論文の概要: Combining General and Personalized Models for Epilepsy Detection with
Hyperdimensional Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14745v1
- Date: Sun, 26 Mar 2023 14:51:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 17:40:40.742371
- Title: Combining General and Personalized Models for Epilepsy Detection with
Hyperdimensional Computing
- Title（参考訳）: 超次元計算によるてんかん検出のための一般モデルとパーソナライズドモデルの組み合わせ
- Authors: Una Pale, Tomas Teijeiro, David Atienza
- Abstract要約: てんかんは慢性神経疾患であり、有病率が高い。
日常生活におけるてんかんの検出と継続的な外来モニタリングを可能にするための十分な技術支援はいまだに存在しない。
本研究では、HDコンピューティングと、そのモデルの構築と保存方法が、てんかん検出のためのより高度な機械学習モデルをさらに理解し、比較し、作成するために使用できる、いくつかの追加の側面を実証する。
- 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 with a significant prevalence.
However, there is still no adequate technological support to enable epilepsy
detection and continuous outpatient monitoring in everyday life.
Hyperdimensional (HD) computing is an interesting alternative for wearable
devices, characterized by a much simpler learning process and also lower memory
requirements. In this work, we demonstrate a few additional aspects in which HD
computing, and the way its models are built and stored, can be used for further
understanding, comparing, and creating more advanced machine learning models
for epilepsy detection. These possibilities are not feasible with other
state-of-the-art models, such as random forests or neural networks. We compare
inter-subject similarity of models per different classes (seizure and
non-seizure), then study the process of creation of generalized models from
personalized ones, and in the end, how to combine personalized and generalized
models to create hybrid models. This results in improved epilepsy detection
performance. We also tested knowledge transfer between models created on two
different datasets. Finally, all those examples could be highly interesting not
only from an engineering perspective to create better models for wearables, but
also from a neurological perspective to better understand individual epilepsy
patterns.
- Abstract（参考訳）: てんかんは慢性神経疾患であり、有病率が高い。
しかし, 日常生活におけるてんかん検出と継続的な外来モニタリングを実現するための十分な技術支援はいまだにない。
超次元(HD)コンピューティングは、より単純な学習プロセスと低いメモリ要求によって特徴付けられるウェアラブルデバイスの興味深い代替手段である。
本研究では,hdコンピューティングと,そのモデルの構築と保存方法が,てんかん検出のためのより高度な機械学習モデルをさらに理解し,比較し,作成するためのいくつかの側面を実証する。
これらの可能性は、ランダムな森林やニューラルネットワークなど、他の最先端モデルでは実現不可能である。
異なるクラス毎のモデルのオブジェクト間類似性(セイズレと非セイズレ)を比較し、パーソナライズされたモデルから一般化されたモデルを作成する過程を研究し、最終的に、パーソナライズされたモデルと一般化されたモデルを組み合わせてハイブリッドモデルを作成する方法について研究する。
これによりてんかん検出性能が向上する。
また、2つの異なるデータセットで作成されたモデル間の知識転送もテストしました。
最後に、これらすべての例は、エンジニアリングの観点から、ウェアラブルのためのより良いモデルを作るだけでなく、個々のてんかんパターンをよりよく理解するための神経学的視点から、非常に興味深いものになり得る。
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