Interpretable EEG Microstate Discovery via Variational Deep Embedding: A Systematic Architecture Search with Multi-Quadrant Evaluation

Este artículo presenta el modelo Convolutional Variational Deep Embedding (Conv-VaDE) para el análisis de microestados EEG. Mejora la interpretabilidad al aprender conjuntamente la reconstrucción topográfica y la agrupación probabilística suave, permitiendo la decodificación generativa de prototipos de clústeres en topografías verificables.