Review on advances in recognition and classification of cognitive impairment based on EEG signals

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2022101471

Journal of Computer Applications ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (10): 3297-3308.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101471

Special Issue: 前沿与综合应用；综述

• Frontier and comprehensive applications • Previous Articles Next Articles

Review on advances in recognition and classification of cognitive impairment based on EEG signals

Junpeng ZHANG¹, Yujie SHI¹, Rui JANG¹, Jingjing DONG², Changjian QIU³()

^1.College of Electrical Engineering，Sichuan University，Chengdu Sichuan 610065，China
^2.Air Service Department，Naval Medical Center of the People’s Liberation Army，Shanghai 200052，China
^3.Mental Health Center，West China Hospital of Sichuan University，Chengdu Sichuan 610041，China

Received:2022-10-08 Revised:2023-01-23 Accepted:2023-02-03 Online:2023-04-12 Published:2023-10-10
Contact: Changjian QIU
About author:ZHANG Junpeng， born in 1975， Ph. D.， associate professor. His research interests include ElectroEncephaloGraphy （EEG） based cognitive impairment assessment， electroencephalogram based individual recognition， electroencephalogram assisted diagnosis of mental disorders.
SHI Yujie， born in 1998， M. S. candidate. Her research interests include EEG data analysis.
DONG Jingjing， born in 1984， Ph. D.， deputy chief physician. Her research interests include diagnosis and treatment of secret service personnel， occupational prevention and treatment as well as cognitive assessment.
First author contact:JIANG Rui， born in 1998， M. S. candidate. His research interests include brain-computer interface， target tracking.
Supported by:
Key Project of Mathematics Tianyuan Foundation of National Natural Science Foundation of China(12126606);Key Research and Development Project of Department of Science and Technology of Sichuan Province(2022YFS0345)

基于脑电信号的认知功能障碍识别与分类进展综述

张军鹏¹, 施玉杰¹, 蒋睿¹, 董静静², 邱昌建³()

^1.四川大学电气工程学院，成都 610065
^2.中国人民解放军海军特色医学中心空勤科，上海 200052
^3.四川大学华西医院心理卫生中心，成都 610041

通讯作者: 邱昌建
作者简介:张军鹏（1975—），男，陕西韩城人，副教授，博士，主要研究方向：基于脑电（EEG）的认知障碍评估、脑电图个体识别、脑电图辅助精神障碍诊断
施玉杰（1998—），女，四川泸州人，硕士研究生，主要研究方向：EGG数据分析
蒋睿（1998—），男，江西南康人，硕士研究生，主要研究方向：脑机接口、目标跟踪
董静静（1984—），女，陕西大荔人，副主任医师，博士，主要研究方向：特勤人员诊疗、职业性防治及认知评估；
基金资助:
国家自然科学基金数学天元基金重点专项(12126606);四川省科技厅重点研发项目(2022YFS0345)

Abstract

Abstract:

Early detection and timely intervention of cognitive impairment are crucial to slow down the progress of the disease. The ElectroEncephaloGraphy （EEG） signal has become an important tool for the investigation of biomarkers of cognitive diseases due to its high temporal resolution and easy acquisition. Compared with the traditional biomarker recognition method， the machine learning method has higher accuracy and better stability for the recognition and classification of cognitive impairment based on EEG signals. Aiming at the relevant research literature on the recognition and classification of cognitive impairment based on EEG signals in the past three years， firstly， from the perspectives of five categories of EEG features commonly used in the recognition and classification of cognitive impairment， including time domain， frequency domain， combination of time and frequency domains， nonlinear dynamics， functional connectivity and brain network， more representative EEG features were found. Then， the currently commonly used classification methods based on machine learning and deep learning， such as Support Vector Machine （SVM）， Linear Discriminant Analysis （LDA）， K-Nearest Neighbor （KNN） and Artificial Neural Network （ANN）， as well as their performance were summarized. Finally， the current problems in different kinds of studies were analyzed， and the future research directions in this field were prospected， thereby providing reference for the follow-up research on the recognition and classification of cognitive impairment based on EEG signals.

