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

Este artigo apresenta o modelo Convolutional Variational Deep Embedding (Conv-VaDE) para análise de microestados de EEG. Ele aprimora a interpretabilidade ao aprender reconstrução topográfica e agrupamento probabilístico suave, permitindo a decodificação generativa de protótipos de clusters em topografias verificáveis.