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摘要 — 肥胖是当今现代社会的一个常见问题，可导致各种疾病并显著降低生活质量。目前，已经开展了研究以调查静息状态脑电图 (EEG) 信号，目的是识别与肥胖相关的可能的神经系统特征。在本研究中，我们提出了一个基于深度学习的框架来提取静息状态脑电图特征，以对肥胖和瘦弱人群进行分类。具体而言，采用一种新颖的变分自动编码器框架从原始脑电图信号中提取受试者不变特征，然后通过一维卷积神经网络对其进行分类。与传统的机器学习和深度学习方法相比，我们证明了使用 VAE 进行特征提取的优势，这反映在特征表示中分类准确率的显著提高、可视化效果的改善和杂质测量的减少。未来的工作方向可以从神经学角度深入了解所提出的模型所学习的空间模式，以及通过允许其发现任何与时间相关的信息来提高所提出的模型的可解释性。索引术语——深度学习、EEG、分类、变分自动编码器
变分自动编码器学习更好的特征表示，用于基于脑电图的肥胖分类
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