EEG-based Schizophrenia Detection Using Spectral, Entropy, and Graph Connectivity Features with Machine Learning
Este estudio propone un marco integrador para la detección de esquizofrenia mediante EEG que combina características espectrales, de entropía y de conectividad gráfica, logrando una precisión del 99,7% con un clasificador de Random Forest, aunque advierte que los resultados preliminares requieren validación en cohortes más grandes debido al limitado tamaño de la muestra.