Fugu-MT 論文翻訳(概要): Path Signatures for Seizure Forecasting

論文の概要: Path Signatures for Seizure Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09312v1
Date: Fri, 18 Aug 2023 05:19:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-21 14:27:10.659844
Title: Path Signatures for Seizure Forecasting
Title（参考訳）: 発作予測のためのパスシグネチャ
Authors: Jonas F. Haderlein, Andre D. H. Peterson, Parvin Zarei Eskikand, Mark J. Cook, Anthony N. Burkitt, Iven M. Y. Mareels, David B. Grayden
Abstract要約: 脳計測によるてんかん発作の予測は未解決の問題である。基礎となる脳のダイナミクスを記述する完全なモデルも存在せず、個々の患者が単一の発症パターンを示すこともない。この研究は、より広い文脈での時系列に対する一般化可能なパターン認識パイプラインへのステップと見なすことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6282171844772422
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Forecasting the state of a system from an observed time series is the subject of research in many domains, such as computational neuroscience. Here, the prediction of epileptic seizures from brain measurements is an unresolved problem. There are neither complete models describing underlying brain dynamics, nor do individual patients exhibit a single seizure onset pattern, which complicates the development of a `one-size-fits-all' solution. Based on a longitudinal patient data set, we address the automated discovery and quantification of statistical features (biomarkers) that can be used to forecast seizures in a patient-specific way. We use existing and novel feature extraction algorithms, in particular the path signature, a recent development in time series analysis. Of particular interest is how this set of complex, nonlinear features performs compared to simpler, linear features on this task. Our inference is based on statistical classification algorithms with in-built subset selection to discern time series with and without an impending seizure while selecting only a small number of relevant features. This study may be seen as a step towards a generalisable pattern recognition pipeline for time series in a broader context.
Abstract（参考訳）: 観測された時系列からシステムの状態を予測することは、計算神経科学のような多くの分野の研究の対象である。ここで、脳測定によるてんかん発作の予測は未解決の問題である。基礎となる脳のダイナミクスを記述した完全なモデルも存在せず、個々の患者は単一の発作の発症パターンを示しない。縦断した患者データセットに基づいて,患者固有の方法で発作を予測できる統計的特徴(バイオマーカー)の自動発見と定量化について述べる。我々は,既存の特徴抽出アルゴリズム,特にパスシグネチャを用いて,時系列解析の最近の進歩を示す。特に興味深いのは、このタスクの単純で線型な特徴と比較して、この複雑な非線形特徴集合がどのように機能するかである。我々の推論は,少数の関連する特徴のみを選択しながら,時系列と差し迫った発作の有無を識別するために,組込みサブセット選択を用いた統計的分類アルゴリズムに基づく。この研究は、より広い文脈での時系列に対する一般化可能なパターン認識パイプラインへのステップと見なすことができる。

関連論文リスト

SepsisLab: Early Sepsis Prediction with Uncertainty Quantification and Active Sensing [67.8991481023825]
セプシスは米国での院内死亡の主な原因である。既存の予測モデルは通常、情報不足の少ない高品質なデータで訓練される。限られた観察により信頼性の低い高リスク患者に対して,ロバストな能動センシングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-24T04:47:36Z)
REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates [54.96885726053036]
本稿では,リアルタイム脳波信号解析のための新しいグラフベース残状態更新機構(REST)を提案する。グラフニューラルネットワークとリカレント構造の組み合わせを活用することで、RESTは、非ユークリッド幾何学とEEGデータ内の時間的依存関係の両方を効率的にキャプチャする。本モデルは,発作検出と分類作業において高い精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-03T16:30:19Z)
HypUC: Hyperfine Uncertainty Calibration with Gradient-boosted Corrections for Reliable Regression on Imbalanced Electrocardiograms [3.482894964998886]
本稿では,医療時系列における不均衡確率回帰の枠組みであるHypUCを提案する。 HypUCは数百万の患者から収集された、多様で現実世界のECGデータセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-23T06:17:31Z)
MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
Sequential Diagnosis Prediction with Transformer and Ontological Representation [35.88195694025553]
本稿では,患者が訪問する時間スタンプと滞在時間との間に不規則な間隔を対応させるSETORと呼ばれる,エンドツーエンドの頑健なトランスフォーマーモデルを提案する。 2つの実世界の医療データセットで実施された実験により、シーケンシャルな診断予測モデルSETORは、従来の最先端のアプローチよりも優れた予測結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-07T13:09:55Z)
An End-to-End Deep Learning Approach for Epileptic Seizure Prediction [4.094649684498489]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたエンドツーエンドディープラーニングソリューションを提案する。総合感度、誤予測率、受信機動作特性曲線下の面積は、それぞれ2つのデータセットで93.5%、0.063/h、0.981、98.8%、0.074/h、0.988に達する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-17T05:49:43Z)
Imputation-Free Learning from Incomplete Observations [73.15386629370111]
本稿では,不備な値を含む入力からの推論をインプットなしでトレーニングするIGSGD法の重要性について紹介する。バックプロパゲーションによるモデルのトレーニングに使用する勾配の調整には強化学習(RL)を用いる。我々の計算自由予測は、最先端の計算手法を用いて従来の2段階の計算自由予測よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-05T12:44:39Z)
STELAR: Spatio-temporal Tensor Factorization with Latent Epidemiological Regularization [76.57716281104938]
我々は,多くの地域の流行傾向を同時に予測するテンソル法を開発した。 stelarは離散時間差分方程式のシステムを通じて潜在時間正規化を組み込むことで長期予測を可能にする。我々は、カウンティレベルと州レベルのCOVID-19データの両方を用いて実験を行い、このモデルが流行の興味深い潜伏パターンを識別できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-08T21:21:47Z)
Patient-Specific Seizure Prediction Using Single Seizure Electroencephalography Recording [16.395309518579914]
本稿では、ウェーブレット変換されたEEGテンソルを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースネットワークとし、脳波の変化点を検出するシームズニューラルネットワークに基づく発作予測手法を提案する。本手法では, 発作予知に複数の発作を応用したモデルに比較して, 10分未満の先天的および間天的データに翻訳する訓練に1回の発作しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-14T03:45:17Z)
BiteNet: Bidirectional Temporal Encoder Network to Predict Medical Outcomes [53.163089893876645]
本稿では,患者の医療旅行におけるコンテキスト依存と時間的関係を捉える,新たな自己注意機構を提案する。エンド・ツー・エンドの双方向時間エンコーダネットワーク(BiteNet)が患者の旅路の表現を学習する。実世界のEHRデータセットを用いた2つの教師付き予測と2つの教師なしクラスタリングタスクにおける手法の有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-24T00:42:36Z)
Machine Learning for Predicting Epileptic Seizures Using EEG Signals: A Review [1.7959899851975951]
脳波信号を用いた発作の早期予測における最先端ML手法のレビューを行う。前もって予測できた場合、てんかん発作の悪影響から患者を救える。 MLベースのアルゴリズムには、てんかん発作の早期かつ正確な予測においてパラダイムシフトをもたらす可能性がある、エキサイティングな新しい展開がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-04T06:22:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。