本文提出了一种基于脑电图(EEG)信号的深度学习模型,用于早期阿尔茨海默病(AD)检测。该模型利用通道频率注意机制提取脑区频谱特征,准确率达到83.81%。研究强调了非侵入性和低成本早期诊断工具的重要性,并指出EEG数据分析面临个体差异和数据质量等挑战。
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