第1部分：利用EEG和深度学习检测阿尔茨海默病——理论、动机与预处理
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内容提要
阿尔茨海默病是一种影响全球数百万人的神经退行性疾病。早期检测可以延缓病情进展，提高患者生活质量。本文介绍了一种基于EEG数据和机器学习的早期检测原型，强调信号处理和特征提取的重要性。
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关键要点
- 阿尔茨海默病是一种影响全球数百万人的神经退行性疾病。
- 早期检测可以延缓病情进展，提高患者生活质量。
- 传统的诊断工具如PET扫描、脑脊液测试和MRI具有侵入性、成本高且不易获取。
- 本文介绍了一种基于EEG数据和机器学习的早期检测原型。
- EEG信号的功率谱密度（PSD）特征提取是项目的核心部分。
- 使用Welch方法计算PSD，帮助将原始EEG数据转化为结构化的频域表示。
- 预处理步骤包括数据加载、EEG信号处理、PSD计算和特征提取。
- 最终输入矩阵的形状为(69706, 19, 5, 1)，表示69706个样本，每个样本有19个通道和5个频率带。
- 尽管模型仍处于实验阶段，但该管道为未来的改进和学习奠定了基础。
- 后续部分将深入探讨模型架构和训练策略。
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