IQ Classification via Brainwave Features: Review on Artificial Intelligence Techniques

Intelligence study is one of keystone to distinguish individual differences in cognitive psychology. Conventional psychometric tests are limited in terms of assessment time, and existence of biasness issues. Apart from that, there is still lack in knowledge to classify IQ based on EEG signals and intelligent signal processing (ISP) technique. ISP purpose is to extract as much information as possible from signal and noise data using learning and/or other smart techniques. Therefore, as a first attempt in classifying IQ feature via scientific approach, it is important to identify a relevant technique with prominent paradigm that is suitable for this area of application. Thus, this article reviews several ISP approaches to provide consolidated source of information. This in particular focuses on prominent paradigm that suitable for pattern classification in biomedical area. The review leads to selection of ANN since it has been widely implemented for pattern classification in biomedical engineering

Methodologies of Legacy Clinical Decision Support System -A Review

Information technology playing a prominent role in the field of medical by incorporating the Clinical Decision Support System(CDSS) in their routine practices. CDSS is a computer based interactive program to assist the physician to make the right decision at the right time. Now a day's Clinical decision support system is a dynamic research area in the field of computer, but the lack of the knowledge of the understanding as well as the functioning of the system ,make the adoption slow by the physician and patient. The literature review of this paper will focus on the overview of legacy CDSS, the kind of methodologies and classifier employed to prepare such decision support system using a non-technical approach to the physician and the strategy- makers . This study will provide the scope of understanding the clinical decision support along with the gateway to physician ,policy-makers to develop and deploy the decision support system as a healthcare service to make the quick, agile and right decision. Future direction to handle the uncertainties along with the challenges of clinical decision support system are also enlightened in this study

Associations between radiologist-defined semantic and automatically computed radiomic features in non-small cell lung cancer

Tumor phenotypes captured in computed tomography (CT) images can be described qualitatively and quantitatively using radiologist-defined “semantic” and computer-derived “radiomic” features, respectively. While both types of features have shown to be promising predictors of prognosis, the association between these groups of features remains unclear. We investigated the associations between semantic and radiomic features in CT images of 258 non-small cell lung adenocarcinomas. The tumor imaging phenotypes were described using 9 qualitative semantic features that were scored by radiologists, and 57 quantitative radiomic features that were automatically calculated using mathematical algorithms. Of the 9 semantic features, 3 were rated on a binary scale (cavitation, air bronchogram, and calcification) and 6 were rated on a categorical scale (texture, border definition, contour, lobulation, spiculation, and concavity). 32–41 radiomic features were associated with the binary semantic features (AUC = 0.56–0.76). The relationship between all radiomic features and the categorical semantic features ranged from weak to moderate (|Spearmen’s correlation| = 0.002–0.65). There are associations between semantic and radiomic features, however the associations were not strong despite being significant. Our results indicate that radiomic features may capture distinct tumor phenotypes that fail to be perceived by naked eye that semantic features do not describe and vice versa

Geburtensaisonalität psychischer Störungen - Zum Effekt von meteorologischen Variablen

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der von der Allgemeinbevölkerung abweichenden Geburtensaisonalität psychischer Störungen sowie dem möglichen Einfluss von meteorologischen Variablen. Die bisherige Literatur weist darauf hin, dass die Geburtensaisonalität bei Menschen mit psychischen Störungen von der Allgemeinbevölkerung abweichen könnte. Dies wurde an einer Stichprobe in getrennten Analysen für die ICD-10 Diagnosen F60.3, F00, F10.2, F43.2, F41 und F20 untersucht. Als Kontrollgruppe fungierte die Allgemeinbevölkerung Baden-Württembergs. Eingeschlossen wurden Patienten, die im Zeitraum von 01.01.1990 bis zum 31.12.2010 eine der psychiatrischen Ambulanzen der Universitätsklinik für Psychiatrie in Tübingen besucht haben. Signifikanz wurde mittels Chi²-Test ermittelt Für die weiblichen schizophrenen Patienten zeigte sich eine statistisch signifikant abweichende Geburtensaisonalität mit Maxima in der Jahreszeit Sommer. Für die weiteren psychischen Störungen konnte keine signifikant abweichende Geburtensaisonalität festgestellt werden. In einer weiteren Analyse wurde der Zusammenhang zwischen meteorologischen Variablen und der Geburtensaisonalität schizophrener Patienten im Vergleich zu Patienten mit Anpassungsstörungen mittels multivarianter Statistik untersucht. Als Analysemethode wurde eine support vector Maschine genutzt. Als Kontrollgruppe fungierte die Allgemeinbevölkerung Baden-Württembergs. Eingeschlossen wurde die meteorologischen Variablen durchschnittliche monatliche Niederschlagsmenge, Sonnenscheindauer und Temperatur für den Zeitraum 9 Monate ab Konzeption bis 9 Monate nach Geburt. Die Ergebnisse wurden Ergebnissen eines randomisierten Datensatzes gegenüber gestellt. Für die analysierte Gruppe, mit den entsprechenden meteorologischen Variablen, ergaben sich bei einer accuracy von 55,09% eine Sensitivität von 60,19%, sowie eine Spezifität von 48,17%. In der Analyse der randomisierten Gruppe wurde bei einer accuracy von 49,79%, eine Sensitivität von 43,30% und eine Spezifität von 57,70% ermittelt. Dies spricht für einen Einfluss meteorologischer Variablen. Das gewählte Studiendesign erlaubt jedoch keine direkten Rückschlüsse auf die Ursachen dieses Effekts. Klinisch Implikationen sollten aus der jetzigen Pilotstudie noch nicht abgeleitet werden. Weitere Studien mit größerer Fallzahl und anderen klimatischen Bedingungen sollten in Bezug auf Erkrankungswahrscheinlichkeiten folgen. Dennoch bietet die Methode der multivarianten Statistik einen viel versprechenden Ansatz