∼92%) (2007). Conclusion. The results confirm the working hypothesis that a correct automatic classification of MCI and AD subjects can be obtained by extracting spatial information content of the resting EEG voltage by ANNs and represent the basis for research aimed at integrating spatial and temporal information content of the EEG."> 隐性功能作为压花时间模型：一种新的平行非线性EEG分析技术，区分轻度认知障碍和高精度的阿尔茨海默病受试者 - raybet雷竞app,雷竞技官网下载,雷电竞下载苹果
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计算智能和神经科学
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计算智能和神经科学/2007年/文章

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EEG / MEG信号处理

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体积 2007年 |文章ID. 035021 | https://doi.org/10.1155/2007/35021

Massimo Buscema，Massimiliano Capriotti，Francesca Bergami，Claudio Babiloni，Paolo Rossini，Enzo Grossi那 “隐性功能作为压花时间模型：一种新的平行非线性EEG分析技术，区分轻度认知障碍和高精度的阿尔茨海默病受试者“，计算智能和神经科学那 卷。2007年那 文章ID.035021那 15. 页面那 2007年。 https://doi.org/10.1155/2007/35021

隐性功能作为压花时间模型：一种新的平行非线性EEG分析技术，区分轻度认知障碍和高精度的阿尔茨海默病受试者

Massimo Buscema.那1 Massimiliano Capriotti.那1 Francesca Bergami.那1 Claudio Babiloni.那2那3.那4. Paolo Rossini.那3.那5.那6. 和 恩佐格罗西7.

1通信科学研究中心，通过Sersale，117，罗马00128，意大利

2罗马大学人体生理学和药理学系，意大利罗马00185罗马·萨佩扎扎

3.Ospeale San Giovanni Calibita“Fatebenefratelli”，Isola Tiberina，罗马00153，意大利

4.Casa di Cura San Raffaele Cassino（Frosinone），圣拉弗雷比萨纳，罗马，意大利

5.IRCCS Centro San Giovanni Di Diofatebenefratelli，布雷西亚25100，意大利

6.罗马大学校园临床神经科学系，罗马·罗马00155，意大利

7.Bracco Spa医疗部门，通过E. Folli，50，米兰20134，意大利

学术编辑：萨尼赛义西
已收到 2006年12月19日
修改 2007年6月7日
公认 2007年8月1日
发表 2007年11月25日

抽象的

客观的。本文介绍了使用基于特殊类型的人工神经网络（ANN）的协议获得的结果，该方法可以以新的方法组装在一种新的方法中，该方法能够将脑电图（EEG）数据的时间序列压缩为自动分类轻度认知障碍的空间不变（MCI））和阿尔茨海默病的疾病（AD）受试者。参考我们以前的研究中报告的程序（2007），该议定书包括一种新型的人工生物，名为Twist。工作假设是与工作组（2007年）提出的结果相比;新的人造生物扭曲可以在广告和MCI之间产生更好的分类。材料与方法。180名AD患者和115名MCI科目中记录了休息的眼睛闭合的脑电图数据。分类的数据输入（而不是EEG数据）是培训的非线性自动关联ANN内的连接的权重，以产生记录的数据。选择最相关的功能并巧合地将数据集分成由监督ANN执行的最终二进制分类（培训和测试）的两半分割。结果。区分广告和MCI的最佳结果等于94.10％，而且它们比我们以前的研究中报告的那些更好（ 〜 92％）（2007）。结论。结果证实了工作假设，即通过通过ANN提取静止EEG电压的空间信息内容，可以通过ANNS的空间信息内容来获得正确的自动分类，并表示旨在积分脑电图的空间和时间信息内容的研究的基础。

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