論文の概要: A Meta-GNN approach to personalized seizure detection and classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02642v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 14:12:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 23:28:02.656506
• Title: A Meta-GNN approach to personalized seizure detection and classification
• Title（参考訳）: パーソナライズされた発作検出と分類のためのメタGNNアプローチ
• Authors: Abdellah Rahmani, Arun Venkitaraman, Pascal Frossard
• Abstract要約: 本稿では,特定の患者に限られた発作サンプルから迅速に適応できるパーソナライズされた発作検出・分類フレームワークを提案する。 トレーニング患者の集合からグローバルモデルを学ぶメタGNNベースの分類器を訓練する。 本手法は, 未確認患者20回に限って, 精度82.7%, F1スコア82.08%を達成し, ベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.906130332172324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a personalized seizure detection and classification framework that quickly adapts to a specific patient from limited seizure samples. We achieve this by combining two novel paradigms that have recently seen much success in a wide variety of real-world applications: graph neural networks (GNN), and meta-learning. We train a Meta-GNN based classifier that learns a global model from a set of training patients such that this global model can eventually be adapted to a new unseen patient using very limited samples. We apply our approach on the TUSZ-dataset, one of the largest and publicly available benchmark datasets for epilepsy. We show that our method outperforms the baselines by reaching 82.7% on accuracy and 82.08% on F1 score after only 20 iterations on new unseen patients.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特定の患者に限られた発作サンプルから迅速に適応できるパーソナライズされた発作検出・分類フレームワークを提案する。 我々は、グラフニューラルネットワーク(gnn)とメタラーニング(meta-learning)という、さまざまな実世界のアプリケーションで最近大きな成功を収めた2つの新しいパラダイムを組み合わせることで、これを実現する。 我々は、メタgnnベースの分類器を訓練し、このグローバルモデルが最終的に非常に限られたサンプルを用いて、未発見の患者に適応できるように、一連の訓練患者からグローバルモデルを学ぶ。 我々は, エピレプシーのための最大かつ一般公開のベンチマークデータセットである TUSZ-dataset にアプローチを適用した。 本手法は, 新規患者に対する20回の反復で, 精度82.7%, f1得点82.08%の精度でベースラインを上回った。

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