تشخیص زودرس بیماری آلزایمر با eeg و استفاده از الگوریتم های کوانتومی

بیماری آلزایمر یک اختلال عصبی است که با زوال شناختی، از دست دادن حافظه و اختلالات شبکه عصبی مشخص می شود. تشخیص زودهنگام برای مداخلاتی که می تواند پیشرفت بیماری را آهسته نماید، حیاتی است. الکتروانسفالوگرافی (eeg) یک روش عملی و غیر تهاجمی برای تشخیص بیماری آلزایمر ارائه می دهد. تشخیص زودهنگام بیماری آلزایمر برای درمان و مدیریت موثر بسیار مهم است. الکتروانسفالوگرافی (eeg) به عنوان یک ابزار غیر تهاجمی و مقرون به صرفه برای تشخیص بیماری آلزایمر ظهور کرده است. در سال های اخیر، استفاده از الگوریتم های کوانتومی در تجزیه و تحلیل eeg نویدبخش افزایش دقت و کارایی تشخیص زودهنگام بوده است. هدف این مقاله ارائه یک مرور کلی از وضعیت فعلی تحقیقات در مورد استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی برای تشخیص زودرس بیماری آلزایمر مبتنی بر eeg است. ما مزایای بالقوه الگوریتم‌های کوانتومی در تجزیه و تحلیل eeg را مورد بحث قرار می‌دهیم، ادبیات موجود در مورد کاربرد آنها را خلاصه می‌کنیم، چالش‌ها را برجسته می‌کنیم و بینش‌هایی را برای مسیرهای آینده ارائه می‌کنیم. بیماری آلزایمر یک اختلال عصبی است که با زوال شناختی، از دست دادن حافظه و اختلالات شبکه عصبی مشخص می شود. تشخیص زودهنگام برای مداخلاتی که می تواند پیشرفت بیماری را کند کند حیاتی است. الکتروانسفالوگرافی (eeg) یک روش عملی و غیر تهاجمی برای تشخیص بیماری آلزایمر ارائه می دهد. با ظهور الگوریتم های کوانتومی، محققان کاربرد آنها را در بهبود تجزیه و تحلیل eeg برای تشخیص زودهنگام بررسی کرده اند.

early diagnosis of alzheimer's disease with eeg and the use of quantum algorithms

alzheimer s disease (ad) is a neurodegenerative disorder characterized by cognitive decline, memory loss, and neural network disruptions. early detection is critical for interventions that can slow the disease progression. electroencephalography (eeg) offers a feasible and non-invasive approach for ad diagnosis. early diagnosis of ad is crucial for effective treatment and management. electroencephalography (eeg) has emerged as a non-invasive and cost-effective tool for ad detection. in recent years, the application of quantum algorithms in eeg analysis has shown promise in enhancing the accuracy and efficiency of early detection. this paper aims to provide a comprehensive overview of the current state of research on utilizing quantum algorithms for eeg-based diagnosis of early onset alzheimer s disease. we discuss the potential advantages of quantum algorithms in eeg analysis, summarize the existing literature on their application, highlight the challenges, and provide insights for future directions. alzheimer s disease is a neurodegenerative disorder characterized by cognitive decline, memory loss, and neural network disruptions. early detection is critical for interventions that can slow the disease progression. electroencephalography (eeg) offers a feasible and non-invasive approach for ad diagnosis.