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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。
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单位上海健康医学院
