論文の概要: Machine Learning Based IoT Adaptive Architecture for Epilepsy Seizure Detection: Anatomy and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19347v2
• Date: Tue, 5 Sep 2023 23:26:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 18:57:27.105966
• Title: Machine Learning Based IoT Adaptive Architecture for Epilepsy Seizure Detection: Anatomy and Analysis
• Title（参考訳）: てんかん発作検出のための機械学習に基づくIoT適応アーキテクチャ:解剖と解析
• Authors: Zag ElSayed, Murat Ozer, Nelly Elsayed, Ahmed Abdelgawad
• Abstract要約: 発作追跡システムはてんかんの治療のモニタリングと評価に不可欠である。 今日ではてんかん治療にケアタカー発作日記が用いられているが、臨床的な発作モニタリングでは発作を見逃す可能性がある。 簡単なリアルタイムk-Nearest-Neighbors(kNN)機械学習に基づく汎用的で安価な非侵襲的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A seizure tracking system is crucial for monitoring and evaluating epilepsy treatments. Caretaker seizure diaries are used in epilepsy care today, but clinical seizure monitoring may miss seizures. Monitoring devices that can be worn may be better tolerated and more suitable for long-term ambulatory use. Many techniques and methods are proposed for seizure detection; However, simplicity and affordability are key concepts for daily use while preserving the accuracy of the detection. In this study, we propose a versal, affordable noninvasive based on a simple real-time k-Nearest-Neighbors (kNN) machine learning that can be customized and adapted to individual users in less than four seconds of training time; the system was verified and validated using 500 subjects, with seizure detection data sampled at 178 Hz, the operated with a mean accuracy of (94.5%).
• Abstract（参考訳）: 発作追跡システムはてんかんの治療のモニタリングと評価に不可欠である。 今日ではてんかん治療にケアタカー発作日記が用いられているが、臨床的な発作モニタリングでは発作を見逃す可能性がある。 装着可能な監視装置は、より耐久性が高く、長期使用に適している。 発作検出には多くの技術や方法が提案されているが,検出精度を保ちながら,日常的に使用する上で重要な概念は単純さと手頃さである。 本研究では,簡単なリアルタイムk-Nearest-Neighbors (kNN) 機械学習を用いて,4秒未満のトレーニング時間で個々のユーザに対してカスタマイズおよび適応が可能な汎用的で安価な非侵襲的手法を提案する。

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