脑电图与轻度认知障碍研究：一项范围综述与文献计量分析（ScoRBA）
神经元与认知
2022-11-02 v1 机器学习
摘要
背景：轻度认知障碍（MCI）由于从 MCI 进展为阿尔茨海默病（AD）的高比率，常被视为 AD 的前驱期。敏感的神经生物学标志物可为准确的 MCI 诊断提供工具，从而实现更早且可能更有效的治疗。尽管存在众多神经科学技术，脑电图（EEG）因其低成本与优越的时间分辨率，成为研究者中最流行且最常用的工具。目的：我们对 2012 至 2022 年间 EEG 与 MCI 的研究进行了范围综述，以追踪该领域的研究进展。方法：与以往范围综述不同，数据图表绘制借助 VOSviewer 的共现分析，而数据报告采用模式、进展、缺口、实践证据与研究建议（PAGER）框架，以提升结果质量。结果：事件相关电位（ERPs）与 EEG、癫痫、定量 EEG（QEEG）以及基于 EEG 的机器学习，是 2310 篇关于 EEG 与 MCI 的同行评审文章所涵盖的研究主题。结论：我们的综述确定了 EEG 与 MCI 的主要研究主题，其中使用 ERP/EEG、QEEG 和基于 EEG 的机器学习框架可实现癫痫与 MCI 的高精度检测。
引用
@article{arxiv.2211.00302,
title = {Electroencephalography and mild cognitive impairment research: A scoping review and bibliometric analysis (ScoRBA)},
author = {Adi Wijaya and Noor Akhmad Setiawan and Asma Hayati Ahmad and Rahimah Zakaria and Zahiruddin Othman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.00302},
year = {2022}
}
备注
28 pages, 4 figures, 2 Tables