Resumen

Estudios han informado que las señales de electroencefalograma en pacientes con enfermedad de Alzheimer suelen tener menos sincronización que las de sujetos sanos. Los cambios en las señales de electroencefalograma comienzan en una etapa temprana pero, clínicamente, estos cambios no son fácilmente detectados. Para detectar esta perturbación, se aplican tres técnicas de medición de sincronía neural: sincronía de fase, coherencia cuadrada de magnitud y correlación cruzada a tres bases de datos diferentes de pacientes con enfermedad de Alzheimer leve y sujetos sanos. Hemos comparado los lóbulos temporales derecho e izquierdo del cerebro con el resto de las áreas cerebrales (frontal, central y occipital) ya que las regiones temporales son las primeras en ser afectadas por la enfermedad de Alzheimer. Además, las señales de electroencefalograma se clasifican en cinco bandas de frecuencia diferentes (delta, theta, alfa, beta y gamma) porque cada banda de frecuencia tiene su propia importancia fisiológica en términos de evaluación de

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Señales de electroencefalograma; Pacientes con enfermedad de Alzheimer; Técnicas de medición de sincronía neural; Bandas de frecuencia; Análisis de componentes principales; Prueba estadística
• Keywords:Electroencephalogram signals; Alzheimers disease patients; Neural synchrony measurement techniques; Frequency bands; Principal component analysis; Statistical test