論文の概要: Uncertainty Quantification in Machine Learning for Biosignal Applications -- A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09454v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 14:24:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 14:11:06.090711
• Title: Uncertainty Quantification in Machine Learning for Biosignal Applications -- A Review
• Title（参考訳）: 生体信号応用のための機械学習の不確実性定量化
• Authors: Ivo Pascal de Jong, Andreea Ioana Sburlea and Matias Valdenegro-Toro
• Abstract要約: 不確かさの定量化(UQ)は、ディープラーニングのブラックボックスの性質を直そうとする試みで注目を集めている。 心電図(EEG)、心電図(ECG)、心電図(EOG)、筋電図(EMG)などの生体信号は良好なUQの恩恵を受ける可能性がある。 このアプリケーション領域に現在存在する様々な方法、欠点、不確実性対策、理論的枠組みについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9060054915724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty Quantification (UQ) has gained traction in an attempt to fix the black-box nature of Deep Learning. Specifically (medical) biosignals such as electroencephalography (EEG), electrocardiography (ECG), electroocculography (EOG) and electromyography (EMG) could benefit from good UQ, since these suffer from a poor signal to noise ratio, and good human interpretability is pivotal for medical applications and Brain Computer Interfaces. In this paper, we review the state of the art at the intersection of Uncertainty Quantification and Biosignal with Machine Learning. We present various methods, shortcomings, uncertainty measures and theoretical frameworks that currently exist in this application domain. Overall it can be concluded that promising UQ methods are available, but that research is needed on how people and systems may interact with an uncertainty model in a (clinical) environment.
• Abstract（参考訳）: 不確かさの定量化(UQ)は、ディープラーニングのブラックボックスの性質を直そうとしている。 特に、脳波(EEG)、心電図(ECG)、心電図(EOG)、筋電図(EMG)などの医学的(医学的)生体信号は、ノイズ比の信号が乏しいため、良いUQの恩恵を受ける可能性がある。 本稿では,不確かさの定量化と機械学習との生体信号の交わりにおける技術の現状を概観する。 このアプリケーション領域に現在存在する様々な方法、欠点、不確実性対策、理論的枠組みについて述べる。 全体として、有望なUQ手法が利用可能であると結論付けることができるが、人やシステムが(クリニカルな)環境で不確実性モデルとどのように相互作用するかの研究が必要である。

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