論文の概要: Machine-Learning-Based Diagnostics of EEG Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05115v1
• Date: Tue, 11 Feb 2020 17:12:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 02:04:16.999691
• Title: Machine-Learning-Based Diagnostics of EEG Pathology
• Title（参考訳）: マシンラーニングによる脳波診断
• Authors: Lukas Alexander Wilhelm Gemein, Robin Tibor Schirrmeister, Patryk Chrab\k{a}szcz, Daniel Wilson, Joschka Boedecker, Andreas Schulze-Bonhage, Frank Hutter, Tonio Ball
• Abstract要約: 機能ベースのEEG分析フレームワークを開発し、最先端のエンドツーエンド手法と比較する。 両アプローチの精度は81～86%という驚くほど狭い範囲にある。 臨床ラベルの不完全一致により,現在の2連系脳波デコーダの精度は90%近く飽和する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.98686945159869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) methods have the potential to automate clinical EEG analysis. They can be categorized into feature-based (with handcrafted features), and end-to-end approaches (with learned features). Previous studies on EEG pathology decoding have typically analyzed a limited number of features, decoders, or both. For a I) more elaborate feature-based EEG analysis, and II) in-depth comparisons of both approaches, here we first develop a comprehensive feature-based framework, and then compare this framework to state-of-the-art end-to-end methods. To this aim, we apply the proposed feature-based framework and deep neural networks including an EEG-optimized temporal convolutional network (TCN) to the task of pathological versus non-pathological EEG classification. For a robust comparison, we chose the Temple University Hospital (TUH) Abnormal EEG Corpus (v2.0.0), which contains approximately 3000 EEG recordings. The results demonstrate that the proposed feature-based decoding framework can achieve accuracies on the same level as state-of-the-art deep neural networks. We find accuracies across both approaches in an astonishingly narrow range from 81--86\%. Moreover, visualizations and analyses indicated that both approaches used similar aspects of the data, e.g., delta and theta band power at temporal electrode locations. We argue that the accuracies of current binary EEG pathology decoders could saturate near 90\% due to the imperfect inter-rater agreement of the clinical labels, and that such decoders are already clinically useful, such as in areas where clinical EEG experts are rare. We make the proposed feature-based framework available open source and thus offer a new tool for EEG machine learning research.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)手法は臨床脳波分析を自動化する可能性がある。 それらは機能ベース(手作り機能付き)とエンドツーエンドアプローチ(学習機能付き)に分類される。 脳波病理のデコードに関するこれまでの研究は、限られた数の機能、デコーダ、またはその両方を分析してきた。 I)より精巧な機能ベースのEEG分析とII)両方のアプローチの詳細な比較については、まず包括的な機能ベースのフレームワークを開発し、次に、このフレームワークを最先端のエンドツーエンドメソッドと比較する。 本研究の目的は,脳波を最適化した時間的畳み込みネットワーク(TCN)を含む機能ベースフレームワークとディープニューラルネットワークを,病理学と非病理学の脳波分類の課題に適用することである。 厳密な比較のために、約3000の脳波記録を含むテンプル大学病院 (TUH) 異常脳波コーパス (v2.0.0) を選択した。 その結果,提案手法は最先端のディープニューラルネットワークと同レベルの精度を実現できることがわかった。 両アプローチの精度は81～86\%という驚くほど狭い範囲にある。 さらに, 可視化と解析により, 両手法が時空間電極位置におけるデルタおよびテタ帯域パワーなど, データの類似した側面を用いたことが示された。 本研究は, 臨床ラベルの不完全一致により, 現在の2次脳波診断の精度が90%近く飽和する可能性があり, 臨床脳波の専門家が稀な領域など, 既に臨床的に有用であると主張している。 提案した機能ベースのフレームワークをオープンソースにし、EEG機械学習研究のための新しいツールを提供する。

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