基于头皮 EEG 网络的阿尔茨海默病患者静息态分析
神经元与认知
2017-06-14 v1
摘要
包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的大多数脑部疾病都与正常脑网络组织和功能的改变有关。利用无创且易于使用的技术探索这些网络改变是一个极具兴趣的课题。在本文中，我们收集了 AD 患者和健康对照受试者的 EEG 静息态数据。使用相位锁定值 (PLV) 量化了 6 个频带内头皮 EEG 信号之间的功能连接。为了评估网络属性的差异，进行了图论分析。AD 患者在低 alpha 频带显示出平均连接度、平均聚类系数和全局效率的降低。认知评分与提取的图测量值之间获得了正相关，这表明 EEG 可能是一种推导 AD 诊断新生物标志物的有前景的技术。
引用
@article{arxiv.1706.03839,
title = {A scalp-EEG network-based analysis of Alzheimer's disease patients at rest},
author = {Aya Kabbara and Mahmoud Hassan and Mohamad Khalil and Wassim El Falou and Hassan Eid},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.03839},
year = {2017}
}