MCLPD: Mehrfach-Ansatz verbessert Parkinson-Erkennung mit EEG über Datensätze
Die Elektroenzephalographie (EEG) hat sich als effektive Methode zur Früherkennung von Parkinson‑Krankheit etabliert. In der Praxis bleibt die Annotationskosten für EEG‑Daten jedoch hoch, sodass die verfügbaren Datensätze klein bleiben und erhebliche Unterschiede in Aufnahmemethoden und Probandenmerkmalen aufweisen. Diese Variabilität erschwert die Entwicklung robuster Modelle, die in unterschiedlichen Datensätzen zuverlässig funktionieren.
