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深度学习已成功应用于 EEG 数据，用于睡眠分期、癫痫发作检测和伪影识别。然而，自动注释的性能还不足以在临床环境中取代经过训练的注释者。因此，我们提出了一个决策支持系统来帮助人类注释者更快、更有效地工作。作为解决这些挑战的第一步，我们在 Python 中开发了 Robin's Viewer (RV)，它基于绘图库 Plotly 和流行的 M/EEG 分析工具箱 MNE。目标是创建一个独立于平台的交互式 Web 应用程序，它是开源的，支持许多常见的 EEG 文件格式，以便于与各种 EEG 工具箱轻松集成。RV 包括其他 EEG 查看器的许多常见功能，例如视图滑块、标记坏通道和瞬态伪影以及可自定义的预处理。 RV 与现有 EEG 查看器的主要区别在于，它能够可视化经过训练以识别 EEG 数据中的模式的深度学习模型的输出预测。其结果是为科学家和临床医生提供了一个决策支持系统，他们可以使用 RV 来注释伪影、睡眠阶段、异常和其他分类任务。25
使用深度学习预测辅助脑电图注释
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