āļāļīāļĢāļŠāļīāļ āđāļāļāļ°āļ§āļļāļāļī, āļāļāļāļąāļāļāđ āđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāđāļāļĢāļīāļ, āļāļāļ āļąāļāļāļĢāđ āļāļĢāļĄāđāļ
āļ āļēāļ§āļ°āļŠāļĄāļāļāđāļŠāļ·āđāļāļĄ āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ°āđāļĢāļāļāļąāļĨāđāļāđāļĄāļāļĢāđ āļĒāļąāļāļāļāđāļāđāļāļŦāļāļķāđāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāļāļēāļĒāļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļĢāļ°āļāļāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļąāđāļ§āđāļĨāļ āđāļāļĒāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļāļāļāļąāđāļāđāļāđāļĢāļ°āļĒāļ°āđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāļĄāļĩāļāļāļāļēāļāļŠāļģāļāļąāļāļāđāļāļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļđāđāļĨāļĢāļąāļāļĐāļēāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ āļāļĒāđāļēāļāđāļĢāļāđāļāļēāļĄ āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļīāļāļāļąāļĒāđāļāļāđāļāļīāļĄ āđāļāđāļ āļāļēāļĢāđāļāļēāļ°āļāđāļģāđāļāļŠāļąāļāļŦāļĨāļąāļ āļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļ āļēāļāļāļĨāļ·āđāļāđāļĄāđāđāļŦāļĨāđāļāđāļāļāđāļē (MRI) āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļ āļēāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļāļāļŠāļĄāļāļ (PET) āļĒāļąāļāļĄāļĩāļāđāļāļāļģāļāļąāļāļāđāļēāļāļāđāļēāđāļāđāļāđāļēāļĒ āļāļēāļĢāļĢāļļāļāļĢāļēāļ (invasive) āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļķāļ āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ°āđāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāļāļģāļāļąāļ
CognitEEG āļāļ·āļāļĢāļ°āļāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļāļāļŠāļĄāļāļāļāđāļēāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄāļāļāļāđāļĨāļāđ āđāļāļĒāđāļāđ Electroencephalography (EEG) āļāļķāđāļāđāļāđāļāļ§āļīāļāļĩāļāļĩāđāđāļĄāđāļĢāļļāļāļĢāļēāļ (Non-Invasive) āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāđāļāļāļļāļāļāđāļģ āļĢāļ°āļāļāļāļĩāđāđāļāļĨāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ EEG āđāļŦāđāđāļāđāļāļ āļēāļ Spectrogram āđāļāļ·āđāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļĢāļđāļāđāļāļāļāļāļāļŠāļąāļāļāļēāļāļŠāļĄāļāļāļāđāļ§āļĒ Deep Learning āļāļķāđāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒāđāļāļĢāļāļāđāļēāļĒāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāđāļāļĩāļĒāļĄ EfficientNet āļāļĨāđāļ Transformer-based aggregation layer āđāļĨāļ° Attention Mechanism
CognitEEG āđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāđāļĨāļ°āļĢāļąāļāļĢāļāļāđāļāļĒāļāļ§āļēāļĄāļĢāđāļ§āļĄāļĄāļ·āļāļāļąāļāđāļāļāļĒāđāđāļāļāļēāļ°āļāļēāļāļāđāļēāļāļāļĨāļ·āđāļāđāļāļāđāļēāļŠāļĄāļāļāļāļēāļāđāļĢāļāļāļĒāļēāļāļēāļĨāļĄāļŦāļēāļĢāļēāļāļāļāļĢāđāļāļĩāļĒāļāđāļŦāļĄāđ āđāļāļĒāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļđāđāļāđāļ§āļĒāļāļĢāļīāļ āļĄāļēāļāļāļ§āđāļē 100 āļāļ āļāļķāđāļāļĢāļ°āļāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļāļ āļēāļ§āļ°āļŠāļĄāļāļāļāļāļāļī āđāļĢāļāļāļąāļĨāđāļāđāļĄāļāļĢāđ Vascular Dementia āđāļĨāļ° Frontotemporal Dementia āđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĒāļģ āļĄāļēāļāļāļ§āđāļē 95%
CognitEEG āļāļķāļāđāļāđāļāļāđāļēāļ§āļŠāļģāļāļąāļāđāļāļāļēāļĢāļŠāđāļāđāļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļāļāļ āļēāļ§āļ°āļŠāļĄāļāļāđāļŠāļ·āđāļāļĄāđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāļāļĩāđāđāļāđāļēāļāļķāļāđāļāđāļāđāļēāļĒ āļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļđāđāļĨāļāļđāđāļāđāļ§āļĒāđāļāđāļāļąāļāļāđāļ§āļāļāļĩ āđāļĨāļ°āļĒāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļļāļāļ āļēāļāļāļĩāļ§āļīāļāļāļāļāļāļđāđāļāļĩāđāļāļĒāļđāđāđāļāļāļĨāļļāđāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ°āđāļāļāļļāļĄāļāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāđāļāļāļģāļāļąāļāļāđāļēāļāļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢ
Jirasin Techawut, Thananat Ieowpacharoen, Thanapat Promto
Dementia, particularly Alzheimer's disease, remains one of the most pressing neurological health challenges worldwide, with early diagnosis playing a crucial role in effective management and care. However, conventional diagnostic methods such as lumbar puncture, MRI, and PET scans face limitations due to their invasiveness, cost, and limited accessibilityâespecially in resource-constrained settings.
CognitEEG is an artificial intelligenceâpowered, web-based system designed to bridge this diagnostic gap. It utilizes electroencephalography (EEG), a non-invasive and cost-effective tool, to assess and classify brain function. The system transforms EEG signals into power spectrogram images, enabling precise pattern recognition through a deep learning framework that combines EfficientNet-based convolutional networks, transformer-based aggregation, and attention mechanisms.
Validated in collaboration with neurologists at Maharaj Nakorn Chiang Mai Hospital using real-world data from over 100 patients, CognitEEG demonstrates an accuracy exceeding 95% in classifying healthy individuals, Alzheimer's disease, vascular dementia, and frontotemporal dementia.
By facilitating early and accessible detection of dementia, CognitEEG supports timely intervention and personalized care, contributing to an improved quality of life for individuals at riskâespecially in under-resourced communities.
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