基于认知EEG与ANN技术的MCI精准预测模型构建与效能探究

一、引言

1.1研究背景

随着全球人口老龄化进程的加速，老年痴呆等认知障碍疾病的发病率日益增长，给社会和家庭带来了沉重的负担。轻度认知障碍（MildCognitiveImpairment,MCI）作为正常衰老与痴呆之间的过渡阶段，受到了广泛关注。据统计，我国60岁以上老年人中MCI约3877万人，整体患病率约为14.7%，且MCI患者具有较高的痴呆转化风险，每年约有10%-15%的MCI患者发展为阿尔茨海默病。因此，对MCI进行早期准确预测，对于延缓疾病进展、提高患者生活质量具有重要意义。

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