Fugu-MT 論文翻訳(概要): Energy-Efficient Tree-Based EEG Artifact Detection

論文の概要: Energy-Efficient Tree-Based EEG Artifact Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09577v1
Date: Tue, 19 Apr 2022 12:57:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-21 15:39:55.715503
Title: Energy-Efficient Tree-Based EEG Artifact Detection
Title（参考訳）: エネルギー効率の高い木に基づく脳波アーチファクト検出
Authors: Thorir Mar Ingolfsson, Andrea Cossettini, Simone Benatti, Luca Benini
Abstract要約: てんかんモニタリングでは、脳波アーチファクトは振幅と周波数の両方で形態学的に類似しているため、発作と誤認されることが多い。本研究では, 並列超低消費電力(PULP)組み込みプラットフォーム上で, 最小数のEEGチャネルに基づくアーティファクト検出アルゴリズムの実装について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.085570466000906
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the context of epilepsy monitoring, EEG artifacts are often mistaken for seizures due to their morphological similarity in both amplitude and frequency, making seizure detection systems susceptible to higher false alarm rates. In this work we present the implementation of an artifact detection algorithm based on a minimal number of EEG channels on a parallel ultra-low-power (PULP) embedded platform. The analyses are based on the TUH EEG Artifact Corpus dataset and focus on the temporal electrodes. First, we extract optimal feature models in the frequency domain using an automated machine learning framework, achieving a 93.95% accuracy, with a 0.838 F1 score for a 4 temporal EEG channel setup. The achieved accuracy levels surpass state-of-the-art by nearly 20%. Then, these algorithms are parallelized and optimized for a PULP platform, achieving a 5.21 times improvement of energy-efficient compared to state-of-the-art low-power implementations of artifact detection frameworks. Combining this model with a low-power seizure detection algorithm would allow for 300h of continuous monitoring on a 300 mAh battery in a wearable form factor and power budget. These results pave the way for implementing affordable, wearable, long-term epilepsy monitoring solutions with low false-positive rates and high sensitivity, meeting both patients' and caregivers' requirements.
Abstract（参考訳）: てんかんモニタリングの文脈では、脳波アーチファクトは振幅と周波数の両方の形態的類似性から発作と誤解されることが多く、発作検出システムはより高い誤報率に影響を受けやすい。本研究では, 並列超低消費電力(PULP)組み込みプラットフォーム上で, 最小数のEEGチャネルに基づくアーティファクト検出アルゴリズムの実装について述べる。これらの分析はTUH EEG Artifact Corpusデータセットに基づいており、時間電極に焦点を当てている。まず、自動機械学習フレームワークを用いて周波数領域の最適特徴モデルを抽出し、4時間EEGチャネルの設定に対して0.838 F1スコアで93.95%の精度を達成する。達成された精度レベルが最先端を20%近く上回った。そして、これらのアルゴリズムはPULPプラットフォーム向けに並列化され最適化され、最先端のアーティファクト検出フレームワークの低消費電力実装と比較してエネルギー効率が5.21倍向上する。このモデルと低消費電力の発作検出アルゴリズムを組み合わせることで、300mAhのバッテリーで300hの連続監視をウェアラブルフォームファクタと電力予算で実現できる。これらの結果は, 患者と介護者の双方の要件を満たす, 低偽陽性率と高感度で, 安価でウェアラブルな長期てんかんモニタリングソリューションを実現するための道を開いた。

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