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脑磁图 (MEG) 是一种尖端的神经成像技术，它以无与伦比的高时间和空间精度组合测量认知过程背后的复杂大脑动态。MEG 数据分析始终依赖于先进的信号处理以及数学和统计工具来完成各种任务，从数据清理到探测信号的丰富动态，再到估计表面级记录背后的神经源。与大多数领域一样，人工智能 (AI) 的激增导致机器学习 (ML) 方法在 MEG 数据分类中的使用增加。最近，该领域的一个新兴趋势是使用人工神经网络 (ANN) 来解决许多与 MEG 相关的任务。本综述从三个角度全面概述了 ANN 如何用于 MEG 数据：首先，我们回顾了使用 ANN 进行 MEG 信号分类（即大脑解码）的工作。其次，我们报告了使用 ANN 作为人脑信息处理的假定模型的工作。最后，我们研究了使用 ANN 作为解决 MEG 方法问题（包括伪影校正和源估计）的技术的研究。此外，我们评估了目前在 MEG 中使用 ANN 的优势和局限性，并讨论了该领域未来的挑战和机遇。最后，通过详细描绘该领域并为未来提供实用建议，本综述旨在为经验丰富的 MEG 研究人员和对该领域有兴趣使用 ANN 来增强对 MEG 人脑复杂动态的探索的新手提供有益的参考。
用于脑磁图的人工神经网络
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