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.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, stellt der neue Ansatz MCLPD (Multi‑View Contrastive Learning for EEG‑based PD Detection) ein halb‑überwachtes Lernframework vor. Im Pre‑Training‑Schritt nutzt MCLPD selbstüberwachtes Lernen auf dem unannotierten UNM‑Datensatz. Durch gleichzeitige Datenaugmentationen im Zeit‑ und Frequenzbereich entstehen kontrastive Paare, die die Datenvielfalt erhöhen und die zeit‑frequenzielle Information nahtlos integrieren.

Im anschließenden Fine‑Tuning‑Modul werden lediglich wenige gelabelte Beispiele aus den Datensätzen UI und UC verwendet. Mit nur 1 % gelabelter Daten erzielt MCLPD F1‑Scores von 0,91 bei UI und 0,81 bei UC – Werte, die bei 5 % gelabelter Daten auf 0,97 bzw. 0,87 steigen. Im Vergleich zu bestehenden Methoden verbessert MCLPD die Cross‑Dataset‑Generalisation deutlich und reduziert gleichzeitig die Abhängigkeit von umfangreichen Annotierungen.