基于深度学习的EEG数据分析技术综述
钟博,王鹏飞,王乙乔,王晓玲
Survey of deep learning based EEG data analysis technology
Bo ZHONG,Pengfei WANG,Yiqiao WANG,Xiaoling WANG
表 3
基于深度学习的EEG信号生成方法
Tab.3
EEG signal generating method based on deep learning
类型
文献
主要贡献
数据增强
文献[
19
]
利用额外的可变伸缩系数，动态调节WGAN-GP中的梯度惩罚项.
文献[
20
]
使用WGAN从低分辨率的记录中生成高空间分辨率EEG数据.
文献[
21
]
在WGAN的基础上，提出时空频率-均方误差损失，有助于重构出更具判别性的信号.
数据转换
文献[
22
]
提出基于自编码器改进的深度学习模型，实现由EEG到同步SEEG信号的生成.
文献[
23
]
提出两阶段匹配策略，确定一对一电极匹配关系，基于CGAN实现EEG到SEEG的生成.