Bài báo này tổng quan một cách hệ thống các nghiên cứu ban đầu về các mô hình EEG cơ bản dựa trên học tự giám sát (EEG-FM) xử lý dữ liệu điện não đồ (EEG). Qua phân tích 10 EEG-FM ban đầu, chúng tôi nhận thấy hầu hết chúng đều sử dụng mô hình chuỗi dựa trên Transformer và tái tạo chuỗi che giấu làm phương pháp học tự giám sát. Tuy nhiên, chúng tôi chỉ ra rằng việc đánh giá khả năng ứng dụng thực tế gặp nhiều khó khăn do tính không đồng nhất và các khía cạnh hạn chế của việc đánh giá mô hình.
