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アルツハイマー病（AD）は、認知機能と記憶に影響を与える神経変性脳障害です。ニューロイメージング技術や認知アンケートを含む現在の診断ツールは、侵襲性、高コスト、主観性などの制限を提示しています。近年、非侵襲性、低コスト、および高い時間分解能のために、AD検出に脳波（EEG）を使用することに関心が高まっています。この点で、この研究は、マルチスケールファジーエントロピー（MFE）を使用して脳の複雑さを評価することにより、AD検出の新しいメトリックを導入し、臨床医に早期介入と患者ケアを支援する客観的で費用対効果の高い診断ツールを提供します。この目的のために、35人の健康な被験者（HS）および35人のAD患者のさまざまな周波数帯域の脳エントロピーパターンが調査されました。次に、結果のMFE値に基づいて、ADの典型的な脳の複雑さの異常を評価できる特定の検出アルゴリズムが開発され、24のEEGテスト記録でさらに検証されました。このMFEベースの方法は、HSとADの差別化において83％の精度を達成し、診断オッズ比25と0.67のマシューズ相関係数を達成し、AD診断の生存率を示しています。さらに、このアルゴリズムは、軽度の認知障害（MCI）でテストされたときに脳の複雑さの異常を特定する可能性を示し、将来の研究でさらなる調査を保証します。
アルツハイマー病（AD）は、認知機能と記憶に影響を与える神経変性脳障害です。ニューロイメージング技術や認知アンケートを含む現在の診断ツールは、侵襲性、高コスト、主観性などの制限を提示しています。近年、非侵襲性、低コスト、および高い時間分解能のために、AD検出に脳波（EEG）を使用することに関心が高まっています。この点で、この研究は、マルチスケールファジーエントロピー（MFE）を使用して脳の複雑さを評価することにより、AD検出の新しいメトリックを導入し、臨床医に早期介入と患者ケアを支援する客観的で費用対効果の高い診断ツールを提供します。この目的のために、35人の健康な被験者（HS）および35人のAD患者のさまざまな周波数帯域の脳エントロピーパターンが調査されました。次に、結果のMFE値に基づいて、ADの典型的な脳の複雑さの異常を評価できる特定の検出アルゴリズムが開発され、24のEEGテスト記録でさらに検証されました。このMFEベースの方法は、HSとADの差別化において83％の精度を達成し、診断オッズ比25と0.67のマシューズ相関係数を達成し、AD診断の生存率を示しています。さらに、このアルゴリズムは、軽度の認知障害（MCI）でテストされたときに脳の複雑さの異常を特定する可能性を示し、将来の研究でさらなる調査を保証します。
Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative brain disorder that affects cognitive functioning and memory. Current diagnostic tools, including neuroimaging techniques and cognitive questionnaires, present limitations such as invasiveness, high costs, and subjectivity. In recent years, interest has grown in using electroencephalography (EEG) for AD detection due to its non-invasiveness, low cost, and high temporal resolution. In this regard, this work introduces a novel metric for AD detection by using multiscale fuzzy entropy (MFE) to assess brain complexity, offering clinicians an objective, cost-effective diagnostic tool to aid early intervention and patient care. To this purpose, brain entropy patterns in different frequency bands for 35 healthy subjects (HS) and 35 AD patients were investigated. Then, based on the resulting MFE values, a specific detection algorithm, able to assess brain complexity abnormalities that are typical of AD, was developed and further validated on 24 EEG test recordings. This MFE-based method achieved an accuracy of 83% in differentiating between HS and AD, with a diagnostic odds ratio of 25, and a Matthews correlation coefficient of 0.67, indicating its viability for AD diagnosis. Furthermore, the algorithm showed potential for identifying anomalies in brain complexity when tested on a subject with mild cognitive impairment (MCI), warranting further investigation in future research.
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