Correction: Accurate deep-learning model to differentiate dementia severity and diagnosis using a portable electroencephalography device
6.5
来源：
Nature
关键字：
electroencephalography
发布时间：
2025-10-31 03:32
摘要：
该文章修正了有关使用便携式脑电图设备区分痴呆严重程度和诊断的深度学习模型的错误数据，提供了更准确的临床数据，增强了研究的科学性。研究团队来自日本大阪大学，涉及脑科学领域，具有较高的临床应用潜力。
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关键证据
修正了健康志愿者的数量和疾病分类的错误数据。
提供了更准确的临床数据，增强了研究的科学性。
涉及深度学习模型在痴呆诊断中的应用，具有临床价值。
真实性检查
否
AI评分总结
该文章修正了有关使用便携式脑电图设备区分痴呆严重程度和诊断的深度学习模型的错误数据，提供了更准确的临床数据，增强了研究的科学性。研究团队来自日本大阪大学，涉及脑科学领域，具有较高的临床应用潜力。