Parkinson’s disease (PD) is one of the most common neurodegenerative brain disorders, commonly diagnosed and monitored via clinical examinations, which can be imprecise and lead to a delayed or inaccurate diagnosis. Therefore, recent research has focused on finding biomarkers by analyzing brain networks’ neural activity to find abnormalities associated with PD pathology. Brain signals can be measured using Magnetoencephalography (MEG) or Electroencephalogram (EEG), which have demonstrated their practical use in decoding neural activity. Nevertheless, interpreting and labeling human neural activity measured using MEG/EEG is yet a challenging task requiring vast of time and expertise. In addition, there is a risk of introducing bias or omitting important information not recognizable by humans. This thesis investigates whether it is possible to find meaningful features relevant to PD by uncovering the brain signals’ underlying structure using self-supervised learning (SSL), requiring no labels or hand-crafted features. Four experiments on one EEG and one MEG dataset were conducted to evaluate if the features found during the SSL were meaningful, including t-SNE, silhouette coefficient, Kolmogorov-Smirnov test, and classification performance. Additionally, transfer learning between the two datasets was tested. The SSL model, TS-TCC, was employed in this thesis due to its outstanding performance on two other EEGdatasets and its training efficiency. The evaluation of the EEG dataset inferred it was feasible to find meaningful features to distinguish PD from healthy controls to some extent using SSL. However, more investigations of reusing the features in a downstream task are needed. The evaluation of the MEG dataset did not reach the same satisfying result, the proposed reason, among others, was the amount of data. Lastly, transfer learning was unsuccessful in the setting of transforming knowledge from the EEG to the MEG dataset. / Parkinsons sjukdom är en av de mest förekommande neurodegenerativa hjärnsjukdomarna. Vanligtvis diagnostiseras och övervakas sjukdomen via kliniska undersökningar, dessa kan vara diffusa och leda till en fördröjd eller en felaktig diagnos. Den senaste forskning har därför fokuserat på att hitta nya biomarkörer, bland annat genom att analysera hjärnnätverkens neurala aktivitet för att hitta abnormiteter associerade med parkinsons patologi. Magnetoencefalografi (MEG) och elektroencefalogram (EEG) har visat sig vara bra tekniker för att avkoda neural aktivitet och kan därmed användas för att mäta hjärnsignaler. Dessvärre är det en utmanande uppgift att tolka och märka hjärnsignaler, det kräver mycket tid och expertis. Det finns också en risk att märkningen inte blir helt objektiv eller att viktig information som inte är upptäckbar av människor utelämnas. Denna avhandling undersöker om det är möjligt att hitta meningsfulla särdrag relevanta för parkinsons sjukdom medhjälp av självövervakad inlärning (SSL), som varken kräver etiketter eller handgjorda särdrag. För att utvärdera om särdragen funna av SSL är meningsfulla utfördes fyra experiment på ett EEG och ett MEG-dataset. Experimenten inkluderade tSNE, siluettkoefficienten, Kolmogorov-Smirnov-testet och klassificeringsprestanda. Dessutom utvärderades möjligheten att överföra särdrag mellan de två dataseten för att nå bättre resultat. TS-TCC användes som SSL modell i denna avhandling på grund av dess prestanda på två andra EEG-dataset och dess effektivitet när det kommer till träning. Utvärderingen av EEG-datat visade på att det var möjligt att hitta meningsfulla särdrag för att till viss del skilja patienter från friska kontroller. Däremot så behövs vidare undersökning av användandet av särdragen i en klassificerare. Utvärderingen av MEG-datat nådde inte samma tillfredsställande resultat; anledningen kan bland annat vara mängden data. Slutligen, det var inte möjligt att överföra särdrag mellan EEG och MEG-datat för att nå ett bättre resultat.