論文の概要: Bridging the Gap Between Patient-specific and Patient-independent
Seizure Prediction via Knowledge Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12598v1
- Date: Fri, 25 Feb 2022 10:30:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-28 14:33:39.568287
- Title: Bridging the Gap Between Patient-specific and Patient-independent
Seizure Prediction via Knowledge Distillation
- Title（参考訳）: 知識蒸留による患者別と患者非依存の精液予測のギャップを埋める
- Authors: Di Wu, Jie Yang, and Mohamad Sawan
- Abstract要約: 既存のアプローチは通常、てんかんの信号の高度にパーソナライズされた特性のために、患者固有の方法でモデルを訓練する。
患者固有のモデルは、蒸留された知識と追加のパーソナライズされたデータによって得られる。
提案手法を用いて,CHB-MIT sEEGデータベース上で5つの最先端の発作予測法を訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2666838978096875
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objective. Deep neural networks (DNN) have shown unprecedented success in
various brain-machine interface (BCI) applications such as epileptic seizure
prediction. However, existing approaches typically train models in a
patient-specific fashion due to the highly personalized characteristics of
epileptic signals. Therefore, only a limited number of labeled recordings from
each subject can be used for training. As a consequence, current DNN based
methods demonstrate poor generalization ability to some extent due to the
insufficiency of training data. On the other hand, patient-independent models
attempt to utilize more patient data to train a universal model for all
patients by pooling patient data together. Despite different techniques
applied, results show that patient-independent models perform worse than
patient-specific models due to high individual variation across patients. A
substantial gap thus exists between patient-specific and patient-independent
models. In this paper, we propose a novel training scheme based on knowledge
distillation which makes use of a large amount of data from multiple subjects.
It first distills informative features from signals of all available subjects
with a pre-trained general model. A patient-specific model can then be obtained
with the help of distilled knowledge and additional personalized data.
Significance. The proposed training scheme significantly improves the
performance of patient-specific seizure predictors and bridges the gap between
patient-specific and patient-independent predictors. Five state-of-the-art
seizure prediction methods are trained on the CHB-MIT sEEG database with our
proposed scheme. The resulting accuracy, sensitivity, and false prediction rate
show that our proposed training scheme consistently improves the prediction
performance of state-of-the-art methods by a large margin.
- Abstract（参考訳）: 目的。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、てんかん発作の予測など、様々な脳-機械インタフェース(BCI)アプリケーションで前例のない成功を収めている。
しかし、既存のアプローチは通常、てんかん信号の高度にパーソナライズされた特徴のために患者特有の方法でモデルを訓練する。
そのため、各科目からのラベル付き録音は限られた数しか使用できない。
その結果、現在のDNNベースの手法では、トレーニングデータの不十分さにより、ある程度の一般化能力の低下が示される。
一方,患者に依存しないモデルでは,より多くの患者データを活用し,患者データをプールすることで全患者に普遍的なモデルを訓練しようとする。
その結果,患者に依存しないモデルは,患者間の個人差が大きいため,患者固有のモデルよりも悪い結果が得られた。
したがって、患者固有のモデルと患者に依存しないモデルの間には大きなギャップがある。
本稿では,複数の被験者からの大量のデータを利用した知識蒸留に基づく新しい学習手法を提案する。
まず、事前訓練された一般モデルを用いて、利用可能なすべての対象の信号から情報的特徴を抽出する。
患者固有のモデルは、蒸留された知識と追加のパーソナライズされたデータによって得られる。
重要なこと。
提案手法は,患者固有の発作予測器の性能を大幅に向上させ,患者固有の発作予測器と患者非依存予測器のギャップを橋渡しする。
提案手法を用いて,CHB-MIT sEEGデータベース上で5つの最先端の発作予測法を訓練する。
その結果,提案手法の精度,感度,誤予測率により,最先端手法の予測性能が一貫して向上することが示された。
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