综述：阿尔茨海默病检测的未来：通过整合定量脑电图与人工智能提升诊断准确性

这篇综述系统评价了定量脑电图（qEEG）与人工智能（AI）在阿尔茨海默病（AD）诊断中的应用，揭示了AI模型（如SVM、CNN）结合qEEG特征（如delta/theta功率、Granger因果性）可实现高达100%的准确率，为AD早期筛查提供了非侵入性、高性价比的解决方案。

　　

方法
本综述基于PRISMA标准，系统检索了PubMed、Scopus等数据库的405篇文献，最终纳入11项研究。通过PROBAST工具评估偏倚风险，重点关注qEEG与AI在AD诊断中的性能指标（如AUC、敏感性）及技术差异。

AI架构与性能
研究显示，线性判别分析（LDA）和卷积神经网络（CNN）表现突出：LDA利用小波特征分类AD与健康对照（HC）时准确率达93.18%，而CNN处理时频图像时对AD痴呆的分类准确率高达97.4%。支持向量机（SVM）在区分AD与路易体痴呆（DLB）中实现100%准确率，其关键特征为beta功率与theta/beta1比值。随机森林（RF）则依赖相干性和双极峰值特征，对DLB的鉴别准确率为87%。

qEEG生物标志物
delta和theta频段功率增强是AD的核心标志，与淀粉样蛋白（Aβ）病理显著相关（PET验证，p<0.01）。alpha功率降低和beta2（15-20 Hz）衰减进一步提高了MCI与AD的区分度（AUC=0.88）。Granger因果性分析显示，后部脑区连接障碍对AD特异性达95%，而模糊熵（FuzzyEn）等非线性特征可捕捉早期认知下降的细微变化。

临床验证与局限
尽管AI-qEEG在跨中心验证中保持82.9-100%的敏感性，但样本量偏小（如DLB组n=66）和人群单一（亚洲占73%）可能限制泛化性。此外，部分模型依赖手工特征工程，而端到端深度学习面临数据饥饿问题——18层ResNet在样本不足时准确率骤降至60%。

前沿方向
未来需融合多模态数据（如PET-MRI）以提升生物学解释性。一项试点研究将qEEGtheta功率与手写动力学结合，使MCI分类F1值提升至93.5%。可解释AI（XAI）工具如LIME揭示，颞叶delta活动是AD分类的核心驱动因子（权重>0.8），这为开发床边诊断设备提供了理论依据。

伦理与落地挑战
qEEG的低成本（<100美元/次）适合基层筛查，但需解决算法偏见问题——现有模型对白人群体准确率平均高12%。便携式头带（如MUSE）的初步试验显示，4秒EEG片段即可实现89%的AD预测效能，但需FDA认证方可临床推广。

结论
AI增强的qEEG诊断将重塑AD诊疗范式：从依赖症状后的淀粉样蛋白检测，转向实时捕捉神经元电活动异常。通过标准化采集协议（如10-20系统扩展版）和开源工具链（EEGLAB+TensorFlow），该技术有望在未来5年内纳入国际AD早期干预指南。