摘要癫痫是一种以反复癫痫发作为特征的神经系统疾病，需要提早和精确检测才能有效管理。深度学习技术已成为分析复杂的医学数据，特别是脑电图（EEG）信号的强大工具，可以推进癫痫检测。本评论全面介绍了基于深度学习的癫痫检测系统中的尖端方法。首先概述了癫痫的基本概念及其对个人和医疗保健的影响。此评论然后深入研究深度学习原则及其在处理脑电图信号中的应用。研究了各种各样的研究论文，以了解构造（扭转神经网络，经常性神经网络和混合模型），并正在研究，并强调它们在检测癫痫的优势和局限性。讨论了用于改善脑电图数据质量和可靠性的预处理技术，例如降低降噪，掉掉损失和特征提取。提供了癫痫检测中当前的性能评估指标，例如曲线下的精度，灵敏度，特异性和面积。本评论通过强调诸如数据集大小和多样性，模型解释性以及与临床决策支持系统的集成等挑战来预测未来的方向。最后，这篇综述说明了深度学习如何提高早期癫痫诊断的精度，效率和可及性。这种进步允许更及时的干预措施和个性化的治疗计划，可能会彻底改变癫痫管理。