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摘要 — 深度学习在众多领域都取得了出色的表现，尤其是在语音识别和计算机视觉领域。对于脑电图 (EEG) 的研究相对较少，但在过去十年中仍取得了重大进展。由于缺乏对 EEG 深度学习的全面且主题广泛的调查，我们尝试总结最近的进展以提供概述以及未来发展的前景。我们首先简要提到了 EEG 信号的伪影消除，然后介绍了已用于 EEG 处理和分类的深度学习模型。随后，我们将深度学习在 EEG 中的应用分为脑机接口、疾病检测和情绪识别等几类，并进行了回顾。随后进行讨论，其中介绍了深度学习的优缺点，并提出了 EEG 深度学习的未来方向和挑战。我们希望本文能够成为脑电图深度学习研究的一个总结，也希望能够成为基于深度学习的脑电图研究进一步发展和取得成果的开端。
脑电图中的深度学习：过去十年关键时期的进展
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