Key words: ElectroEncephaloGraphy (EEG) signal, machine learning, cognitive impairment, deep learning, feature extraction

摘要：

认知功能障碍的早期检测和及时干预对减缓病情发展至关重要。脑电（EEG）信号具有时间分辨率高、易采集等优点，目前已成为研究认知疾病生物标志物的重要工具。相较于传统的生物标志物识别方法，机器学习方法对于基于EEG信号的认知功能障碍的识别分类的准确率更高，稳定性更好。对于近三年基于EEG信号的认知功能障碍识别分类的相关研究，首先，从认知功能障碍识别分类中常用的时域、频域、时频域结合、非线性动力学、功能连接和脑网络这五类EEG特征出发，寻找更具代表性的EEG特征；其次，总结目前使用较多的支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）、K-近邻（KNN）和人工神经网络（ANN）等机器学习和深度学习分类方法和这些方法的性能；最后，分析各类研究中目前存在的问题，并展望此领域未来的研究方向，从而为后续基于EEG信号的认知功能障碍识别分类的研究提供参考。

关键词: 脑电信号, 机器学习, 认知功能障碍, 深度学习, 特征提取

CLC Number:

TP18

Junpeng ZHANG, Yujie SHI, Rui JANG, Jingjing DONG, Changjian QIU. Review on advances in recognition and classification of cognitive impairment based on EEG signals[J]. Journal of Computer Applications, 2023, 43(10): 3297-3308.

张军鹏, 施玉杰, 蒋睿, 董静静, 邱昌建. 基于脑电信号的认知功能障碍识别与分类进展综述[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(10): 3297-3308.

Figures/Tables 5

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特征类型	实验	被试人数	分类算法	准确率/%
特征类型	实验	被试人数	分类算法	区分AD和HC	区分MCI和HC
时域	ERP^［5］	HC：8，MCI：5	稀疏分类器	—	95.00
时域	ERP^［37］	HC：15，MCI：16	CNN	—	99.77
频域	静息态^［8］	HC：6，MCI：4，AD：4	深度玻尔兹曼机	95.04	95.04
	静息态^［29］	HC：10，AD：14	MLP、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树	96.78	—
	静息态^［38］	共118例，根据认知障碍程度分为5组	SVM、KNN	—	88.00
	静息态^［33］	HC：17，AD：19	逻辑回归、决策树、SVM、集成分类器	95.60	—
	静息态^［39］	HC：63，MCI：63，AD：63	CNN	92.95	91.88
	ERP^［40］	HC：19，轻度AD：11，重度AD：10	LDA、Elman神经网络、CNN	99.00	—
	静息态^［32］	HC：12，AD：22	SVM	91.18	—
时频	静息态^［14］	HC：63，MCI：63，AD：63	自动编码器、MLP、逻辑回归、SVM	95.76	—
	静息态^［15］	HC：11，MCI：8，中度AD：11，重度AD：8	决策树、SVM、ANN	95.99	98.06
	静息态^［31］	HC：63，MCI：63，AD：63	自动编码器、MLP、逻辑回归、SVM	96.95	96.24
	静息态^［41］	HC：36，MCI：35	SVM	—	80.00
	静息态^［42］	HC：11，MCI：11	决策树、KNN、SVM	—	96.94
	静息态^［43］	HC：52，MCI：37，AD：52	CNN	99.30	98.30
	ERP^［44］	HC：28，MCI：7	RNN	—	91.93
	静息态^［45］	HC：16，MCI：37，AD：37	CNN	92.70	92.70
非线性	ERP^［18］	HC：5，MCI：10	逻辑回归、LDA、SVM、随机森林、前馈神经网络	—	80.00
非线性	静息态^［19］	HC：16，MCI：11	ELM、SVM、KNN	—	98.78
脑网络和功能连接	静息态^［24］	HC：15，AD：15	SVM、决策树、KNN、朴素贝叶斯分类器	96.63	—
	静息态^［25］	HC：120，AD：175	SVM	95.00	—
	静息态^［26］	HC：30，AD：30	Takagi-Sugeno-Kang模糊模型	97.83	—
	静息态^［27］	HC：21，MCI：28	KNN、朴素贝叶斯分类器、SVM、反向传播网络	—	90.20
	静息态^［34］	HC：20，AD：20	SVM、KNN、朴素贝叶斯分类器、LDA	92.50	—
时域、频域	ERP^［3］	HC：10，MCI：7	SVM、逻辑回归、随机森林	—	87.90
	静息态^［4］	HC：15，MCI：15	SVM、KNN	—	98.57
	ERP^［35］	HC：15，MCI：8	SVM、逻辑回归	—	87.90
	静息态^［46］	HC：32，MCI：29	监督型字典学习	—	88.90
时域、时频、非线性	静息态^［6］	HC：35，轻度AD：31，中度AD：20	SVM、KNN、LDA	97.64	—
频域、时频	静息态^［10］	HC：27，MCI：24	SVM、LDA	—	90.20
频域、时频	静息态^［13］	HC：20，AD：20	KNN	90.26	—
频域、非线性	静息态^［7］	HC：37，MCI：37，AD：37	LDA、二次判别分析、MLP	76.47	—
频域、非线性、功能连接	静息态^［9］	HC：27，MCI：24，AD：23	SVM、LDA	78.00	80.39
频域、时频、非线性、功能连接	静息态^［17］	HC：113，MCI：116， AD：72	LDA、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、SVM、最近邻分类器、随机森林、集成树	72.43	59.91
时频、非线性	静息态^［21］	MCI：37，AD：37	决策树、朴素贝叶斯分类器、KNN、增强概率神经网络	—	—
	静息态^［47］	HC：11，MCI：16，AD：8	SVM、KNN、决策树、袋装树	94.44	92.30
	静息态^［48］	HC：17，MCI：9，AD：15	SVM+神经网络	95.12	97.56
非线性、功能连接	静息态^［23］	HC：21，MCI：28	ELM	—	89.78
	静息态^［28］	HC：16，AD：18	SVM	73.50	—
	静息态^［49］	HC：52，MCI：37，AD：52	CNN	98.13	98.13

