論文の概要: TRIER: Template-Guided Neural Networks for Robust and Interpretable Sleep Stage Identification from EEG Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05407v1
• Date: Thu, 10 Sep 2020 01:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 04:21:41.947304
• Title: TRIER: Template-Guided Neural Networks for Robust and Interpretable Sleep Stage Identification from EEG Recordings
• Title（参考訳）: TRIER:脳波記録からのロバストかつ解釈可能な睡眠段階同定のためのテンプレートガイドニューラルネットワーク
• Authors: Taeheon Lee, Jeonghwan Hwang, Honggu Lee
• Abstract要約: 本研究では,この課題に対処する事前学習手法を提案する。 経験豊富な医師が睡眠状態の分類に用いた従来の手法に着想を得て,コサイン類似性に基づく畳み込みニューラルネットワークを導入した。 本研究では,(1)分類性能が著しく向上し,(2)複数の面における堅牢性が向上するため,テンプレートパターンによるニューラルネットワークの誘導が睡眠ステージングに有効な方法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.156484100374058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks often obtain sub-optimal representations during training, which degrade robustness as well as classification performances. This is a severe problem in applying deep learning to bio-medical domains, since models are vulnerable to being harmed by irregularities and scarcities in data. In this study, we propose a pre-training technique that handles this challenge in sleep staging tasks. Inspired by conventional methods that experienced physicians have used to classify sleep states from the existence of characteristic waveform shapes, or template patterns, our method introduces a cosine similarity based convolutional neural network to extract representative waveforms from training data. Afterwards, these features guide a model to construct representations based on template patterns. Through extensive experiments, we demonstrated that guiding a neural network with template patterns is an effective approach for sleep staging, since (1) classification performances are significantly enhanced and (2) robustness in several aspects are improved. Last but not least, interpretations on models showed that notable features exploited by trained experts are correctly addressed during prediction in the proposed method.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークはトレーニング中にしばしば準最適表現を取得し、ロバスト性や分類性能を低下させる。 これは、生体医学領域にディープラーニングを適用する際の深刻な問題であり、モデルが不規則性やデータ不足の影響を受けやすいためである。 本研究では,睡眠ステージングタスクにおいて,この課題に対処する事前学習手法を提案する。 経験医が睡眠状態に特徴的な波形やテンプレートパターンの存在から分類するために用いた従来の手法に着想を得て,コサイン類似性に基づく畳み込みニューラルネットワークを導入し,トレーニングデータから代表波形を抽出する。 その後、これらの機能はテンプレートパターンに基づいた表現を構築するモデルを導く。 その結果,(1)分類性能が著しく向上し,(2)いくつかの面でのロバスト性が向上するため,テンプレートパターンによるニューラルネットワーク誘導は睡眠ステージングに有効な手法であることがわかった。 最後に、モデル上での解釈は、トレーニングされた専門家が活用した注目すべき特徴が、提案手法の予測中に正しく対処されていることを示した。

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