人类情感和神经活动的复杂结构在脑电波模式中表现得最为明显。这些模式主要通过脑电图 (EEG) 记录捕获，为了解人类大脑的复杂运作提供了一个窗口。近年来，计算技术，尤其是这些脑电波模式中的异常检测，彻底改变了神经信息学。本文重点关注脑电波数据中异常模式的检测和分析，这是一项重要的工作，对医学和心理科学具有广泛的影响。认知状态和神经健康的关键决定因素。正常的脑电波活动是正常功能神经元的反映。然而，偏离这些规范通常表明存在神经系统疾病、压力、情绪障碍和其他与大脑相关的异常。识别和准确解释这些异常的能力对于早期诊断和成功治疗此类疾病至关重要。传统上，脑电波数据分析是一个手动、耗时的过程，很大程度上依赖于神经科学家和临床医生的专业知识。然而，EEG 数据的数量和复杂性需要实用且有效的方法。进入机器学习和人工智能 - 在转换 EEG 数据分析中显示出惊人前景的学科。使用可以从数据中学习的算法，我们可以构建能够以准确度和速度识别异常模式的程序，而仅靠人类搜索无法实现