Abstract Stroke överlevande är mer benägna att utveckla kognitiv funktionsnedsättning och demens. Demensdetektion är en utmaning för att stödja personlig vård. I denna studie analyseras elektroencefalogram (EEG) bakgrundsaktiviteten hos 5 patienter med kärldemens (VaD), 15 strokerelaterade patienter med lätt kognitiv nedsättning (MCI) och 15 friska försökspersoner under en arbetsminnesuppgift (WM). Syftet med denna studie är tvåfaldigt. För det första syftar det till att öka diskrimineringen av vadd, strokerelaterade MCI-patienter, och kontrollpersoner som använder fuzzy grannskap bevara analys med QRdecomposition (FNPAQR); för det andra syftar det till att extrahera och undersöka de spektral funktioner som kännetecknar patienter efter stroke demens jämfört med kontrollpersonerna. Nitton kanaler spelades in och analyserades med hjälp av den oberoende komponentanalysen och våget analys (ICA-WT) denoiserande tekniken. Med hjälp av ANOVA beräknades linjär spektral effekt inklusive relativ effekt (RP) och effektförhållande för att testa om de EEG-dominanta frekvenserna avtog hos patienter med vad- och strokerelaterad MCI. Ickelinjära egenskaper inklusive permutationsentropi (Peren) och fraktal dimension (FD) användes för att testa graden av oegentlighet och komplexitet, vilket var signifikant lägre hos patienter med vadd och strokerelaterad MCI än hos kontrollpersoner (ANOVA; p 0.05). Denna studie är den första att använda fuzzy område bevara analys med QRdecomposition (FNPAQR) dimensionality reduktion teknik med EEG bakgrundsaktivitet hos demenspatienter. Försämringen av post-stroke patienter upptäcktes med hjälp av stöd vektor maskin (SVM) och k-nearest grannar (kNN) klassificerare. En jämförande studie har utförts för att kontrollera effektiviteten av att använda FNPAQR dimensionality reduktion teknik med SVM och kNN klassificerare. FNPAQR med SVM och kNN erhöll 91,48 respektive 89,63 % noggrannhet, medan utan användning av FNPAQR uppvisade 70 respektive 67,78 % noggrannhet för SVM respektive kNN vid klassificering av vadd, strokerelaterade MCI respektive kontrollpatienter. Därför kan EEG vara ett tillförlitligt index för kontroll av koncisa markörer som är känsliga för vadd och strokerelaterade MCI-patienter jämfört med kontroll av friska försökspersoner.
Samma forskarteam tillämpade WT med oberoende komponentanalys för att bryta ned EEG-signalerna för att erhålla en effektiv funktion för att särskilja strokerelaterad mild kognitiv försämring och vaskulär demens REF.
Discrimination of stroke-related mild cognitive impairment and vascular dementia using EEG signal analysis
{'venue': 'Medical & Biological Engineering & Computing', 'journal': 'Medical & Biological Engineering & Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Psychology', 'Medicine']}