論文の概要: Early Warning Prediction with Automatic Labeling in Epilepsy Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06059v2
• Date: Thu, 11 Jan 2024 08:38:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 03:19:02.051790
• Title: Early Warning Prediction with Automatic Labeling in Epilepsy Patients
• Title（参考訳）: てんかん患者における自動ラベリングによる早期警告予測
• Authors: Peng Zhang, Ting Gao, Jin Guo, Jinqiao Duan, Sergey Nikolenko
• Abstract要約: 本稿では,初期文字信号の予測を改善するメタ学習フレームワークを提案する。 提案された双方向最適化フレームワークは、初期段階におけるノイズの多いデータを自動的にラベル付けするのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6700203020828885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early warning for epilepsy patients is crucial for their safety and well-being, in particular to prevent or minimize the severity of seizures. Through the patients' EEG data, we propose a meta learning framework to improve the prediction of early ictal signals. The proposed bi-level optimization framework can help automatically label noisy data at the early ictal stage, as well as optimize the training accuracy of the backbone model. To validate our approach, we conduct a series of experiments to predict seizure onset in various long-term windows, with LSTM and ResNet implemented as the baseline models. Our study demonstrates that not only the ictal prediction accuracy obtained by meta learning is significantly improved, but also the resulting model captures some intrinsic patterns of the noisy data that a single backbone model could not learn. As a result, the predicted probability generated by the meta network serves as a highly effective early warning indicator.
• Abstract（参考訳）: てんかん患者に対する早期の警告は、特に発作の重症度を予防または最小化するために、安全と幸福のために重要である。 患者の脳波データを通して,早期ictal信号の予測を改善するためのメタラーニングフレームワークを提案する。 提案するバイレベル最適化フレームワークは,初期段階におけるノイズデータの自動ラベル付けや,バックボーンモデルのトレーニング精度の最適化を支援する。 本手法の有効性を検証するため,LSTMとResNetをベースラインモデルとして,様々な長期ウィンドウにおける発作発生を予測する一連の実験を行った。 本研究は,メタ学習によって得られたictal予測精度が大幅に向上するだけでなく,単一バックボーンモデルでは学習できないノイズデータの特徴的パターンを捉えていることを示す。 その結果、メタネットワークが生成する予測確率は、非常に効果的な早期警戒指標となる。

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