Alzheimer's disease is a neurodegenerative disease that causes gradual memory loss every time it is notorious, it has become one of the chronic diseases that a_ect the population, especially in the case of older adults. The electroencephalographic signals show the activity of the brain, which is analyzed to know the speci_c speci_cations of its functionality or mental disorders. The central theme of this work is about the diagnosis of Alzheimer's disease through the use of electroencephalographic signals, the analysis of the causes of the statistics allows an economic study and more comfortable for the patient, in addition to allowing it to be carried out in a stage early and thus, better plan the treatment and improve the quality of life of patients. Part of the methodology consisted in obtaining the energy, spectral entropy and Pearson's correlation coe_cient to _nd the best characteristics of the signal and help to make the detection of Alzheimer's disease. In the search to improve these characteristics, the technique of analysis of independent components was applied to the signals before the calculation of energy and entropy. We found that energy and entropy were the characteristics with the best results within the present investigation, by di_erentiating better the people without Alzheimer's disease, and the patients who have the same. It was also observed that the analysis of independent components did not contribute to improve the characteristics for the diagnosis, this due to the nature of the signals used.
La enfermedad de Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa que provoca pérdida de memoria gradual cada vez más notoria, se ha convertido en una de las enfermedades crónicas que más afectan a la población, sobre todo en el caso de los adultos mayores. Las señales electroencefalográficas muestran la actividad del cerebro, la cual es analizada para conocer condiciones específicas de su funcionalidad o trastornos mentales. El tema central de este trabajo es sobre el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer mediante el uso de las señales electroencefalográficas, el análisis de las señales permite hacer un estudio económico y mas cómodo para el paciente, además de que permite realizarlo en una etapa temprana y de ese modo, planificar mejor el tratamiento y mejorar la calidad de vida de los pacientes. Parte de la metodología a consistido en obtener la energía, entropía espectral y coeficiente de correlación de Pearson para encontrar las mejores características de la señal y que ayudan a realizar la detección de la enfermedad de Alzheimer. En la búsqueda de mejorar estas características, se aplicó la técnica del análisis de componentes independientes a las señales antes del cálculo de la energía y entropía. Se encontró que la energía y la entropía fueron las características con mejores resultados dentro de la presente investigación, al diferenciar de mejor manera a las personas sin la enfermedad de Alzheimer, y a los pacientes que la tienen. También se observó que i análisis de componentes independientes no contribuyó a mejorar las características para determinar el diagnóstico, esto debido a la naturaleza de las señales utilizadas.
