基于深度学习的脑电识别方法研究与应用

资 源 简 介

基于深度学习的脑电识别方法研究与应用

详 情 说 明

基于深度学习的脑电识别技术近年来在医疗诊断、脑机接口等领域展现出巨大潜力。传统脑电信号分析方法依赖手工提取特征，而深度学习通过卷积神经网络和循环神经网络等架构，能够自动学习脑电信号的时空特征。典型的处理流程包括信号预处理（降噪、归一化）、时频域特征提取、分类器设计等环节。其中，CNN擅长捕捉局部空间模式，而LSTM网络则能建模信号的时间依赖性。该技术已成功应用于癫痫发作预测、睡眠分期等场景，未来结合迁移学习和联邦学习将进一步提升模型泛化能力，同时解决医疗数据隐私问题。当前挑战在于小样本学习和个体差异性问题，需要更鲁棒的模型设计。