特征类型	实验	被试人数	分类算法	准确率/%
特征类型	实验	被试人数	分类算法	区分AD和HC	区分MCI和HC
时域	ERP^［5］	HC：8，MCI：5	稀疏分类器	—	95.00
时域	ERP^［37］	HC：15，MCI：16	CNN	—	99.77
频域	静息态^［8］	HC：6，MCI：4，AD：4	深度玻尔兹曼机	95.04	95.04
	静息态^［29］	HC：10，AD：14	MLP、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树	96.78	—
	静息态^［38］	共118例，根据认知障碍程度分为5组	SVM、KNN	—	88.00
	静息态^［33］	HC：17，AD：19	逻辑回归、决策树、SVM、集成分类器	95.60	—
	静息态^［39］	HC：63，MCI：63，AD：63	CNN	92.95	91.88
	ERP^［40］	HC：19，轻度AD：11，重度AD：10	LDA、Elman神经网络、CNN	99.00	—
	静息态^［32］	HC：12，AD：22	SVM	91.18	—
时频	静息态^［14］	HC：63，MCI：63，AD：63	自动编码器、MLP、逻辑回归、SVM	95.76	—
	静息态^［15］	HC：11，MCI：8，中度AD：11，重度AD：8	决策树、SVM、ANN	95.99	98.06
	静息态^［31］	HC：63，MCI：63，AD：63	自动编码器、MLP、逻辑回归、SVM	96.95	96.24
	静息态^［41］	HC：36，MCI：35	SVM	—	80.00
	静息态^［42］	HC：11，MCI：11	决策树、KNN、SVM	—	96.94
	静息态^［43］	HC：52，MCI：37，AD：52	CNN	99.30	98.30
	ERP^［44］	HC：28，MCI：7	RNN	—	91.93
	静息态^［45］	HC：16，MCI：37，AD：37	CNN	92.70	92.70
非线性	ERP^［18］	HC：5，MCI：10	逻辑回归、LDA、SVM、随机森林、前馈神经网络	—	80.00
非线性	静息态^［19］	HC：16，MCI：11	ELM、SVM、KNN	—	98.78
脑网络和功能连接	静息态^［24］	HC：15，AD：15	SVM、决策树、KNN、朴素贝叶斯分类器	96.63	—
	静息态^［25］	HC：120，AD：175	SVM	95.00	—
	静息态^［26］	HC：30，AD：30	Takagi-Sugeno-Kang模糊模型	97.83	—
	静息态^［27］	HC：21，MCI：28	KNN、朴素贝叶斯分类器、SVM、反向传播网络	—	90.20
	静息态^［34］	HC：20，AD：20	SVM、KNN、朴素贝叶斯分类器、LDA	92.50	—
时域、频域	ERP^［3］	HC：10，MCI：7	SVM、逻辑回归、随机森林	—	87.90
	静息态^［4］	HC：15，MCI：15	SVM、KNN	—	98.57
	ERP^［35］	HC：15，MCI：8	SVM、逻辑回归	—	87.90
	静息态^［46］	HC：32，MCI：29	监督型字典学习	—	88.90
时域、时频、非线性	静息态^［6］	HC：35，轻度AD：31，中度AD：20	SVM、KNN、LDA	97.64	—
频域、时频	静息态^［10］	HC：27，MCI：24	SVM、LDA	—	90.20
频域、时频	静息态^［13］	HC：20，AD：20	KNN	90.26	—
频域、非线性	静息态^［7］	HC：37，MCI：37，AD：37	LDA、二次判别分析、MLP	76.47	—
频域、非线性、功能连接	静息态^［9］	HC：27，MCI：24，AD：23	SVM、LDA	78.00	80.39
频域、时频、非线性、功能连接	静息态^［17］	HC：113，MCI：116， AD：72	LDA、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、SVM、最近邻分类器、随机森林、集成树	72.43	59.91
时频、非线性	静息态^［21］	MCI：37，AD：37	决策树、朴素贝叶斯分类器、KNN、增强概率神经网络	—	—
	静息态^［47］	HC：11，MCI：16，AD：8	SVM、KNN、决策树、袋装树	94.44	92.30
	静息态^［48］	HC：17，MCI：9，AD：15	SVM+神经网络	95.12	97.56
非线性、功能连接	静息态^［23］	HC：21，MCI：28	ELM	—	89.78
	静息态^［28］	HC：16，AD：18	SVM	73.50	—
	静息态^［49］	HC：52，MCI：37，AD：52	CNN	98.13	98.13

