Diskrimineringen av tidig Alzheimers sjukdom (AD) och dess prodromala form (dvs. mild kognitiv försämring, MCI) från kognitivt friska kontroll (HC) försökspersoner är avgörande eftersom behandlingen är mer effektiv i de första stadierna av demens. Syftet med vår studie är att utvärdera nyttan av en metodik baserad på elektroencefalografi (EEG) för att upptäcka AD och MCI. EEG-rytmer noterades från 37 AD-patienter, 37 MCI-patienter och 37 HC-personer. Artifact-fria studier analyserades med hjälp av flera spektral och icke-linjära funktioner: relativ effekt i de konventionella frekvensbanden, medianfrekvens, individuell alfafrekvens, spektral entropi, Lempel-Ziv komplexitet, central tendensmått, prov entropi, fuzzy entropy, och auto-mutual information. Relevans- och redundansanalyser utfördes också genom det snabba korrelationsbaserade filtret (FCBF) för att härleda en optimal uppsättning av dem. De utvalda funktionerna användes för att träna upp tre olika modeller som syftade till att klassificera försöken: linjär discriminantanalys (LDA), quadratic discriminant analys (QDA) och multi-lager perceptron artificiella neurala nätverk (MLP). Därefter fördelades varje ämne automatiskt i en viss grupp genom att tillämpa ett rättegångsbaserat majoritetsförfarande. Efter funktionsextraktion valde FFBF-metoden den optimala uppsättningen funktioner: individuell alfafrekvens, relativ effekt vid deltafrekvensbandet och proventropi. Med hjälp av ovannämnda uppsättning funktioner visade MLP den högsta diagnostiska prestandan för att avgöra om en patient inte är frisk (känslighet på 82,35 % och positivt prediktivt värde på 84,85 % för HC jämfört med all klassificeringsuppgift) och om en patient inte lider av AD (specifikitet 79,41 % och negativt prediktivt värde på 84,38 % för AD jämfört med alla jämförelser). Våra resultat tyder på att vår metodik kan hjälpa läkare att diskriminera AD, MCI och HC. AD blir alltmer erkänd som en modern epidemi, växande ansträngningar har ägnats åt att utforska dess underliggande hjärndynamik. Trots de betydande framsteg som gjorts för att förstå AD patofysiologi, krävs det fortfarande en bättre karakterisering av dess tidiga stadier [1]. Mild kognitiv försämring (MCI) försökspersoner uppvisar en minnesförsämring utöver vad som skulle förväntas för deras ålder, men inte helt uppfylla kriterierna för demensdiagnos [2]. I detta avseende är ytterligare forskning nödvändig för att identifiera begynnande AD, eftersom personer med MCI löper hög risk att utveckla den [3]. Nyligen genomförda studier uppskattade att omräkningskursen från MCI till AD är cirka 15 % per år [4], medan denna siffra endast är 1–2 % från den globala befolkningen [1]. Trots att nuvarande farmakologiska behandlingar och icke-farmakologiska behandlingar inte kan läka AD eller MCI, är en tidig diagnos fortfarande avgörande eftersom dessa är mer effektiva i de första stadierna av demens [5]. Flera neuroimaging tekniker har använts under de senaste decennierna i syfte att skilja AD- och MCI-patienter från kognitivt friska kontroll (HC) försökspersoner: funktionell magnetisk resonanstomografi (fMRI), positronemissionstomografi (PET), magnetisk resonansspektroskopi, elektroencefalografi (EEG) och magnetoencefalografi (MEG), bland annat [6]. PET och fMRI visar en god strukturell noggrannhet, men båda erbjuder en begränsad tidsupplösning. Däremot är EEG och MEG icke-invasiva tekniker med hög tidsupplösning, vilket gör det möjligt att studera de dynamiska processer som är involverade i regleringen av komplexa funktionella hjärnsystem [7]. Särskilt EEG används i stor utsträckning på grund av dess portabilitet, låga kostnader och tillgänglighet. Dessutom har EEG redan visat sig användbart för att karakterisera hjärndynamiken i AD och MCI [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14]. De avvikelser som AD och MCI framkallar i EEG-aktivitet har traditionellt analyserats med hjälp av enkla signalbehandlingsmetoder, såsom spektralteknik [13, 14]. Spektrala analyser verkar diskriminera AD- och MCI-patienter från HC-patienter genom en kraftökning i lågfrekvensband, samt en minskning av högre frekvenser [13, 14]. Sedan mitten av 1990-talet har ickelinjära analystekniker också använts i stor utsträckning för att ge kompletterande information till spektralåtgärder [10]. Tidigare studier tyder på en mer regelbunden EEG-aktivitet för AD- och MCI-patienter jämfört med HC-patienter [11, 14]. Andra författare rapporterade en minskning av variabiliteten och komplexiteten när sjukdomen förvärras [7] [8] [9] 12]. Nästan alla dessa studier använde dock endast en eller några få metoder för att delvis karakterisera hjärndynamiken vid AD och MCI. Huvudsyftet med denna studie är att utvärdera den diagnostiska användbarheten av en EEG-baserad metod med hjälp av olika multiklassificerare: logistisk discriminantanalys (LDA), quadratic discriminant analysis (QDA) och multi-layer perceptron neural network (MLP). Vi tror att kombinationen av spektral åtgärder och icke-linjära metoder kan vara användbara för att hjälpa vid AD och MCI diagnos. Därför bygger vår föreslagna metod på analyser av både frekvens (spektralfunktioner) och tidsdomän (ickelinjära funktioner) som tillämpas på EEG-inspelningar. Denna uttömmande karakterisering av EEG kan emellertid leda till att överflödiga funktioner som delar liknande information erhålls. För att undvika denna fråga följs ett automatiskt funktionsval baserat på det snabba korrelationsbaserade filtret (FCBF) [15]. Slutligen genomförs också en klassificeringsmetod. Tidigare studier har utfört en binär klassificeringsmetod för AD jämfört med HC, MCI jämfört med HC och AD jämfört med MCI [16] [17] [18] [19] [20]. Bara McBride och Al. rapporterade en trevägsklassificering, men via binära klassificeringar [21]. Dessutom validerades deras tillvägagångssätt genom ett förfarande för cross-validering, vilket ledde till flera modeller. Däremot fokuserar vårt förslag på att bygga en enda flerklassmodell för att bestämma gruppen för varje ämne. Detta är ett viktigt inslag i ett förenklat screeningprotokoll i framtiden. Därefter avgjordes gruppen för varje ämne med ett rättegångsbaserat majoritetsförfarande, vilket föreslogs i tidigare studier med tidig AD-erkännande [22]. EEG-data för material och metoder har registrerats från 111 patienter: 37 AD-patienter, 37 MCI-patienter och 37 äldre HC-patienter. Patienter med demens eller MCI på grund av AD diagnostiserades enligt den kliniska National Entropy 2018, 20, 35 3 av 15
Som ett exempel på analysen av EEG i medicinska tillämpningar för att upptäcka kognitiv funktionsnedsättning presenterade författarna i REF en metod baserad på EEG för att upptäcka Alzheimers sjukdom och dess prodromala form (mild kognitiv funktionsnedsättning).
Automated Multiclass Classification of Spontaneous EEG Activity in Alzheimer’s Disease and Mild Cognitive Impairment
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}