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基于脑部计算机接口（BCI）和神经活动中的次生或第三级副产物产生的脑机制接口（BCI）和医学图像，在临床诊断，患者监测和生物医学研究中广泛使用。因此，如何进行有效检测，分析和研究生物医学信号对人类研究生命现象和医学科学的重要性非常重要。最近，机器学习技术，尤其是深度学习，具有明显的先进的生物医学信号分析。遵循这一行，本研究主题中所考虑的文章表明，这种知识领域正在迅速扩展，并且在过去几年中取得了巨大的进步。在生物医学信号分析中使用先进的深度学习方法和机器学习方面仍然存在各种尚未解决的问题，例如，弱的概括，遥不可及的性能，有限的数据集和数据筒仓。在本研究主题中，我们有一个为脑电图或医学图像使用多模式深度学习模型的示例，但是这些多模式作品的可行性依赖于原始数据集。此外，在脑电图或医学图像处理中研究了转移学习框架和对抗性学习的潜力。依靠其在大规模数据，机器学习和深度学习模型的强大拟合能力上，通常用于分析诸如脑电图和医学图像之类的生物医学信号，这些信号在p300-BCI，运动图像和医学图像处理中表现出了优势，但是在小型数据集中，它们在p300-BCI中的广泛性能力仍然有限。。他们发现多模式双级刺激研究工作致力于研究适当的机器学习和生物医学信号分析的深度学习解决方案，以及模型的解释性，因此至关重要。在本社论中，我们总结了使用鸡蛋或医学图像分析中深度学习的七个贡献文章中每一个中详细介绍的主要发现和观点。已经讨论了机器学习方法在解码卵信号中的优势，并提出了基于支持向量机的稀疏空间解码方法，由Hou等人提出。
社论：生物医学信号分析中的机器学习和深度学习
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