基于图形卷积网络的EEG信号分析:一篇综述
Hui Xiong1,2, Yan Yan3,4, Yimei Chen5
1School of Control Science and Engineering, Tiangong University, Tianjin, 300387, China. xionghui@tiangong.edu.cn.
Medical & biological engineering & computing
|January 30, 2025
概括
本综述探讨了用于分析脑电图 (EEG) 信号的图形卷积网络 (GCN),强调了它们在医疗保健和脑计算机接口中的应用. 它提供了GCN方法和未来研究方向的系统分析.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 人工智能的人工智能
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 人工智能 (AI) 的进步推动了电脑电图 (EEG) 信号分析的新方法.
- 脑电图信号分析对于医疗保健和脑电脑接口 (BCI) 应用至关重要.
- 图形卷积网络 (GCN) 在处理复杂的EEG数据方面显示出显著的前景.
研究的目的:
- 综合审查GCN在EEG信号分析中的应用和成果.
- 提供一个模块对模块的讨论,GCN在这个领域的当前研究状态.
- 在EEG分析中确定GCN的关键研究问题和未来发展方向.
主要方法:
- 关于用于EEG信号分析的GCN的详尽文献搜索.
- 系统地对GCN方法进行分类和分析.
- 详细检查关键模块:脑图构建,节点特征提取和GCN架构设计.
主要成果:
- 对GCN应用和EEG信号处理方面的成就进行了深入的审查.
- 针对EEG数据的各种GCN方法的结构化分类.
- 确定关键的研究挑战和GCN实施的考虑.
结论:
- GCN为推进EEG信号分析提供了巨大的潜力.
- 未来的研究应该集中在GCN层的适用性,以任务为导向的模型和有限的数据适应.
- 本综述为人工智能,神经科学和BCI领域的研究人员提供了宝贵的见解.
