットワークの双方を網羅的に調査したMDDおよびBD検出の総合調査を提供。
• 文献で使用されているEEGバイオマーカー、特徴抽出アプローチ、実験プロトコルを論じる。
• 利用可能なEEGベースデータセットと、それらがモデル開発と評価に果たす役割を要約。
• 方法論的課題、制限、および精神疾患分野でのモデル信頼性を向上させるための指針を強調。
• EEG信号を用いたうつ病および双極性障害認識を調査する研究者にとって、構造化された出発点として本レビューを位置づける。