典型文献
深度学习在精神障碍患者脑电图分析中的应用综述
文献摘要：
精神障碍疾病临床上的诊断缺乏客观性的参数,诊断和治疗都面临挑战.随着脑电图机在医院中的普及,脑电数据被广泛应用于精神障碍疾病的潜在生物标志物的发掘.相比传统的群体水平显著性差异分析,深度学习模型有利于实现个体化和智能化预测.文章将综述基于深度学习的精神障碍疾病的脑电信号的研究进展,从深度学习算法到精神障碍患者脑电图的自动分类等方面进行总结和分析.目前,已有研究还存在样本量小等局限,未来可通过数据采集、数据增强等方面进行改进,以期获得更鲁棒的结果,能够运用于临床诊疗中.
文献关键词：
精神障碍;深度学习;脑电图
中图分类号：
作者姓名：
赵齐岳;朱耿;过晓洋;杜晓微;王艳;李晓欧
作者机构：
上海健康医学院医疗器械学院,上海 201318
文献出处：
引用格式：
[1]赵齐岳;朱耿;过晓洋;杜晓微;王艳;李晓欧-.深度学习在精神障碍患者脑电图分析中的应用综述)[J].现代仪器与医疗,2022(05):82-85
A类：
B类：
精神障碍患者,应用综述,诊断和治疗,面临挑战,脑电图机,院中,脑电数据,潜在生物标志物,显著性差异分析,深度学习模型,智能化预测,脑电信号,深度学习算法,自动分类,总结和分析,样本量,数据增强,临床诊疗
AB值：
0.325216
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