浙大生仪学院王平、庄柳静等:利用脑电图信号进行脑部疾病诊断的人工智能方法

学术   2024-11-13 20:32   浙江  

内容介绍

中文摘要

大脑信号反映了脑细胞活动引起的电信号变化或代谢变化。在各种非侵入性测量方法中,脑电图作为一种广泛应用的技术可以帮助了解大脑模式。脑电图中的异常读数可作为与神经系统疾病相关的脑活动的指标。脑机接口(BCI)系统能够直接从人脑提取和传输信息,从而实现与外部设备的交互。人工智能(AI)的出现极大地提高了BCI技术精度和准确性,并拓宽了该领域的研究范围。AI技术包括机器学习(ML)和深度学习(DL)模型,可以利用脑信号对各种脑部疾病进行分类和预测。本文综述了AI在基于脑电图的脑部疾病诊断中的应用,特别是AI算法在该领域应用的进展。

关键词组:脑部疾病;脑电图;脑机接口;人工智能


作者: 

尚书诺,石颖倩,张娅婕,刘梦雪,张宏,王平,庄柳静


本文引用格式:

Shunuo SHANG, Yingqian SHI, Yajie ZHANG, Mengxue LIU, Hong ZHANG, Ping WANG, Liujing ZHUANG. Artificial intelligence for brain disease diagnosis using electroencephalogram signals[J]. Journal of Zhejiang University Science B, 2024, 25(10): 914-940. 

http://doi.org/10.1631/jzus.B2400103

本文精要导读:

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