論文の概要: Wavelet-Based Multi-Class Seizure Type Classification System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00511v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 23:58:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-06 13:13:16.735656
• Title: Wavelet-Based Multi-Class Seizure Type Classification System
• Title（参考訳）: ウェーブレット型マルチクラス発作分類システム
• Authors: Hezam Albaqami, Ghulam Mubashar Hassan, Amitava Datta
• Abstract要約: 本稿では,Dual-tree Complex Wavelet Transform (DTCWT) を用いて脳波信号から特定の特徴を抽出し,それらを分類する手法を提案する。 F1スコアの重み付けを99.1%, 74.7%とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1915057426589746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Epilepsy is one of the most common brain diseases that affect more than 1\% of the world's population. It is characterized by recurrent seizures, which come in different types and are treated differently. Electroencephalography (EEG) is commonly used in medical services to diagnose seizures and their types. The accurate identification of seizures helps to provide optimal treatment and accurate information to the patient. However, the manual diagnostic procedures of epileptic seizures are laborious and highly-specialized. Moreover, EEG manual evaluation is a process known to have a low inter-rater agreement among experts. This paper presents a novel automatic technique that involves extraction of specific features from EEG signals using Dual-tree Complex Wavelet Transform (DTCWT) and classifying them. We evaluated the proposed technique on TUH EEG Seizure Corpus (TUSZ) ver.1.5.2 dataset and compared the performance with existing state-of-the-art techniques using overall F1-score due to class imbalance seizure types. Our proposed technique achieved the best results of weighted F1-score of 99.1\% and 74.7\% for seizure-wise and patient-wise classification respectively, thereby setting new benchmark results for this dataset.
• Abstract（参考訳）: てんかんは世界の人口の12%以上に影響する最も一般的な脳疾患の1つである。 異なるタイプの再発発作を特徴とし、異なる方法で治療される。 脳波検査(Electroencephalography、EEG)は、発作とそのタイプを診断するために医療サービスで一般的に用いられる。 発作の正確な同定は、患者に最適な治療と正確な情報を提供するのに役立つ。 しかし,てんかん発作の診断は困難であり,高度に専門化されている。 さらに、EEGマニュアル評価は専門家の間でのレータ間合意の低さが知られているプロセスである。 本稿では,双本木複合ウェーブレット変換(dtcwt)を用いて脳波信号から特定の特徴を抽出し,分類する新しい自動手法を提案する。 TUH EEG Seizure Corpus (TUSZ) ver.1.5.2 データセットを用いて提案手法の評価を行い、クラス不均衡発作型によるF1スコアを用いた既存の最先端技術と比較した。 提案手法は, 重み付きf1-scoreを99.1\%, 74.7\%の患者別分類でそれぞれ最良とし, 新たなベンチマーク結果を得た。

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