该论文综合分析了当前使用脑电图（EEG）来监测生理疲劳的现状。

Jan, 2024

本文综述了心理疲劳的理论模型、关键的技术手段和最新的人类疲劳生物传感技术，发现 EEG 传感器能够提供对疲劳检测的中等到良好的灵敏度，并讨论了可穿戴 EEG 以及环境传感器相互融合在实时监测方面的关键性作用和未来的发展方向。

Jul, 2023

这篇论文探讨了如何运用人工智能和机器学习技术，通过对脑电图信号进行分析，提前预测癫痫发作的可能性，从而为临床实践提供支持。

Feb, 2020

本研究使用电脑建立了一个基于神经网络的智能决策模型，通过 EEG 检测来识别人类主观情绪，并采用一些信号处理技术和算法，实验结果表明该模型能够提高情绪检测的准确性。

Mar, 2023

本文从研究者的角度出发，综述了近期 EEG 情感识别研究的代表性成果，并提供教程以帮助研究者从零开始。介绍了 EEG 情感识别在心理和生理水平上的科学基础，将这些被综述的作品分类为不同的技术路线，并说明了理论基础和研究动机，最后讨论了现有的挑战和未来的研究方向。

Mar, 2022

本研究通过使用 SVM，KNN 和 RNN (LSTM) 等算法，对 DEAP 数据集中的 EEG 信号进行分类和测试，以探究如何使用脑信号来改进情绪识别的性能，并进一步研究情绪随时间变化的规律。

Jul, 2023

机器学习算法应用于癫痫检测已显示出很大的诊断潜力，但少数已发表的算法尚未完全解决成功临床转化的要求。

Apr, 2024

通过对 156 篇 DL 和 EEG 论文的回顾和分析，发现 DL 在 EEG 信号识别方面取得了 5.4% 的精度提升，但大多数论文难以复现，因此提出了建议以支持该领域的进一步发展。

Jan, 2019

通过系统综述了解了基于脑电图 (EEG) 的认知负荷估计。重点包括：确定可靠引发离散和量化认知负荷水平的实验范式，并探究在信号分类中常用的深度神经网络 (DNNs) 的输入形式的特点和表征结构。分析发现一些研究在离线认知负荷分类中使用脑电信号的二维矩阵原始表示，但只有少数研究采用了在线或伪在线的实时认知负荷估计策略。此外，在这项综述中，仅采用了数个可解释的 DNNs 和一个生成模型进行认知负荷检测。总的来说，由于其网络架构的深度提供了巨大的建模能力，DNNs 成为分类脑电信号的宝贵工具。进一步建议采用可解释且可解读的 DNN 模型进行认知负荷估计，因为现有方法在面对非平稳信号时存在局限性。

Sep, 2023

本文旨在将心理负荷分类为三种状态并估计连续水平，使用时间域方法中的时序卷积网络和频域方法中的多维残差块结构，以提高对大脑的心理估计的精确度。

Jul, 2023