利用脑电图和深度学习检测阿尔茨海默病
Abstract Alzheimer's disease (AD) represents a significant global health challenge. This paper proposes an experimental approach for early AD detection using Electroencephalography (EEG) signals...
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。
