深度學習算法在腦電信號解碼中的應用

摘要：近年來深度學習算法得到飛速發展,在生物醫學工程領域的應用也越來越廣泛。其中,利用深度學習算法從腦電信號(EEG)中解碼生理、心理或病理狀態也受到越來越多的關注。綜述近年來深度學習算法在EEG解碼中的應用,介紹常用算法、典型應用場景、重要進展和現存的問題。首先,論述常用于EEG解碼的幾類深度學習算法的基本原理,包括卷積神經網絡、深度信念網絡、自編碼器和循環神經網絡等。然后,討論深度學習算法的幾個典型EEG解碼應用場景,包括腦機接口、情緒與認知識別、疾病輔助診斷。結合應用實例,歸納深度學習算法在EEG解碼中的常見問題、解決方案、主要進展和研究趨勢。最后,總結深度學習應用于EEG信號解碼中仍待解決的一些關鍵問題,如參數復雜度、訓練時間以及泛化能力等。