帕金森病认知功能障碍的脑电图熵标记
帕金森病（PD）与受损的时序认知及紊乱的皮层动力学相关。本研究通过使用香农熵、样本熵、排列熵、色散熵、条件熵、模糊熵、气泡熵、小波熵及同步挤压小波熵（WsstEn）等多种熵特征，在74例帕金森病患者与37名健康对照者的59导联脑电图中，分析其执行3秒与7秒时间间隔任务时的复杂度变化。重点观察仅在任务响应阶段而非基线状态出现的组间差异。
WsstEn在运动区及中线区域持续检测到显著组间差异，效应量显著。香农熵与条件熵在顶叶及后部区域（如CP1、P1、CPz、Pz）特别是长时任务中表现出显著改变。值得注意的是，频率域熵指标（如WsstEn和小波熵）在帕金森病患者中数值下降，而振幅域熵（包括香农熵与条件熵）则升高，提示信号复杂度维度的差异化改变。长时任务在注意力网络中诱发更广泛效应，而短时任务突出运动准备区差异。
通过受试者水平熵特征的探索性分类显示中等性能，印证统计学发现并表明特征互补性。同步挤压小波变换的改进时频定位能力可能解释其优越性。这些发现表明基于熵的脑电图特征可作为任务诱发帕金森病功能障碍的生理生物标志物。
研究方法
通过EEG预处理（包括滤波与分段）后，采用主成分分析（PCA）对线索相关与响应相关成分进行特征降维。随后通过均值拼接生成特征向量，针对类别不平衡问题对训练数据进行过采样，最终使用交叉验证在十种分类器中进行模型训练与评估。模型性能通过F1分数、AUC及准确率等指标综合评估。
主要发现
- WsstEn表现最优：在短时任务中，Fz与P1通道显示出显著组间差异，特别是在响应窗口期。
- 频率域与振幅域熵分离：帕金森病患者的频率域熵降低（WsstEn、小波熵）而振幅域熵升高（香农熵、条件熵），提示神经信号复杂度的多维度改变。
- 任务持续时间效应：长时任务导致注意力网络更广泛激活，而短时任务主要涉及运动准备区。
- 拓扑分布差异：长时任务中中线区与顶区（CP1、CPz、Fz、P1、P2、P3、Pz）贡献更大组间分离，且帕金森病患者熵特征个体间变异性更高。
临床意义
研究结果为开发基于脑电图熵特征的帕金森病认知功能障碍客观评估工具提供了理论基础。WsstEn的时频分辨率优势表明其可作为监测疾病进展与干预效果的敏感指标，为个性化治疗策略制定提供依据。
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