論文の概要: MP-SeizNet: A Multi-Path CNN Bi-LSTM Network for Seizure-Type Classification Using EEG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04628v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 01:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 17:49:36.920146
• Title: MP-SeizNet: A Multi-Path CNN Bi-LSTM Network for Seizure-Type Classification Using EEG
• Title（参考訳）: MP-SeizNet:脳波を用いた青少年型分類のためのマルチパスCNN Bi-LSTMネットワーク
• Authors: Hezam Albaqami, Ghulam Mubashar Hassan and Amitava Datta
• Abstract要約: てんかん患者の治療と管理には, 精垂型鑑別が不可欠である。 本稿では,MP-SeizNetを用いた新しいマルチパス・アセプション型ディープラーニング・ネットワークを提案する。 MP-SeizNetは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、注意機構を備えた双方向長短期記憶ニューラルネットワーク(Bi-LSTM)で構成されている。
• 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: Seizure type identification is essential for the treatment and management of epileptic patients. However, it is a difficult process known to be time consuming and labor intensive. Automated diagnosis systems, with the advancement of machine learning algorithms, have the potential to accelerate the classification process, alert patients, and support physicians in making quick and accurate decisions. In this paper, we present a novel multi-path seizure-type classification deep learning network (MP-SeizNet), consisting of a convolutional neural network (CNN) and a bidirectional long short-term memory neural network (Bi-LSTM) with an attention mechanism. The objective of this study was to classify specific types of seizures, including complex partial, simple partial, absence, tonic, and tonic-clonic seizures, using only electroencephalogram (EEG) data. The EEG data is fed to our proposed model in two different representations. The CNN was fed with wavelet-based features extracted from the EEG signals, while the Bi-LSTM was fed with raw EEG signals to let our MP-SeizNet jointly learns from different representations of seizure data for more accurate information learning. The proposed MP-SeizNet was evaluated using the largest available EEG epilepsy database, the Temple University Hospital EEG Seizure Corpus, TUSZ v1.5.2. We evaluated our proposed model across different patient data using three-fold cross-validation and across seizure data using five-fold cross-validation, achieving F1 scores of 87.6% and 98.1%, respectively.
• Abstract（参考訳）: てんかん患者の治療と管理には, 精垂型鑑別が不可欠である。 しかし、時間消費と労働集約であることが知られている難しいプロセスである。 機械学習アルゴリズムの進歩による自動診断システムは、分類プロセスを加速し、患者に警告し、医師が迅速かつ正確な意思決定を行うのをサポートする可能性がある。 本稿では,畳み込み型ニューラルネットワーク(CNN)と,注目機構を備えた双方向長短期記憶型ニューラルネットワーク(Bi-LSTM)からなる,新しいマルチパス発作型分類ディープラーニングネットワーク(MP-SeizNet)を提案する。 本研究の目的は、脳波(EEG)データのみを用いて、複雑な部分的、単純部分的、欠如、緊張性、強直性発作を含む特定の種類の発作を分類することであった。 eegデータは2つの異なる表現で提案モデルに供給されます。 CNNは、脳波信号から抽出したウェーブレットベースの特徴を、Bi-LSTMは生の脳波信号を供給し、MP-SeizNetは、より正確な情報学習のために、異なる発作データの表現から共同で学習する。 提案するmp-seiznetは,最大の脳波データベースであるテンプル大学病院脳波発作コーパスtusz v1.5.2を用いて評価した。 5倍のクロスバリデーションを用いて3倍のクロスバリデーションと5倍のクロスバリデーションと98.1%のF1スコアをそれぞれ評価した。

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