medRxiv 精神医学与临床心理· Rohani, F., Alhatab, H., Jarrud, M., Salous, N., Kasimoglu, S., Mueller, A. ·· 1 天前AI 评分34
儿童ADHD的EEG分类特征工程：专家、LLM引导与全特征空间的受控基准比较
Feature-Engineering Strategies for EEG-Based ADHD Classification in Children: A Controlled Benchmark of Expert, LLM-Guided and Full-Space Comparators
AI 导读
一项预印本研究在77名儿童（45名ADHD、32名对照）的冻结队列中，对专家重构、LLM引导与全特征空间三种EEG特征策略进行了泄漏控制的被试级验证。专家重构策略在SVM、GMM、RF和XGBoost四种分类器中均取得最高准确率与平衡准确率，RF/专家平均准确率为62.8%，而LLM引导策略相对全特征空间无一致优势。
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