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深度学习在神经科学中的应用具有前所未有的潜力，可以揭示大脑的复杂动态。我们的文献计量分析涵盖了 2012 年至 2023 年，深入研究了深度学习在神经科学中的整合，揭示了进化趋势并确定了关键的研究热点。通过对 421 篇文章的审查，这项研究揭示了跨学科研究的显著增长，其特点是深度学习技术在理解神经机制和治疗神经系统疾病方面的应用蓬勃发展。我们的研究结果的核心是分类算法、模型和神经网络在推动神经科学发展方面发挥的关键作用，突出了它们在解释复杂神经数据、模拟大脑功能以及将理论见解转化为实际诊断和治疗干预方面的功效。此外，我们的分析还描述了主题的演变，展示了从基础方法向更专业和更细致入微的方法的转变，特别是在脑电图分析和卷积神经网络等领域。这种演变反映了该领域的成熟及其对技术进步的适应。这项研究进一步强调了跨学科合作和采用尖端技术对破译大脑密码的创新的重要性。当前的研究为未来的探索提供了战略路线图，敦促科学界向着有突破性发现和实际应用前景的领域迈进。这项分析不仅描绘了神经科学领域深度学习的过去和现在，还阐明了未来研究的道路，强调了深度学习对我们理解大脑的变革性影响。
解读深度学习在神经科学中的应用
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