Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Supervised Learning for Anomalous Channel Detection in EEG Graphs: Application to Seizure Analysis

論文の概要: Self-Supervised Learning for Anomalous Channel Detection in EEG Graphs: Application to Seizure Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07448v1
Date: Mon, 15 Aug 2022 21:56:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-17 13:02:21.671650
Title: Self-Supervised Learning for Anomalous Channel Detection in EEG Graphs: Application to Seizure Analysis
Title（参考訳）: 脳波グラフにおける異常チャネル検出のための自己教師付き学習:清純分析への応用
Authors: Thi Kieu Khanh Ho, Narges Armanfard
Abstract要約: 本稿では、発作データへのアクセスが不要な自己教師付き方法で発作チャンネルやクリップを検出することを提案する。提案手法は,脳波グラフに埋め込まれた局所構造情報と文脈情報を,正と負のサブグラフを用いて検討する。我々は,脳波による発作研究において,最も大きな発作データセットに関する広範な実験を行い,提案手法が最先端の手法より優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1372815372396525
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electroencephalogram (EEG) signals are effective tools towards seizure analysis where one of the most important challenges is accurate detection of seizure events and brain regions in which seizure happens or initiates. However, all existing machine learning-based algorithms for seizure analysis require access to the labeled seizure data while acquiring labeled data is very labor intensive, expensive, as well as clinicians dependent given the subjective nature of the visual qualitative interpretation of EEG signals. In this paper, we propose to detect seizure channels and clips in a self-supervised manner where no access to the seizure data is needed. The proposed method considers local structural and contextual information embedded in EEG graphs by employing positive and negative sub-graphs. We train our method through minimizing contrastive and generative losses. The employ of local EEG sub-graphs makes the algorithm an appropriate choice when accessing to the all EEG channels is impossible due to complications such as skull fractures. We conduct an extensive set of experiments on the largest seizure dataset and demonstrate that our proposed framework outperforms the state-of-the-art methods in the EEG-based seizure study. The proposed method is the only study that requires no access to the seizure data in its training phase, yet establishes a new state-of-the-art to the field, and outperforms all related supervised methods.
Abstract（参考訳）: 脳波(Electroencephalogram、EEG)信号は発作解析に有効なツールであり、最も重要な課題の1つは発作の発生または発生する脳領域の正確な検出である。しかし、既存の機械学習に基づく発作解析アルゴリズムは、脳波信号の視覚的質的解釈の主観性を考慮して、ラベル付きデータを取得している間、ラベル付きデータをアクセスする必要がある。本稿では,発作データへのアクセスが不要な自己監視方式で発作チャネルとクリップを検出することを提案する。提案手法は,脳波グラフに埋め込まれた局所構造情報と文脈情報を,正と負のサブグラフを用いて検討する。コントラスト損失と生成損失を最小化することで,本手法を訓練する。局所的な脳波サブグラフを用いることで、頭蓋骨骨折などの合併症のために全ての脳波チャネルにアクセスすることは不可能である。我々は,脳波による発作研究において,最も大きな発作データセットに関する広範な実験を行い,提案手法が最先端の手法より優れていることを示す。提案手法は, 入力データへのアクセスを必要とせず, 現場への新たな最新技術を確立し, 関連する全ての教師あり手法を上回っている唯一の研究である。

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