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저자정보
임승의 ((주) 와이브레인) 김진욱 ((주) 와이브레인) 문기욱 ((주) 와이브레인) 하상원 (한국보훈복지의료공단중앙보훈병원) 이기원 ((주) 와이브레인)
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제43권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
185 - 192 (8page)

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Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with nor- mal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rec- tified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impair- ment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a mean- ingful biomarker to discriminate cognitive decline.
#Quantitative electroencephalogram #EEG analysis #Mild cognitive impairment #Machine learning

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