听觉范式与脑电特征对意识状态区分的影响
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基于摘要分析。研究考察听觉范式及EEG特征表征如何影响微意识状态与无反应觉醒综合征的区分，面向辅助评估而非BCI控制。 研究采集15名男性意识障碍患者在四种听觉范式下的EEG，提取非线性、频谱功率和图论共136个特征；单特征采用患者级留一交叉验证。探索性分析另筛选26个名义组间差异特征，比较PCA与直接组合。 作者报告：反转词序列范式平均分类表现较高，非线性特征优于另两类；直接组合筛选特征的分类准确率在所比较方案中最高，但摘要未给数值。回归表现有限，目标尚未验证。 平台分析：小样本且仅含男性，不能确认临床诊断效能。组别人数、标签依据、筛选阈值、筛选与PCA是否在训练折内完成及优化分析验证协议尚未验证，需独立队列复核。本次新增摘要证据不足以确认论文版本变化。
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- Europe PMC · EEG 方法用于区分男性意识障碍患者意识状态的听觉范式依赖性 EEG 特征筛选与表征
基于摘要分析。本研究针对微意识状态（MCS）与无反应觉醒综合征（UWS/VS）的区分，考察听觉刺激设计及 EEG 特征表征对分类表现的影响，主要研究对象是意识障碍（DoC）患者的辅助评估，而非 BCI 控制任务。 研究采集了15名男性 DoC 患者在四种听觉刺激范式下的 EEG，提取非线性、频谱功率及图论特征，共形成136个候选特征。单特征评估采用患者级留一交叉验证（LOOCV），分别考察不同范式及特征域的预测表现。另设探索性优化分析，通过单变量统计筛选获得26个具有名义组间差异的特征，并考察 PCA 表征与直接特征组合；提供的摘要在统计阈值处截断，具体筛选标准尚未验证。 作者报告，在单特征评估中，反转词序列范式的平均分类表现相对较高，非线性特征的分类表现相较频谱功率和图论特征更强。在探索性优化分析中，PCA 表征具有一定竞争力，直接组合全部统计筛选特征取得所比较方案中最高的分类 Accuracy；摘要未提供具体数值。作者报告回归表现总体有限，但所给材料未明确回归目标。 这些结果提示，意识状态区分可能同时依赖刺激范式与特征表征，不能将某类 EEG 特征的效果脱离范式背景解读。样本仅包含15名男性患者，研究结论仍属探索性，需在更大及独立队列中验证。各组人数、临床标签依据、分类器、预处理、特征筛选与 PCA 是否在每个训练折内完成，以及优化分析的验证协议、消融及统计信息均尚未验证，不能据此确认临床诊断效能。