EEG-based Schizophrenia Detection Using Spectral, Entropy, and Graph Connectivity Features with Machine Learning
Cette étude propose un cadre prometteur pour la détection de la schizophrénie par EEG en combinant des caractéristiques spectrales, d'entropie et de connectivité, où l'algorithme Random Forest a atteint une précision de 99,7 %, bien que les résultats préliminaires nécessitent une validation sur des cohortes plus larges.