Fugu-MT 論文翻訳(概要): Random Convolution Kernels with Multi-Scale Decomposition for Preterm EEG Inter-burst Detection

論文の概要: Random Convolution Kernels with Multi-Scale Decomposition for Preterm EEG Inter-burst Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02039v1
Date: Wed, 4 Aug 2021 13:07:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-05 13:09:16.758883
Title: Random Convolution Kernels with Multi-Scale Decomposition for Preterm EEG Inter-burst Detection
Title（参考訳）: 初期脳波バースト検出のためのマルチスケール分解によるランダム畳み込みカーネル
Authors: Christopher Lundy (1 and 2) and John M. O'Toole (1 and 2) ((1) Irish Centre for Maternal and Child Health Research (INFANT), University College Cork, Ireland, (2) Department of Paediatrics and Child Health, University College Cork, Ireland)
Abstract要約: ランダム畳み込みカーネルを持つ線形分類器は、設計やドメイン知識を必要としない計算効率の良い方法である。最近提案されたRandOm Convolutional KErnel Transformsは、時系列データセットの範囲で高い精度を示している。本稿では,高周波数成分と低周波数成分を併用したマルチスケールバージョンを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Linear classifiers with random convolution kernels are computationally efficient methods that need no design or domain knowledge. Unlike deep neural networks, there is no need to hand-craft a network architecture; the kernels are randomly generated and only the linear classifier needs training. A recently proposed method, RandOm Convolutional KErnel Transforms (ROCKETs), has shown high accuracy across a range of time-series data sets. Here we propose a multi-scale version of this method, using both high- and low-frequency components. We apply our methods to inter-burst detection in a cohort of preterm EEG recorded from 36 neonates <30 weeks gestational age. Two features from the convolution of 10,000 random kernels are combined using ridge regression. The proposed multi-scale ROCKET method out-performs the method without scale: median (interquartile range, IQR) Matthews correlation coefficient (MCC) of 0.859 (0.815 to 0.874) for multi-scale versus 0.841 (0.807 to 0.865) without scale, p<0.001. The proposed method lags behind an existing feature-based machine learning method developed with deep domain knowledge, but is fast to train and can quickly set an initial baseline threshold of performance for generic and biomedical time-series classification.
Abstract（参考訳）: ランダム畳み込みカーネルを持つ線形分類器は、設計やドメイン知識を必要としない計算効率の良い手法である。ディープニューラルネットワークとは異なり、ネットワークアーキテクチャを手作りする必要はない。カーネルはランダムに生成され、線形分類器のみがトレーニングを必要とする。最近提案されたRandOm Convolutional KErnel Transforms (ROCKET) は、時系列データセットの範囲で高い精度を示している。本稿では,高周波数成分と低周波数成分を併用したマルチスケール方式を提案する。本手法は,妊娠30週齢36名から得られた初期脳波のコホートにおけるバースト間検出に応用する。 1万個のランダムカーネルの畳み込みによる2つの特徴はリッジ回帰を用いて結合される。提案手法は,マルチスケールで0.859 (0.815 - 0.874) のマシューズ相関係数 (mcc) を,スケールのない0.841 (0.807 - 0.865) に対してp<0.001。提案手法は,深層領域知識を用いた既存の機能ベース機械学習手法に遅れをきたすが,学習が高速であり,汎用的および生物医学的時系列分類のための性能の初期基準閾値を迅速に設定できる。

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