脑电机器学习：理论与应用

导读EEG是一种广泛用于研究记录和监测脑电活动的方法。已经开发了机器学习算法来从EEG中提取信息，以帮助诊断多种疾病(例如癫痫、阿尔茨海默症和精神分裂症)，并识别各种大脑状态。尽管机器学习算法在神经科学中具有精妙且易于使用的特性，但如果执行不当，可能会产生不准确甚至错误的结果。本文概述了基于EEG的机器学习、模式识别和分类的一般方法。首先，描述了从各个领域提取的特征。其次，概述了监督和无监督特征降维方法。重点关注分类算法、性能评估和防止过拟合的方法。最后，讨论了基于EEG机器学习的两个应用：脑机接口(BC...【查看原文】