目的：提出使用深神经网络（DNN）的新型SSVEP分类方法，提高单通道和用户独立的脑电电脑接口（BCIS）的性能，具有小的数据长度。方法：我们建议与DNN结合使用过滤器组（创建EEG信号的子带分量）。在这种情况下，我们创建了三种不同的模型：经常性的神经网络（FBRNN）分析时域，2D卷积神经网络（FBCNN-2D）处理复谱特征和3D卷积神经网络（FBCNN-3D）分析复杂谱图，我们在本研究中介绍了SSVEP分类的可能输入。我们通过开放数据集培训了我们的神经网络，并构思了它们，以便不需要从最终用户校准：因此，测试主题数据与训练和验证分开。结果：带滤波器银行的DNN超越了类似网络的准确性，在没有相当大的边距（高达4.6％）的情况下，它们甚至更高的边距（高达7.1％）超越了常见的SSVEP分类方法（SVM和FBCCA） 。在使用过滤器银行中的三个DNN中，FBRNN获得了最佳结果，然后是FBCNN-3D，最后由FBCNN-2D获得。结论和意义：滤波器银行允许不同类型的深神经网络，以更有效地分析SSVEP的谐波分量。复谱图比复杂频谱特征和幅度谱进行更多信息，允许FBCNN-3D超越另一个CNN。在具有挑战性的分类问题中获得的平均测试精度（87.3％）和F1分数（0.877）表示施工，经济，快速和低延迟BCIS建设的强大潜力。

我们评估了深度神经网络（DNN）的泛化能力，培训培训，以使用相对较小的混合数据集将胸部X射线分类为Covid-19，正常或肺炎。我们提出了DNN进行肺分段和分类，堆叠分割模块（U-NET），原始中间模块和分类模块（DenSenet201）。为了评估泛化，我们将DNN与外部数据集（来自不同的地方）测试，并使用贝叶斯推理来估计性能度量的概率分布。我们的DNN在外部测试数据集上实现了0.917 AUC，以及没有分割的DENSENET，0.906。贝叶斯推理表示平均准确性为76.1％和[0.695,0.826] 95％HDI（高密度间隔，浓缩95％的公制概率质量），分段，没有分段，71.7％和[0.646,0.786]。我们提出了一种新型DNN评估技术，使用层性相关性传播（LRP）和Brixia得分。 LRP Heatmaps表示放射科医生发现强烈的Covid-19症状和归属高Brixia评分的区域是堆叠DNN分类最重要的。外部验证表现出比内部更小的精度，表明概括在泛化中，分割改善了。外部数据集和LRP分析中的性能表明DNN可以在小型和混合数据集中培训并检测Covid-19。