基于脑信号分析的深度学习方法：非侵入式脑信号研究的最新进展
神经元与认知
2022-01-13 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
脑信号是由数百万脑神经元（神经细胞和脑细胞）处理的信息。这些脑信号可使用多种非侵入式技术记录与分析，例如脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）以及诸如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）等脑成像技术，本文将对这些技术作简要讨论。本文讨论了当前新兴的技术，例如使用不同深度学习（DL）算法来分析这些脑信号，以及这些算法如何通过应用信号解码策略来帮助确定一个人的神经状态。
引用
@article{arxiv.2201.04229,
title = {Brain Signals Analysis Based Deep Learning Methods: Recent advances in the study of non-invasive brain signals},
author = {Almabrok Essa and Hari Kotte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.04229},
year = {2022}
}
备注
18 pages