تتطور تقنيات تصنيف السلاسل الزمنية (TSC) الخاصة بالإشارات البيولوجية بشكل مستمر، حيث انتقلت من أساليب تقليدية تعتمد على استراتيجيات محددة لنوع الإشارة إلى الهياكل العميقة القادرة على تمثيل تنوع تركيبات الموجات الناتجة عن العمليات الفسيولوجية المختلفة.

تقدم هذه المراجعة إطار عمل موحد يربط بين بنية الموجات (Morphology) ووسائل القياس (Modality)، مما يكشف كيف تؤثر الأنماط مثل الطلقات، والانفجارات، والتذبذبات، والانزلاق البطيء، والإيقاعات الهرمية على تصميم النماذج.

من خلال تحليل مجموعة من الأنماط الكهربائية مثل تخطيط الدماغ الكهربائي (Electroencephalography) وتخطيط العضلات الكهربائي (Electromyography) وتخطيط القلب الكهربائي (Electrocardiography) والقياسات الضوئية، تظهر هذه المراجعة كيف تحدد بنية الموجات استراتيجيات المعالجة المسبقة وتصميم النماذج.

كشفت الأبحاث أن بنية الموجات، وليس نوع النموذج، هي التي تحدد الأداء وقابلية التفسير بشكل أقوى، مما يفسر نجاح النماذج العميقة عندما تتطابق مواقفها الاستدلالية مع الديناميات الأساسية للموجات. تم تحديد مجالات البحث المستقبلية مثل تعزيز البيانات الظرفية (Morphological Data Augmentation) والمعايير التقييمية لتحسين التعميم، مما يبرز أهمية النمذجة المعتمدة على بنية الموجات كنقطة انطلاق لتطوير نماذج TSC قابلة للتفسير ولها معنى فسيولوجي واسع عبر الإشارات البيولوجية المختلفة.