Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning-based EEG Applications and Markets

論文の概要: Machine Learning-based EEG Applications and Markets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05144v1
Date: Wed, 10 Aug 2022 04:47:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-11 12:38:02.594577
Title: Machine Learning-based EEG Applications and Markets
Title（参考訳）: 機械学習による脳波アプリケーションと市場
Authors: Weiqing Gu, Bohan Yang, Ryan Chang
Abstract要約: 本稿では,脳波市場に関する包括的調査を試みる。それは、診断/スクリーニング、薬物開発、ニューロマーケティング、日々の健康、メタバース、年齢/障害支援を含む、脳波の6つの重要な応用をカバーしている。私たちの調査によると、マシンラーニングベースのEEGアプリケーションに関するさらなる研究は、より堅牢なEEG関連市場につながるでしょう。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3222802562733786
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper addresses both the various EEG applications and the current EEG market ecosystem propelled by machine learning. Increasingly available open medical and health datasets using EEG encourage data-driven research with a promise of improving neurology for patient care through knowledge discovery and machine learning data science algorithm development. This effort leads to various kinds of EEG developments and currently forms a new EEG market. This paper attempts to do a comprehensive survey on the EEG market and covers the six significant applications of EEG, including diagnosis/screening, drug development, neuromarketing, daily health, metaverse, and age/disability assistance. The highlight of this survey is on the compare and contrast between the research field and the business market. Our survey points out the current limitations of EEG and indicates the future direction of research and business opportunity for every EEG application listed above. Based on our survey, more research on machine learning-based EEG applications will lead to a more robust EEG-related market. More companies will use the research technology and apply it to real-life settings. As the EEG-related market grows, the EEG-related devices will collect more EEG data, and there will be more EEG data available for researchers to use in their study, coming back as a virtuous cycle. Our market analysis indicates that research related to the use of EEG data and machine learning in the six applications listed above points toward a clear trend in the growth and development of the EEG ecosystem and machine learning world.
Abstract（参考訳）: 本稿では、さまざまなEEGアプリケーションと、機械学習によって推進される現在のEEG市場エコシステムの両方に対処する。 eegを使用したオープン医療および健康データセットは、知識の発見と機械学習データサイエンスアルゴリズムの開発を通じて、患者ケアのための神経学を改善することを約束して、データ駆動研究を促進する。この取り組みは様々な種類のEEG開発をもたらし、現在新しいEEG市場を形成しています。本稿では,脳波市場の包括的調査を行い,脳波の診断・スクリーニング,薬物開発,ニューロマーケティング,日常生活,メタバース,年齢・障害支援の6つの重要な応用について紹介する。この調査のハイライトは、研究分野とビジネス市場の比較と対比にある。本調査は、脳波の現在の限界を指摘し、上記のすべての脳波アプリケーションに対する研究およびビジネスチャンスの今後の方向性を示すものである。私たちの調査によると、マシンラーニングベースのEEGアプリケーションに関するさらなる研究は、より堅牢なEEG関連市場につながるでしょう。より多くの企業がこの研究技術を実生活に応用する。 EEG関連の市場が拡大するにつれて、EEG関連のデバイスはより多くのEEGデータを収集し、研究者が研究で利用できるより多くのEEGデータを収集する。市場分析によれば、上記の6つのアプリケーションにおける脳波データと機械学習の利用に関する研究は、脳波エコシステムと機械学習の世界の成長と発展の明確なトレンドに向かっている。

