阐述癫痫检测技术在医疗健康领域的重要性，探讨脑电图（EEG）数据在癫痫检测中的应用及意义，明确本研究的目的与动机
介绍文献综述的目标：梳理基于EEG数据的癫痫检测技术的研究现状与发展趋势，界定文献综述的范围：包含相关理论、方法、技术及应用案例，概述本综述的组织结构与内容安排
描述文献搜索的具体方法：关键词检索、数据库选择等，列举使用的数据库与检索工具，明确搜索过程中的关键词组合及其逻辑关系
介绍文献筛选的依据：相关性、学术质量、时效性等，阐述文献质量评估的方法与标准：引用次数、发表刊物影响力等
概述癫痫检测技术的基础理论与算法，阐述EEG数据在癫痫检测中的基本原理与处理方法，探讨基于EEG数据的癫痫检测技术的应用理论
按照时间顺序梳理基于EEG数据的癫痫检测技术的重要研究成果，分析不同研究之间的关联性与差异性，总结研究成果的主要观点与结论
介绍癫痫检测模型中常用的机器学习算法：支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，阐述模型评估与优化的方法：交叉验证、超参数调整等
通过具体案例展示不同机器学习算法在基于EEG数据的癫痫检测模型中的应用效果，比较不同方法的性能、优缺点及适用场景
总结当前基于EEG数据的癫痫检测技术的研究热点与趋势，评述现有研究的贡献与局限性
分析癫痫检测模型在实际应用中遇到的问题与挑战，探讨机器学习技术在癫痫检测领域的潜在限制与不足
预测基于EEG数据的癫痫检测技术的未来发展方向，提出潜在的研究课题与改进策略
归纳本综述的主要发现与观点，阐述基于EEG数据的癫痫检测技术的重要作用与贡献
提出对未来研究的期望与建议，探讨机器学习技术在癫痫检测领域的发展前景与实际应用价值