脑功能筛查仪 应用变尺度大相关小冗余算法 实现变尺度特征选择

采用的MoCA、MMSE和ADL等量表与动态脑电图（EEG）监测相结合的方式，通过对不同时频空域及交互干预下，α波、β波和θ波的奇异值分解矩阵参数、复杂度、近似熵、小波熵等非线性特征量提取选择，应用变尺度大相关小冗余算法，实现变尺度特征选择。采用图形绘制平行坐标图与图结合形式，对EEG及行为控制力进行可视化综合量化分析，通过对图形绘制过程的实时记录和描点分布计算，以及对EEG生理参数进行时频空域的变尺度奇异值分析计算，实现对阿尔茨海默病的诊断及早期风险的评估！