関連論文リスト

DREAMS: A python framework to train deep learning models with model card reporting for medical and health applications [7.2934799091933815]
本稿では,脳波データ処理,モデルトレーニング,レポート生成に適した総合的なディープラーニングフレームワークを提案する。 AI開発者によってさらに適応され、開発されるように構築されているが、モデルカードを通じて、開発者と臨床医の両方が使用する結果と具体的な情報を報告することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-26T13:12:13Z)
A Tale of Single-channel Electroencephalogram: Devices, Datasets, Signal Processing, Applications, and Future Directions [10.206750309231783]
単一チャネル脳波(英: Single- Channel Electroencephalogram、EEG)は、脳活動を監視するための費用効率が高く、快適で非侵襲的な方法である。本稿では,開発動向,デバイス,データセット,信号処理方法,最近の応用,今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-20T11:36:17Z)
hvEEGNet: exploiting hierarchical VAEs on EEG data for neuroscience applications [3.031375888004876]
脳波の既存のDLベースのモデリング手法に2つの課題がある。被験者間の高いばらつきと低信号対雑音比は、脳波データの良好な品質を確保するのを困難にしている。本稿では,高忠実度脳波再構成問題を対象とした2つの変分オートエンコーダモデル,すなわちvEEGNet-ver3とhvEEGNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-20T15:36:31Z)
Electroencephalography and mild cognitive impairment research: A scoping review and bibliometric analysis (ScoRBA) [0.0]
軽度認知障害(MCI)はしばしばアルツハイマー病(AD)の前駆者と見なされる EEGは低コストで時間分解能が優れているため、研究者の間では最も人気があり、頻繁に使用されるツールである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-01T06:52:19Z)
EEG4Students: An Experimental Design for EEG Data Collection and Machine Learning Analysis [3.8224226881450187]
本稿では,BCI分類タスクのためのパーソナルコンピュータ上で効率的に動作可能な機械学習アルゴリズムについて検討する。脳波に基づくBCIデータを収集するために、安価なコンシューマグレードデバイスを用いてこのようなBCI実験を行う方法について検討する。我々はデータ収集プロトコルであるEEG4Studentsを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-24T19:10:11Z)
Task-oriented Self-supervised Learning for Anomaly Detection in Electroencephalography [51.45515911920534]
タスク指向型自己教師型学習手法を提案する。大きなカーネルを持つ特定の2つの分岐畳み込みニューラルネットワークを特徴抽出器として設計する。効果的に設計され、訓練された特徴抽出器は、より優れた特徴表現を脳波から抽出できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-04T13:15:08Z)
Data augmentation for learning predictive models on EEG: a systematic comparison [79.84079335042456]
脳波(EEG)分類タスクの深層学習は、ここ数年急速に増加している。 EEG分類タスクのディープラーニングは、比較的小さなEEGデータセットによって制限されている。データ拡張は、コンピュータビジョンや音声などのアプリケーションにまたがる最先端のパフォーマンスを得るために重要な要素となっている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-29T09:18:15Z)
Machine learning applications for electricity market agent-based models: A systematic literature review [68.8204255655161]
エージェントベースのシミュレーションは、電気市場のダイナミクスをよりよく理解するために使用される。エージェントベースのモデルは、機械学習と人工知能を統合する機会を提供する。我々は、エージェントベースの電気市場モデルに適用された機械学習に焦点を当てた2016年から2021年の間に発行された55の論文をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-05T14:52:26Z)
Machine Learning Applications for Therapeutic Tasks with Genomics Data [49.98249191161107]
ゲノム学の機械学習応用に関する文献を、治療開発のレンズでレビューします。治療パイプライン全体にわたるゲノミクス応用における22の機械学習を同定する。この分野における7つの重要な課題を、拡大と影響の機会として挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-03T21:20:20Z)
EEG-based Brain-Computer Interfaces (BCIs): A Survey of Recent Studies on Signal Sensing Technologies and Computational Intelligence Approaches and their Applications [65.32004302942218]
Brain-Computer Interface (BCI) はユーザとシステム間の強力なコミュニケーションツールである。近年の技術進歩は、脳波(EEG)に基づく翻訳医療用BCIへの関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-28T10:36:26Z)
Opportunities and Challenges of Deep Learning Methods for Electrocardiogram Data: A Systematic Review [62.490310870300746]
心電図(Electrocardiogram、ECG)は、医学および医療において最も一般的に用いられる診断ツールの1つである。深層学習法は心電図信号を用いた予測医療タスクにおいて有望な結果を得た。本稿では、モデリングとアプリケーションの観点から、ECGデータに対するディープラーニング手法の体系的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-28T02:44:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。