Analyzing EEG Signals with Machine Learning for Diagnosing Alzheimer's Disease

Analyzing EEG Signals with Machine Learning for Diagnosing Alzheimer's Disease
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利用机器学习分析脑电图信号来诊断阿尔茨海默病

DOI：
10.5755/j01.eee.18.8.2627
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
V. Podgorelec
V. Podgorelec
中科院分区：
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文献类型：
--
作者：
V. Podgorelec

文献摘要

被引文献

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为了获得最大的治疗效果，早期准确诊断阿尔茨海默病（AD）是必不可少的。在本文中，我们提出了一种方法，分析脑电信号与机器学习的方法，以诊断AD。我们展示了如何从EEG记录中提取特征，以与机器学习算法一起用于AD分类模型的诱导。所获得的结果是非常有希望的。DOI：http://dx.doi.org/10.5755/j01.eee.18.8.2627网站
In order to have the greatest treatment impact the early and accurate diagnose of Alzheimer’s disease (AD) is essential. In this paper we present a method for analyzing EEG signals with machine learning approach in order to diagnose AD. We show how to extract features out of EEG recordings to be used with a machine learning algorithm for the induction of AD classification model. The obtained results are very promising. DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.eee.18.8.2627