用于脑电图的深度信念网络：近期贡献与未来展望的综述

深度学习，作为机器学习的一个相对新兴分支，已被探讨用于各种生物医学应用。深度学习算法已被用于分析不同的生理信号，从而更好地理解人类生理，以实现对异常状况的自动诊断。本文提供了深度学习方法的概述，重点关注脑电图应用中的深度信念网络。我们研究了深度信念网络的最先进算法，并介绍了这些算法在脑电图应用中的应用及其性能。我们涵盖了脑电图在医学中的各种应用，包括情绪识别、睡眠阶段分类和癫痫发作检测，以理解深度学习算法如何可以修改以更好地适应所需任务。该综述旨在为研究人员提供目前脑电图信号的深度信念网络方法的广泛概述，并突出未来研究中的潜在挑战。