革新阿尔茨海默病检测：连接脑电图和脉冲神经网络
分析
这项研究提出了一个开创性的神经桥框架，巧妙地连接了数据驱动的学习与生物物理模拟。使用脉冲神经网络（SNN）分析脑电图（EEG）数据，有望为阿尔茨海默病的诊断提供更高效、更具机制透明性的方法。这可能会开启对该疾病更深入的见解。
要点
引用 / 来源
查看原文"使用静息状态临床脑电图，我们训练了一个SNN分类器，实现了有竞争力的性能（AUC = 0.839），并将非周期性1/f斜率确定为关键的判别标记。"
A
ArXiv Neural Evo2026年2月10日 05:00
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