基于深度学习的头皮脑电信息解码研究进展

摘要

cqvip:头皮脑电(EEG)拥有毫秒级时间分辨力,可实时获取大脑意念认知、思维决策的神经电生理信息。EEG已广泛用于脑成像研究,并成为21世纪神经科学与工程研究开发的重要工具之一。但受颅内组织容积导电效应的影响,使其信噪比与空间分辨率较差,信息解码严重受阻。随着本世纪深度学习(DL)的快速兴起与深入发展,研究者开始尝试将深度学习与脑科学研究相结合,探究深度学习应用于脑电数据处理的新方法,并已取得瞩目的阶段性成果,但采用现有方法进行EEG信息解码仍面临诸多急需解决的难题。结合近些年深度学习在EEG数据处理领域的研究和应用,综合论述目前主流DNN模型结构在EEG信息解码领域的研究现状及进展成果,分析归纳其潜力优势与瓶颈难题及未来趋势,以促进深度学习解码脑电信息的研究更深入有效发展。