論文の概要: Unsupervised Multivariate Time-Series Transformers for Seizure Identification on EEG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03470v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 15:57:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-15 22:59:58.103370
• Title: Unsupervised Multivariate Time-Series Transformers for Seizure Identification on EEG
• Title（参考訳）: 脳波発作識別のための教師なし多変量時系列変圧器
• Authors: \.Ilkay Y{\i}ld{\i}z Potter, George Zerveas, Carsten Eickhoff, Dominique Duncan
• Abstract要約: てんかん発作は通常、脳波記録(EEG)によって観察される。 生脳波による発作同定のための教師なしトランスフォーマーモデルを提案する。 我々は、教師なし損失関数を介してトランスフォーマーエンコーダを含むオートエンコーダを訓練し、新しいマスキング戦略を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.338549413542948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Epilepsy is one of the most common neurological disorders, typically observed via seizure episodes. Epileptic seizures are commonly monitored through electroencephalogram (EEG) recordings due to their routine and low expense collection. The stochastic nature of EEG makes seizure identification via manual inspections performed by highly-trained experts a tedious endeavor, motivating the use of automated identification. The literature on automated identification focuses mostly on supervised learning methods requiring expert labels of EEG segments that contain seizures, which are difficult to obtain. Motivated by these observations, we pose seizure identification as an unsupervised anomaly detection problem. To this end, we employ the first unsupervised transformer-based model for seizure identification on raw EEG. We train an autoencoder involving a transformer encoder via an unsupervised loss function, incorporating a novel masking strategy uniquely designed for multivariate time-series data such as EEG. Training employs EEG recordings that do not contain any seizures, while seizures are identified with respect to reconstruction errors at inference time. We evaluate our method on three publicly available benchmark EEG datasets for distinguishing seizure vs. non-seizure windows. Our method leads to significantly better seizure identification performance than supervised learning counterparts, by up to 16% recall, 9% accuracy, and 9% Area under the Receiver Operating Characteristics Curve (AUC), establishing particular benefits on highly imbalanced data. Through accurate seizure identification, our method could facilitate widely accessible and early detection of epilepsy development, without needing expensive label collection or manual feature extraction.
• Abstract（参考訳）: てんかんは最も一般的な神経疾患の1つで、典型的には発作のエピソードを通して観察される。 てんかん発作は、通常、脳電図(eeg)記録によって監視される。 脳波の確率的性質は、高度に訓練された専門家による手動検査による発作の識別を面倒な試みとし、自動識別の使用を動機付けている。 自動識別に関する文献は主に、取得が困難な発作を含む脳波セグメントの専門ラベルを必要とする教師付き学習方法に焦点を当てている。 これらの観察により, 異常検出問題として発作同定を行う。 そこで本研究では,初となる非教師なしトランスフォーマーモデルを用いて生脳波の発作同定を行う。 教師なし損失関数を介してトランスフォーマエンコーダを含むオートエンコーダを訓練し、脳波などの時系列データに特有の新しいマスキング戦略を導入する。 訓練では、発作を含まない脳波記録を使用し、一方、発作は推定時に再構成エラーについて識別される。 提案手法を3つのベンチマークEEGデータセットで評価し, 発作と非地震窓の区別を行った。 提案手法は, 教師付き学習者よりも, 最大16%のリコール, 9%の精度, 9%のエリアを受信者動作特性曲線 (AUC) で検出し, 高度に不均衡なデータに特有な利点を見出した。 正確な発作同定を行うことで, 高価なラベル収集や手作業による特徴抽出を必要とせず, 広くアクセスし, 早期にてんかん進展を検出できる。

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