深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1 篇文献。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2024-08-07 |
Deep learning with convolutional neural networks for EEG decoding and visualization
2017-11, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.23730
PMID:28782865
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研究论文 | 本文研究了使用卷积神经网络（ConvNets）进行脑电图（EEG）解码和可视化的深度学习方法 | 提出了使用批量归一化和指数线性单元等机器学习领域的最新进展，以及裁剪训练策略，提高了深度ConvNets的解码性能 | 需要进一步理解如何设计和训练ConvNets以进行端到端的EEG解码，并可视化ConvNets学习到的信息性EEG特征 | 探索如何设计和训练ConvNets以从原始EEG中解码任务相关信息，并展示深度ConvNets结合先进可视化技术在基于EEG的脑映射中的潜力 | 研究了不同架构的深度ConvNets，用于从原始EEG解码想象或执行的任务 | 机器学习 | NA | 卷积神经网络（ConvNets） | CNN | 脑电图（EEG） | 未具体说明样本数量 |