换一批深度学习技术在基于脑电图的脑机接口中的应用进展
Advances in deep learning techniques for EEG-based brain-computer interfaces
摘要随着神经科学与计算机科学的飞速发展,脑机接口(brain-computer interface,BCI)技术成为研究热点.BCI技术打破了传统界限,实现了人或动物大脑与外部设备的连接.BCI技术的应用前景广阔,不仅能够助力残障人士恢复行动能力,改善生活质量,更有望引领人机交互领域的新革命.通过BCI技术,人们将能够以更为自然、直观的方式与外部世界进行交互,极大提高人机交互的效率和舒适度,展现出无限的潜力.近年来,随着众多大型且高质量脑电图(electroen-cephalography,EEG)数据集的公开发布,深度学习在BCI领域的研究获得了坚实的数据支撑.在处理诸如运动想象分类、癫痫发作监测等复杂任务时,深度学习技术在解析EEG数据方面表现出了非凡的潜力.当前,基于深度学习的BCI研究已成为科研领域的热点话题,并且对于开发能够深入探索EEG数据的深度学习模型的需求也在不断上升.本文首先简要概述了基于EEG的BCI与深度学习的基本概念.随后,详细阐述了深度学习技术在BCI领域的应用现状.最后,针对深度学习在基于EEG的BCI所面临的挑战,本文提出了一系列未来研究方向的建议.本文旨在为BCI研究人员在开发未来BCI系统时提供坚实的研究基础与有价值的参考.
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10.12037/YXQY.2025.01-03
发布时间
2025-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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