基于深度学习的EEG数据分析技术综述

作     者：钟博 王鹏飞 王乙乔 王晓玲 ZHONG Bo;WANG Pengfei;WANG Yiqiao;WANG Xiaoling

作者机构：华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2024年第58卷第5期

页      面：879-890页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61972155) 

主　　题：头皮脑电(EEG) 闭环流程 深度学习 预处理 特征提取 模型泛化 

摘      要：对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解决方案,包括各阶段所存在的难点与问题.全方位总结出不同算法的主要贡献和局限性,讨论深度学习技术在各个阶段处理EEG数据时所面临的挑战及未来的发展方向.