释放 EEG 在阿尔茨海默病研究中的潜力：现状与精准检测路径

基于摘要分析（仅提供 Highlights，未取得论文全文）。本文综述利用 EEG 信号检测阿尔茨海默病的研究，主要贡献是梳理现有方法、数据集与模型，并比较预处理、特征提取、分类流程及其性能衡量方式，而非提出新的 EEG 解码算法。 技术内容方面，作者称综述分析了可用数据集与检测模型的有效性和局限，并讨论现有方法面临的挑战及未来研究方向。这种围绕完整分析流程的整理，可为理解不同信号处理与分类策略的适用条件提供参考。不过，所给材料未列出具体数据集、预处理步骤、特征类型、模型名称或性能数值，无法据此判断哪类方法更有效。 证据边界方面，综述的检索范围、文献筛选标准、纳入研究数量，以及各研究的被试构成、被试内或跨被试评估、数据划分、对照基线和统计信息尚未验证。阅读全文时，应核对不同研究的任务定义与评估协议是否可比，并区分分类性能与临床检测价值。 原论文的主要研究对象是 EEG 辅助阿尔茨海默病检测，而非 BCI 控制或交互；现有摘要材料不足以支持特定 BCI 方法迁移、复现实验方案或临床实践建议。