Classification of magnetoencephalographic independent components in epilepsy by machine learning
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Le résumé fourni par la source
OBJECTIVE: Magnetoencephalography (MEG) provides valuable information for the pre-surgical assessment of patients with drug-resistant focal epilepsy, but analysis is time-consuming and subjective. Our objective was to combine Independent Component Analysis (ICA) and machine learning to ease interpretation of MEG signals. METHODS: We recorded 41 patients. Machine learning models were trained to classify independent components based on a set of 61 predefined features. In a first model, based on random forest (RF), we classified artifact components versus all others. In a second model, based on RF and logistic regression, we classified 4 classes (heart, noise, epileptic, physiological (i.e. normal brain activity)). RESULTS: With the first model 1, we obtained F1-score and balanced accuracy above 0.9. With the second model, balanced accuracy was above 0.8. Classification of epileptic component was above chance level, but with a moderate F1 score around 0.5 - with large variability across patients. Our analysis highlighted features based on spectrum, dipolarity, connectivity, kurtosis, regularity, as well as difficulties regarding spike detection. CONCLUSION: Artifact classification can be performed efficiently with a combination of ICA and random forest. Distinguishing epileptic from physiological activity is more difficult, although some features show promise as biomarkers. SIGNIFICANCE: Our study demonstrates both the potential and the technical limitations of ICA classification of epileptic and artifactual components.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Classification of magnetoencephalographic independent components in epilepsy by machine learning
- Date Crossref
- 01/12/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Inserm pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institut de Neurosciences des Systèmes pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Aix-Marseille Université pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centre National de la Recherche Scientifique pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Université Paris-Saclay Inria pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institut de Mathématiques de Marseille pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Institut Polytechnique de Bordeaux pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Inserm, Institut de Neurosciences des Systèmes et Aix-Marseille Université, avec 4 autres affiliations.
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