Naukowcy z wykorzystaniem danych z Healthy Brain Network (HBN) opracowali nową metodę analizy zapisów EEG, która pozwala przewidywać cztery wymiary zaburzeń psychicznych: p-factor, zaburzenia wewnątrzpochodne, zaburzenia zewnątrzpochodne i problemy uwagi. Podejście bazuje na ramach granularności uwzględniającej wieloskalowe deskryptory cechy organizujące na poziomach globalnym, regionalnym i kanałowym.
Dane z czterech różnych paradygmatów EEG poddane analizie wykazały, że modele oparte na drzewach decyzyjnych w połączeniu z wyważoną selekcją cech osiągają lepsze wyniki niż tradycyjne podejścia. Wizualizacja wybranych markerów ujawniła charakterystyczne dla każdego wymiaru psychopatologii wzorce przestrzenne i spektralne, zgodne z obecną wiedzą neurofizjologiczną. Jednak efekty rozmiarów pozostały umiarkowane, co odzwierciedla dużą heterogeniczność zaburzeń psychicznych u dzieci.
Walidacja na niezależnej kohorcie PEARL wykazała techniczną wykonalność proponowanej metodyki mimo zmian w protokołach pomiaru. Chociaż badanie nie pretenduje do uniwersalnej zdolności uogólniania między zbiorami danych, wskazuje że wieloskalowe cechy EEG zawierają słabe, ale detekowalne sygnały związane z wymiarami zaburzeń psychicznych, otwierając nowe możliwości dla nieinwazyjnego oceniania zdrowia psychicznego u młodzieży.