• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 美国卫生研究院文献>other >Discrimination of Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease Using Transfer Entropy Measures of Scalp EEG
【2h】

Discrimination of Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease Using Transfer Entropy Measures of Scalp EEG

机译：使用头皮脑电图的转移熵测度判别轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Mild cognitive impairment (MCI) is a neurological condition related to early stages of dementia including Alzheimer’s disease (AD). This study investigates the potential of measures of transfer entropy in scalp EEG for effectively discriminating between normal aging, MCI, and AD participants. Resting EEG records from 48 age-matched participants (mean age 75.7 years)—15 normal controls (NC), 16 MCI, and 17 early AD—are examined. The mean temporal delays corresponding to peaks in inter-regional transfer entropy are computed and used as features to discriminate between the three groups of participants. Three-way classification schemes based on binary support vector machine models demonstrate overall discrimination accuracies of 91.7—93.8%, depending on the protocol condition. These results demonstrate the potential for EEG transfer entropy measures as biomarkers in identifying early MCI and AD. Moreover, the analyses based on short data segments (two minutes) render the method practical for a primary care setting.
机译：轻度认知障碍（MCI）是与痴呆症早期阶段（包括阿尔茨海默氏病（AD））有关的神经系统疾病。这项研究调查了头皮脑电图中传递熵的测量方法对有效区分正常衰老，MCI和AD参与者的潜力。检查了来自48位年龄相匹配的参与者（平均年龄75.7岁）的静息EEG记录-15位正常对照（NC），16位MCI和17位AD早期。计算对应于区域间转移熵中的峰值的平均时间延迟，并将其用作区分三组参与者的特征。基于二进制支持向量机模型的三向分类方案表明，根据协议条件的不同，总体辨别准确度为91.7％至93.8％。这些结果证明了脑电图转移熵测量作为识别早期MCI和AD的生物标志物的潜力。此外，基于短数据段（两分钟）的分析使该方法可用于初级保健环境。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号