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信息技术系主任 1 信息技术系学生 2、3、4、5 辛加德理工学院，马哈拉施特拉邦罗纳瓦拉，印度 摘要：阿尔茨海默病是西方国家最常见且增长最快的神经退行性疾病之一。开发不同的生物标志物工具是诊断阿尔茨海默病及其进展的关键问题。从脑电图预测受试者的认知表现和识别相关的生物标志物是一些研究问题。脑电图信号分析非常适合阿尔茨海默病的自动诊断。虽然基于脑电图的技术有助于筛查阿尔茨海默病和痴呆症；但在诊断准确性、敏感性和特异性方面仍有改进的空间。因此，在使用脑电图信号进行阿尔茨海默病诊断领域仍然存在许多问题，这些问题与选择有助于区分两个或多个受试者的特征有关。本文主要研究使用脑电图信号诊断阿尔茨海默病的新功能，以有效提高诊断准确性。本文提出了使用新的基于复杂性的特征来提高诊断准确性并有助于早期诊断阿尔茨海默病。关键词：神经退行性疾病、认知、痴呆、脑电图、诊断
使用机器学习检测阿尔茨海默病...
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