Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）· Chen ZS, Lu BL, Wu W.·· 2025-09-01AI 评分38
脑电图分析的表征学习与基础模型：当前趋势、基本洞见与未来方向
Representation Learning and Foundation Models for Electroencephalography Analyses: Current trends, fundamental insights, and future directions?
AI 导读
文章综述了面向EEG与iEEG分析的机器学习技术，重点讨论表征学习与迁移学习如何利用大规模EEG数据发现对临床诊疗和BCI有用的潜在EEG特征。文中给出表征学习的一般原则与EEG分析的实操示例，并从信号处理角度把AI模型发现的神经科学洞见与EEG信号分析基础相衔接。所讨论方法大多可推广至其他脑信号模态。
AI 要点
团队
作者为 Chen ZS、Lu BL、Wu W.，原文未给出所属机构信息。
主要结果
综述指出，借助大规模 EEG 数据与表征学习、迁移学习，可发现对临床护理和 BCI 有用的潜在 EEG 特征。
解决什么问题
梳理面向 EEG 分析的机器学习前沿技术，并讨论表征学习的一般原则与 EEG 分析实操示例。
方法
综述覆盖高密度无创头皮 EEG 与有创颅内 EEG（iEEG），从信号处理角度把 AI 模型与 EEG 信号分析基础联系起来。
局限
从文章类型看，这是综述，未报告新的实验数据或受试者结果。
AI 依据原文整理，未经人工核对。
来源：Europe PMC（brain-computer interface · PubMed） · doi.org