論文の概要: A New Neuromorphic Computing Approach for Epileptic Seizure Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12773v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 10:39:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 13:43:15.848217
• Title: A New Neuromorphic Computing Approach for Epileptic Seizure Prediction
• Title（参考訳）: てんかん発作予測のための新しいニューロモルフィック計算手法
• Authors: Fengshi Tian, Jie Yang, Shiqi Zhao, Mohamad Sawan
• Abstract要約: CNNは計算的に高価で電力が空腹です。 エネルギー効率のよいスパイクニューラルネットワーク(SNN)によって動機づけられた、発作予測のためのニューロモルフィックコンピューティングアプローチが本研究で提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.798958633851825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several high specificity and sensitivity seizure prediction methods with convolutional neural networks (CNNs) are reported. However, CNNs are computationally expensive and power hungry. These inconveniences make CNN-based methods hard to be implemented on wearable devices. Motivated by the energy-efficient spiking neural networks (SNNs), a neuromorphic computing approach for seizure prediction is proposed in this work. This approach uses a designed gaussian random discrete encoder to generate spike sequences from the EEG samples and make predictions in a spiking convolutional neural network (Spiking-CNN) which combines the advantages of CNNs and SNNs. The experimental results show that the sensitivity, specificity and AUC can remain 95.1%, 99.2% and 0.912 respectively while the computation complexity is reduced by 98.58% compared to CNN, indicating that the proposed Spiking-CNN is hardware friendly and of high precision.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた高い特異性と感度の発作予測手法が報告されている。 しかし、CNNは計算的に高価で電力が空腹です。 これらの不便さは、ウェアラブルデバイスにCNNベースのメソッドを実装するのを難しくする。 エネルギー効率のよいスパイクニューラルネットワーク(SNN)によって動機づけられた、発作予測のためのニューロモルフィックコンピューティングアプローチが本研究で提案されている。 このアプローチでは、脳波サンプルからスパイクシーケンスを生成し、cnnとsnsの利点を組み合わせたスパイク畳み込みニューラルネットワーク(spiking-cnn)で予測するために、ガウス型ランダム離散エンコーダが使用される。 実験結果から,spiking-cnnはハードウェアフレンドリーで精度の高いspiking-cnnに対し,感度,特異性,aucはそれぞれ95.1%,99.2%,0.912であり,計算複雑性は98.58%削減できることがわかった。

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