論文の概要: Different Algorithms (Might) Uncover Different Patterns: A Brain-Age Prediction Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09464v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 19:55:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 12:50:13.663222
• Title: Different Algorithms (Might) Uncover Different Patterns: A Brain-Age Prediction Case Study
• Title（参考訳）: 異なるアルゴリズム(ミット)が異なるパターンを発見する:脳年齢予測ケーススタディ
• Authors: Tobias Ettling, Sari Saba-Sadiya, Gemma Roig
• Abstract要約: 脳波研究による脳年齢予測の確立された仮説が、アルゴリズム全体にわたって検証されるかどうかを検討する。 使用した特定のデータセットに対して最先端のパフォーマンスを達成したモデルはほとんどありません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.597209503064128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning is a rapidly evolving field with a wide range of applications, including biological signal analysis, where novel algorithms often improve the state-of-the-art. However, robustness to algorithmic variability - measured by different algorithms, consistently uncovering similar findings - is seldom explored. In this paper we investigate whether established hypotheses in brain-age prediction from EEG research validate across algorithms. First, we surveyed literature and identified various features known to be informative for brain-age prediction. We employed diverse feature extraction techniques, processing steps, and models, and utilized the interpretative power of SHapley Additive exPlanations (SHAP) values to align our findings with the existing research in the field. Few of our models achieved state-of-the-art performance on the specific data-set we utilized. Moreover, analysis demonstrated that while most models do uncover similar patterns in the EEG signals, some variability could still be observed. Finally, a few prominent findings could only be validated using specific models. We conclude by suggesting remedies to the potential implications of this lack of robustness to model variability.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、生物信号分析を含む幅広い応用を持つ急速に進化する分野であり、新しいアルゴリズムはしばしば最先端技術を改善する。 しかし、異なるアルゴリズムによって測定され、一貫して類似した発見を明らかにするアルゴリズムの変動に対する堅牢性は、ほとんど探求されていない。 本稿では,脳波研究による脳年齢予測の確立された仮説が,アルゴリズム全体にわたって検証されているかを検討する。 まず,文献調査を行い,脳年齢予測に有用な特徴を明らかにした。 我々は,様々な特徴抽出手法,処理手順,モデルを用い,shapley additive explanations (shap) 値の解釈力を利用して既存の研究と一致させた。 使用した特定のデータセットに対して最先端のパフォーマンスを達成したモデルはほとんどありません。 さらに、分析により、ほとんどのモデルが脳波信号に類似したパターンを発見できるが、いくつかの変動は観測できることを示した。 最後に、いくつかの顕著な発見は特定のモデルを使ってのみ検証できる。 結論として,モデル変動に対するロバスト性の欠如による潜在的な影響に対する修正を提案する。

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