来源	特征类型	特征值	核函数	平均准确率/%
文献［17］	频域、时频、非线性、功能连接	相对功率、小波变换特征、排列熵、样本熵、小波熵和LempelZiv复杂度等	线性核	60.48
文献［18］	非线性	多尺度熵	径向基核	80.00
文献［19］	非线性	自回归阶数和排列熵	线性核	97.41
文献［25］	功能连接	小世界参数	径向基核	95.00
文献［28］	非线性、功能连接	样本熵、相位滞后指数	线性核	73.50
文献［38］	频域	各频段的绝对功率和相对功率	径向基核	77.75
文献［31］	时频	各脑电子带的均值、标准差偏度和熵	线性核	76.13
文献［41］	时频	各脑电子带的功率谱	径向基核	62.50
文献［34］	脑网络	动态和跨频多重脑网络属性	径向基核	92.50
文献［35］	时域、频域	Pa、P1、N1、P2等ERP成分的波峰和潜伏期、各频段的相对功率	径向基核	87.90

来源	特征类型	特征值	核函数	平均准确率/%
文献［17］	频域、时频、非线性、功能连接	相对功率、小波变换特征、排列熵、样本熵、小波熵和LempelZiv复杂度等	线性核	60.48
文献［18］	非线性	多尺度熵	径向基核	80.00
文献［19］	非线性	自回归阶数和排列熵	线性核	97.41
文献［25］	功能连接	小世界参数	径向基核	95.00
文献［28］	非线性、功能连接	样本熵、相位滞后指数	线性核	73.50
文献［38］	频域	各频段的绝对功率和相对功率	径向基核	77.75
文献［31］	时频	各脑电子带的均值、标准差偏度和熵	线性核	76.13
文献［41］	时频	各脑电子带的功率谱	径向基核	62.50
文献［34］	脑网络	动态和跨频多重脑网络属性	径向基核	92.50
文献［35］	时域、频域	Pa、P1、N1、P2等ERP成分的波峰和潜伏期、各频段的相对功率	径向基核	87.90

算法	准确率	精确率	召回率	F1值
SVM	77.55	76.93	78.70	77.81
KNN	76.69	77.21	75.74	76.47
LDA	60.97	59.13	71.01	64.53
朴素贝叶斯分类	70.05	66.59	80.47	72.88
决策树	70.60	70.43	71.00	70.72
随机森林	78.48	77.00	81.07	78.98

Review on advances in recognition and classification of cognitive impairment based on EEG signals

基于脑电信号的认知功能障碍识别与分类进展综述

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