論文の概要: Importance of methodological choices in data manipulation for validating epileptic seizure detection models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10672v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 13:44:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 15:02:05.123205
• Title: Importance of methodological choices in data manipulation for validating epileptic seizure detection models
• Title（参考訳）: てんかん発作検出モデル検証のためのデータ操作における方法選択の重要性
• Authors: Una Pale, Tomas Teijeiro, David Atienza
• Abstract要約: てんかん(てんかん、英: Epilepsy)は、慢性神経疾患であり、ヒトのかなりの部分に影響し、患者の日常生活に深刻なリスクを負う。 マシンラーニングとIoTの進歩にもかかわらず、継続的に監視し、外来環境で検出する、小規模で非スティグマティックなウェアラブルデバイスはまだ利用できない。 理由の1つはてんかん自体の複雑さであり、高度に不均衡なデータ、マルチモーダルな性質、非常に主題固有の署名を含んでいる。 本稿では,てんかん検出システムの性能を訓練・評価する際に行うべき方法論的判断について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.538319875483978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Epilepsy is a chronic neurological disorder that affects a significant portion of the human population and imposes serious risks in the daily life of patients. Despite advances in machine learning and IoT, small, nonstigmatizing wearable devices for continuous monitoring and detection in outpatient environments are not yet available. Part of the reason is the complexity of epilepsy itself, including highly imbalanced data, multimodal nature, and very subject-specific signatures. However, another problem is the heterogeneity of methodological approaches in research, leading to slower progress, difficulty comparing results, and low reproducibility. Therefore, this article identifies a wide range of methodological decisions that must be made and reported when training and evaluating the performance of epilepsy detection systems. We characterize the influence of individual choices using a typical ensemble random-forest model and the publicly available CHB-MIT database, providing a broader picture of each decision and giving good-practice recommendations, based on our experience, where possible.
• Abstract（参考訳）: てんかん(てんかん、英: Epilepsy)は、慢性神経疾患であり、ヒトのかなりの部分に影響し、患者の日常生活に深刻なリスクを負う。 機械学習とiotの進歩にもかかわらず、外来環境での継続的な監視と検出のための小さな非目立たないウェアラブルデバイスはまだ入手できない。 その理由の一部は、高度に不均衡なデータ、多様性、非常に主題特異的な署名を含むてんかん自体の複雑さである。 しかし、別の問題は、研究における方法論的アプローチの不均一性であり、進行が遅く、結果の比較が困難で再現性が低い。 そこで本論文では,てんかん検出システムの訓練および評価を行う際に必要となる幅広い方法論的判断について述べる。 我々は,一般的なアンサンブル・ランダムフォレストモデルと一般公開されたchb-mitデータベースを用いて,個々の選択の影響を特徴付ける。

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