A method of extracting brain frequency sub bands corresponding to a medical condition such as Alzheimers Disease from EEG time series data of a patient includes the steps of applying wavelet transforms to the EEG time series data to generate a continuous wavelet transformation time series at each wavelet scale, calculating Wavelet Entropy (WE) and Sample Entropy (SE) directly from the Continuous Wavelet Transformation time series at each wavelet scale, calculating arithmetic or geometric means and accumulations across scale ranges of interest and selecting data from major brain frequency sub-bands as candidate sets of extraction features for analysis as a diagnostic signature for the medical condition. Diagnostic signatures for Alzheimer s disease are found when values of WE or SE are in certain ranges when EEG data is collected and analyzed in connection with certain analytical tasks such as an Eyes Open task.Linvention concerne un procédé dextraction de sous-bandes de fréquences cérébrales correspondant à une affection médicale telle que la maladie dAlzheimer à partir de données en série chronologique dEEG dun patient, le procédé comprenant les étapes consistant à appliquer des transformations en ondelettes aux données en série chronologique dEEG pour générer une série chronologique de transformations continues en ondelettes à chaque échelle dondelettes, à calculer une entropie dondelettes (WE) et une entropie déchantillon (SE) directement à partir de la série chronologique de transformations continues en ondelettes à chaque échelle dondelettes, à calculer des moyennes arithmétiques ou géométriques et des cumuls sur des plages déchelles dintérêt et à sélectionner des données issues des principales sous-bandes de fréquences cérébrales en tant quensembles candidats de caractéristiques dextraction en vue de leur analyse en tant que signature de diagnostic de laffection médicale. Des signatures de diagnostic pour la maladie dAlzheimer sont décelées lorsque des valeurs
